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电子科学计算器
产品详细介绍
深圳市大雁电子有限公司 2021-08-23
电子科学计算器
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深圳市大雁电子有限公司 2021-08-23
阿里云计算有限公司
阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。
阿里云计算有限公司 2021-02-01
一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台
随着物联网设备的指数型增长,传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求,边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化,促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是,一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架,且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐,用户使用操作不便,耗时长。   一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架,简化接入步骤,大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时,部署简单快捷,通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。与现有技术相比,该平台配置变更灵活。针对不同的服务器,不同的设备,只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码,无须重新创建镜像。此外,该平台具有良好的扩展性,极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理,通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。
北京大学 2021-04-13
考虑时空关联与数据隐私性的有源配电网分布式光伏功率预测技术
(一)成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳,减少因长距离输送带来的线路损耗问题,在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月,国家能源局综合司发布了《关于报送整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》,用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下,分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底,国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW,约占光伏总装机容量的三分之一,且其增长速度已经超过了集中式光伏。 (二)痛点问题 对于配电网来说,光伏出力易受天气因素影响,具有极强的随机波动特性,大规模分布式光伏接入,一方面加剧了配电网负荷短时波动,影响电力实时平衡,制约负荷预测精度提升;另一方面,分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳,为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说,随着新一轮电力体制改革的持续深入,分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性,使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同,面临严重的市场风险。 因此,亟需精准的分布式光伏功率预测,为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳,分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 (三)技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列,以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后,基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑,利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间,而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系,由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性,有效实现子序列动态图结构的构建。最终,基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络,将其与动态图结构结合,建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型,针对不同频率下出力子序列分别预测,而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先,基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型,该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征,而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测,自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后,利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题,且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此,利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上,开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架,在该框架中,本地用户仅需将本地模型进行共享,无需数据的传输,而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练;在中央服务器,基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 (四)竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征,实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时,考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下,可以取得较好的预测效果。然而,易受天气因素的影响,分布式光伏出力极易发生短时波动,因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列,显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化,难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法,利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上,考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性,将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量,减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性,且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量,因此大多以一种集中的训练方式实现,即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而,这种集中训练的方式会期限数据隐私,使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外,在竞争激烈的电力市场中,分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法,利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测,实现对本地功率时域特征的有效挖掘;利用分散式训练的联邦学习框架,实现各场站预测模型信息共享,有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏,虽然场站数量众多、分布广泛,但是其位置临近,由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征,实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力;利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征,以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上,利用联邦学习框架聚合各本地模型,实现各站点信息聚合,实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进,分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中,为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行,维持电力平衡等工作提供重要参考。同时,随着分布式光伏逐步参与到电力市场,所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略,签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述,所研成果市场前景广阔。
华北电力大学 2023-08-10
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深圳市天雁电子有限公司 2021-08-23
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深圳市天雁电子有限公司 2021-08-23
[5月23日·长春]计算机学科拔尖创新人才培养论坛启动报名
为深入贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神,贯彻落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》和三年行动计划,研讨教育强国建设新路径新范式,中国高等教育培训中心决定举办“计算机学科拔尖创新人才培养论坛”。
中国高等教育学会 2025-05-14
计算机辅助文物复原系统
完成人简介:耿国华教授,全国优秀科技工作者,享受国家政府特殊津贴,现任全国高等院校计算机基础教育研究会副会长,教育部大学计算机教委委员,中国计算机学会理事且杰出会员。长期从事智能信息处理与模式识别等领域创新性研究,近年主持完成973前期预研、中奥合作项目、国科金面上项目5项等多个项目,合作完成国科金重点及863目标导向项目,在文化遗产数字化保护、智能信息处理方面取得多项成果,获国家科技奖1项,省部级科技奖16项。 成果内容: 针对文物形状的特殊性,结合计算机图形学技术,进行破碎文物的计算机辅助复原。本系统采用形状匹配技术,通过三维输入设备实现文物碎片的数字化,研究其空间曲面轮廓线的提取,并根据轮廓线的匹配结果实现破碎文物的拼接复原。实现了曲面模型的匹配拼接、三维曲面模型的融合和复原后曲面的三维编辑,构造了自动拼接与手工调整相结合的文物复原过程模型,为文物研究及文物保护提供了准确的科学的数据。系统主要功能包括:文物的三维数字化;破碎物体的自动拼接;友好的人机交互环境;破碎物体拼接方案的输出;修复后三维模型的三维展示。 成果用途:本项目研究为考古文物及古生物学遗物的复原、修复、仿制提供依据,填补国内空白,开辟计算机辅助复原的新领域,另外还可应用于工业检测过程中的工业件识别及医学领域的外科手术导航。 成果成熟度:市场化产品阶段(技术完全成熟,缺乏资金进行产业化) 投资方式:企业出资采购,学校为主体和企业共同实施转化;学校以该科技成果作价投资,与其他单位共同实施转化。 预期成果收益: 平台进一步优化推广后,预计每年新增产值5亿元以上。 成果知识产权情况: 专利号 专利名称 专利状态 知识产权权属 ZL201510072633.8 一种压缩感知矢量几何模型的压缩及恢复方法 授权 自有 2013SR090796 兵马俑文物数字化管理系统 获批 自有
西北大学 2021-05-11
云计算平台与桌面云系统
1 成果简介该系统主要由云计算平台和桌面云终端组成。桌面云终端可以实时访问多个云计算平台里的虚拟资源;云计算虚拟资源可以为多个用户提供服务。桌面云终端通过接入云计算平台、展示云平台虚拟化系统及应用、使用云计算和云存储服务;云计算平台解决应用需求繁杂、资源分散且不固定、资源配置复杂等问题以及提供能够自由获取的云计算服务功能。 桌面云终端是基于 Windows XP/Linux 系统的支持云服务的终端设备。云终端既可与云服务器主机远程桌面同步运行,也可作为迷你 PC 单独运行,其价格相当于传统个人 PC 的20%-30%, 并且采用软硬件一体化设计,综合使用成本低。采用虚拟化技术实现主机资源的共享,桌面终端无需 Windows 许可,大幅减少硬件投资和软件许可证的开销。利用 elop 云终端管理软件统一管理,利于维护,多位用户可以不受限制独立、同时使用一台主机的软硬件资源,实现资源的高效整合和灵活使用。桌面云终端机身小巧,无需风扇散热,无噪音干扰,辐射低,绿色健康环保。 元计算平台提供计算资源和存储资源的虚拟化,用户可以利用软件方便的搭建和管理一个数据中心,软件本身提供了一套完整的认证安全机制,使得资源的共享是安全的。实现了加密通信、身份认证、用户管理、资源调度、人机交互以及通用数据库服务等多项功能。各项功能均提供了相应的开发接口,高级用户可以在本软件的基础上进行二次开发,得到针对特殊应用解决方案。 云计算平台划分为以下四层:E ( lement) 层:元素层是中间件架构的最底层,其基本功能是定义整个应用架构最基本的元素( element) 作为处理和调度的基本单位,完成元素间无缝的互操作、共享、访问控制与透明的管理功能。L ( ogic) 层:逻辑层实现平台的应用逻辑,将底层大规模异构的元素屏蔽起来,并提供统一的访问操作机制,使得上层应用能够不用关心具体元素的类型、位置等详细信息,只用按照逻辑层规定的接口采用与之适应的方式进行访问和处理。O( rganization) 层:组织层实现系统的合理布局,存储与安全访问机制,提供认证、授权、信任机制等安全策略,完成体系的动态构建、非授权访问控制等关键问题。P ( rocess) 层:实现直接和业务逻辑相关的操作与处理。本层只需关心具体的服务或者工作流程而不需要终端用户关心实现细节。2 技术指标桌面云终端通过虚拟桌面技术共享云服务器的软硬件资源,为每个用户提供自己的桌面,用户无需安装操作系统级其他基本应用软件。可以作为迷你 PC 单独使用,终端用户可以单独上网冲浪、享受云计算、独立运行office 软件等应用软件。用户也可根据个人需求安装所需软件,能够获得与独立电脑无差异的运行环境和速度。在服务器端为每个云终端用户配置各自的操作权限和磁盘空间,各用户拥有独立的账号和密码,工作相互独立,互不干扰。服务器端对云终端用户进行管理,包括创建、修改、删除用户,对用户统一管理。服务器端对云终端进行维护、升级等,实现终端的统一管理和安全策略。提供存储功能,用户数据统一存储在云服务器,保证数据的安全性。也可下载数据并存储到 U 盘或移动硬盘。通过服务器端的云计算平台对云服务器和终端网络计算机进行管理,提供对云服务器网络状况、虚拟机性能等的实时监控、云计算资源的调度迁移、云终端用户的管理、云终端运行状况的实时监控和管理等功能。云计算平台基于 CA 和数字签名的身份认证,基于虚拟组织( Virtual Organization)的权限管理和访问控制,基于 Socket 与 X.509 证书的加密通信,基于 VirtualBox的虚拟机配置和部署,基于嵌入式系统和 RDP 协议的虚拟桌面访问,基于 ODBC的数据库管理和访问。3 应用说明本系统可广泛应用于各行业领域,为计算中心的计算存储资源整合和安全管理提供解决方案,可用于构建云计算平台数据服务中心。提供计算资源和存储资源的虚拟化,用户可以利用本软件方便的搭建和管理一个数据中心,软件本身提供了一套完整的认证安全机制,使得资源的共享是安全的。同时,高级用户可以在本软件的基础上进行二次开发,得到针对特殊应用的软件。云制造在国家 863 云制造主题项目的支持下,与北京航空航天大学合作,将云计算的资源共享理念和按需使用的商业模式引入制造业,实现制造资源的有效利用,进而降低成本。电力云在国家 973 基础研究计划课题的支持下,与清华大学电机系和南方电网等单位合作,以云计算平台为基础形成广域电网安全稳定运行和闭环阻尼控制的仿真平台。教育云在教育部国家精品课程集成重大项目的支持下,利用云计算平台整合高等教育课件资源,解决中小学基础教育的资源不平衡问题。医疗云在国家重大专项 3 的支持下,构建社区医疗服务框架,以云数据中心为核心,利用无线、有线等多种通信方式,通过医疗云平台支持远程医疗,健康监护和医疗协作。管道云在中石油科技项目的支持下,与中石油管道公司密切合作,在输油管道的实时监控、运维等方面引入云计算技术和平台,实现实时数据管理,第三方应用的接入等。政务云与北京慧点科技开发有限公司合作,在北京市东城区云计算规划咨询项目中,提高现有IT 资源设备的利用率,整合不同环境下的政务应用系统,最大程度的减低成本。4 效益分析本系统的应用对于客户的长远运营和维护管理方面能带来丰厚的回报。能耗桌面云终端产品根据是否带触摸屏、是否开 Wi-Fi/3G 等情况,功耗分别是几瓦到几十瓦。即以 20 瓦来计算,与传统 PC( 320 瓦)或工作站相比较, 500 个终端一年(如果按每天 8 小时工作,一年 200 个工作日,电费 1 元/度)可节省电费约 20 万到 30 万元。同时,也相应的降低了终端设备对企业分支机构 UPS 负荷的需求压力。 此外,云终端发热低,不需风扇,因此无噪音。对于节能减排,绿色环保都非常有利。可靠桌面云终端采用软硬件一体的嵌入式设计,整机设计紧凑,没有任何机械易损件和拔插件,使得云终端的硬件寿命大大的超过了桌面 PC,硬件设计寿命在 5 年以上,为企业节省了设备维护、 维修和更新成本。安全用户数据不在本机存储,一律存储在数据中心主机即服务器端,数据安全可靠,也降低了病毒感染和网络攻击的几率,这样大大降低了这方面的维护成本。易管理云计算平台的统一管理,真正做到终端接近“ 零”维护,这样可以大大减少维护工作量,降低 IT 人力费用。 同时对硬件资源、安全认证等进行调度和管理,功能强大。良好的人机交互界面降低了对用户的专业化要求。快速部署时间就是金钱,这一点对于很多企业和部门都是极其重要的。 系统部署简单快捷, 桌面云终端开机即用。
清华大学 2021-04-13
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