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智能图书角
智能图书角是采用RFID技术，为图书建立“身份档案”从而达到实时定位；实现自助刷卡借还图书和采集学生的借阅详情，与学校图书馆终端互联互通，系统数据一目了然。智能图书角不仅可解决图书管理不到位、易丢失损坏、无借阅信息数据、图书流通率低等多种问题，而且可以将图书馆的图书分布在校园内任意一个地方，做到方便读者随时随地借阅书籍，让图书在校园内高效流通。
1.可移动的图书借阅设备，无需人员值守，支持读者自助借还书籍。
2.支持读者证识别、人脸识别、指纹识别、二维码识别等多种认证方式。
3.图书角可存放约300册书籍。
4.通过软件对接，可以实现书籍通借通还。
5.占地面积小，可移动性强，可任意放置各个角落。
深圳市中图信息技术有限公司
2021-08-23
门禁智能控制
可实现门禁的智能化控制，支持通过PC端、手机端进行远程操作控制。1. 课表控制：根据系统内已有的课表，结合师生身份信息实现门禁的自动控制，从而达到无人值守的目的；2. 开放预约控制：根据已有的开放预约信息，结合人员的身份认证情况，实现门禁的自动控制；3. 策略控制：用户可自定义门禁的定时控制策略，系统根据预设策略对门禁进行自动控制；4. 远程控制：在用户权限允许的情况下，可通过PC机或手机APP实现对门禁的远程状态查看及控制；5. 联动控制：可结合消防预警/报警信息、安全学习考试结果、安全巡查结果、安全隐患整改结果等数据与门禁系统的管理进行联动；（如有）
重庆步航科技有限公司
2022-09-08
虹膜智能锁
江西拓世智能科技股份有限公司
2021-11-01
智能工业相机
成都阿加犀智能科技有限公司
2022-07-20
血液智能冷库
适用于中心血站、疾控、刑侦科、医院保存血液制品、疫苗、药品、样品等。
铝合金型材，表面喷砂、负极氧化，抗氧化不怕水；
采用工业控制计算机、大屏幕显示器
具备震动抑制功能，运行平稳，性能稳
低温柔性线缆，满足最低 -45°C低温运动需求。
青岛海尔生物医疗股份有限公司
2022-09-08
镀锌板的彩涂预处理及底漆涂覆相结合的无铬表面处理液
简介：本发明提供一种镀锌板的彩涂预处理及底漆涂覆相结合的水性无铬表面处理液,属于镀锌板的表面处理技术领域。该处理液成分质量百分比为:水性树脂,20～60%;有机硅烷,0.5～1.5%;无机缓蚀剂,0.25～0.8%;封闭剂,0.1～0.3%;稳定剂,0.02～0.05%;溶剂为去离子水,余量。使用本发明所提供的表面处理液能够在镀锌板表面形成一层致密的钝化膜,其总体性能达到或超过铬酸盐钝化膜的水平,同时由于其优异的耐蚀性能和附着力,涂覆的漆膜层可作为彩涂板的底漆直接在其上涂布面漆,简化了镀锌板彩涂处理工艺,有利于降低成本;漆膜中具有片层结构的蒙脱土有利于阻隔氧气和水汽与基板接触,从而有效提高耐蚀性。
安徽工业大学
2021-04-13
利用 Xeon Phi 协处理器提升布隆滤波器处理性能的系统及方法
本发明公开了一种利用 Xeon-Phi 协处理器提升布隆滤波器处理 性能的系统及方法，包括：性能采样模块、任务调度模块、通信模块 和任务处理模块。性能采样模块用于获取宿主端和协处理器端的处理 能力，决定两端分配的任务比例；任务调度模块控制宿主端和协处理 器端之间整体的任务调度；通信模块管理宿主端和协处理器端的通讯； 任务处理模块负责任务的查询与计算。系统将每个任务分配给相应的 线程，每个线程在一个私有的子向量进行处理
华中科技大学
2021-04-14
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型，
实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信
采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于
语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重
构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高
效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能
检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻
击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学
2021-05-06
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学
2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11