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20kg量级亚米级高分辨率遥感卫星
2020年4月24日是第五个“中国航天日”，大连理工大学首颗科学卫星项目正式启动。2021年将完成卫星正样的制造与测试，2021年底前择机发射。该卫星总设计师、大连理工大学航空航天学院院长夏广庆表示，该星是世界首颗20kg量级亚米级高分辨率遥感卫星，“与国内外遥感卫星相比，该星以仅21kg的重量实现优于1m的分辨率，代表了目前国内外同重量级别遥感卫星的最高水平。”卫星计划于2021年发射。作为大连理工大学的首个科学卫星项目，该卫星将在轨开展海洋科学观测、海上交通监测与分析等科学任务，并验证新型电推进技术。卫星总指挥、大连理工大学航空航天学院教授于晓洲说，怎样在体积小、质量轻、功耗大的约束下保证各分系统的高可靠性工作并实现高分辨率遥感成像和数据高速下传，是研制这颗卫星的最大难点。“比如，要达到这么高分辨率的对地成像，要求卫星平台具有高精度姿态控制，相机和数传系统有足够大的功率。这些难点需要极强的技术创新和集成设计能力。”完成首飞之后，卫星平台及相关技术未来可以广泛应用于海洋环境科学研究、高精度对地遥感、海洋船舶交通信息管理、新技术验证和深空探测等领域。
大连理工大学
2021-04-11
基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量方法及系统
本发明公开了一种基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量方法及系统，其中，方法的实现包括：通过逐步扩大目标区域，并判断扩大目标区域前后的目标红外辐射总能量的变化情况来进行红外辐射能量的提取，并由此计算待测量目标物方的红外辐射亮度，解决了目前红外辐射特性测量方法不能有效解决基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量的技术难题。
华中科技大学
2021-04-14
基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法
本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数 据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行 分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比 串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，验证基于 遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间
武汉大学
2021-04-14
数据科学与计算机学院在大数据及社交网络
得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。
中山大学
2021-04-13
一种分开处理数据与元数据读写请求的方法
本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括： 增加请求的元数据语义；为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列，后者专门用来处理元数据请求，且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点， 元数据请求队列采用优先响应处理的方式，请求不经过 I/O 调度层， 不在请求队列中延迟，直接下发到磁盘驱动器；对请求粒度大，频度 相对低，分布集中的数据请求，采用经过 I
华中科技大学
2021-04-14
基于关联数据的地理科学数据检索系统
成果简介： 数据获取手段的不断进步，产生了海量的地理科学数据，在科学数据共享需求的背景下，如何从大数据中准确发现并获取用户所需的数据，是地理信息共享迫切需要解决的问题。本研究针对常规信息检索方法不适用于地理共享数据智能发现的现状，从数据关联和用户模型两方面着手，构建面向地理共享数据的异构信息网络模型，将地理共享数据和其他相关信息放入一个更加复杂的环境中去
南京工业大学
2021-01-12
智慧水利大数据平台
技术优势
智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。
1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。
2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。
3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。
智慧水利大数据平台——功能模块图
大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图
系统主要功能模块
西安电子科技大学
2021-05-12
智慧水利大数据平台
技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。
西安电子科技大学
2021-04-10
大数据处理平台
可以量产/n该项目是提供一个大数据处理框架和处理平台，具备较强的大数据 处理能力。 该项目需求广泛，将产生较大的经济效益。
华中科技大学
2021-01-12
SpongeDB内存数据库
Ø 本内存数据库包括了磁盘数据库应有的功能，如：数据操纵、数据定义以及数据查询。此外，本软件使用socket通信，分别搭建了服务端和客户端程序，使数据操作和数据处理分开执行。并且实现了单用户多处登陆引发的多线程问题。本项目最终获得“江苏软件杯——首届全国大学生软件设计大赛”优秀奖。
北京理工大学
2021-01-12