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XILINX 3S250E SPARTAN-3E FPGA实验箱
XILINX 3S250E SPARTAN-3E FPGA教学实验箱以XILINX SPARTAN-3E FPGA为主处理器,配以存储器、ADC/DAC、RS232/RS422/IC/SPI/PS2等串行通信总线、LCD/LED/数码管/VGA接口等显示设备以及音频/蜂鸣器/日历/温度/红外等电路。同时,设备配备了EMOD扩展接口,增加了实验的多样性与创新性。
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板
上海皮赛电子有限公司生成XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板。
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
北京科研团队实现人工智能四维重建技术提升冷冻电镜分析精度
近日,北京市自然科学基金资助的重点研究专题项目“超高分辨冷冻电子显微镜成像方法研究与应用”取得重要进展。在该项目支持下,北京大学毛有东教授团队于2022年4月27日在国际顶级学术期刊Nature杂志在线发表了题为“USP14-regulated allostery of the human proteasome by time-resolved cryo-EM”的研究论文,阐明了原子水平人源蛋白酶体动力学调控和构象重编程机制,并在国际上首次展示了人工智能四维重建技术用于大幅提升时间分辨冷冻电镜分析精度。
北大科研 2022-05-11
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术,提高医疗影像辅助诊断的水平,使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率,使其尽快走入家挺、社区,满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先,通过建立多层感知的神经网路,对医学影像的特征进行充分学习,得到影像的几何映射的关系,从而实现对医学影像的三维重建,克服了现有的三维重建技术中度量关键问题,关键技术对于医学影像的精准度量,具有现实意义:其次,在2D病灶分割中,利用半监督学习技术,实现少标签情况下的分割技术,半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术,对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题,所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外,在医学度量方面的关键技术中,突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术,可以用于临床辅助诊断中,在关键技术探索中,实现对腔内脂肪特征的精细学习,该技术仅需要少量的影像标准数据,就可以实现皮下脂肪的准确分割,并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学 2021-05-10
中国地质大学(武汉)研究团队利用大数据驱动机器学习重建地球大气氧化历史
大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧,经过至少两次主要增氧事件(元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE)后,才达到了现今大气O2水平(21%)。
中国地质大学(武汉) 2022-10-14
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法,适用于图像处理领域,包括以下步骤:对数据集进行裁剪,将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中,进行图像归一化和数据增强操作,生成预处理后的低分辨率图像;预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集,构成训练集、验证集和测试集;根据已有的失真图像块数据集,构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法;将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征,并用模型的上采样模块对特征图进行放大,生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构,在神经网络中使用视觉注意力机制,提取的特征更符合人类视觉感知特性,使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学 2021-01-12
“青农 3 号”茶
茶。灌木,树姿半开张,小叶种,叶片长椭圆形,生长势较旺盛,发芽 期较早,春茶一芽两叶水浸出物含量42.33%,氨基酸含量3.19%,咖啡碱含量1.83%,茶 多酚含量26.5%,适制绿茶或红绿茶兼制品种。嫩栗香、鲜醇。高抗茶炭疽病、云纹叶 枯病,中抗小绿叶蝉。抗寒性较强,抗旱性较强。第1生长周期亩产160千克,比对照瑞 雪增产10%;第2生长周期亩产240千克,比对照瑞雪增产20%。
青岛农业大学 2021-04-11
NSⅢ-3型数控插床
研发阶段/n项目简介:该数控插床是我院研制的新型数控产品,适用于柴油机新型喷油泵泵体导向槽的加工,亦可以用于类似零件插槽加工。该数控机床设有3根数控轴,能够精确控制插槽加工,双工位交替工作,生产效率高。该项目技术水平国内领先。主要技术特点:1.床身由底座和立柱构成,具有良好的刚性和抗振动能力;2.采用进口高精度双支座滚珠丝杠,精度高,寿命长;3.伺服电机与滚珠丝杠直接连接,传动准确;4.采用西门子sinumerik802c三轴伺服控制系统,操作简单、运行可靠;5.自动控制机床的润滑,机床维护工作量少
湖北工业大学 2021-01-12
HZ-3黑体炉
产品详细介绍黑体产品分类    黑体按温度分为 低温、中温、高温三段。    低温黑体:下限温度为环境温度以下的黑体。因为下限温度等于和低于环境温度时,需要有制冷设备,因此分类为低温黑体,即Tmin≤T环境。    中温黑体:下限温度为环境温度以上、上限温度为1200℃以下的黑体。因为该段温度为最常用,用普通的加热方式就能实现。因此分类为中温黑体,即T环境<T≤1200℃。     高温黑体:上限温度为1200℃以上的黑体。因为1200℃以上的温度使用地方不多,加热用通常的方式已经不能解决,温度大于1600℃只能进行抽真空。因此分类为高温黑体,即T>1200℃。     说明:各个黑体温度段的温度有重叠和交差,但按照上面的分段均能准确的分类。     如果有特殊要求,可以和我们联系,进行特殊定做。   中温黑体 低温黑体 热管黑体 高温黑体 型    号 HZ-1 HZ-2 HZ-3 HL-3 HL-2 HL-1 RB1-1 RB1-2 RB1-3 HG-1 HGK-1 HG-2 HG-3 工作温度℃ 300~1100 300~1200 50~600 -50~100 -20~100 0~100 室温~150 150~300 300~500 700~1600 300~1600 1400~2500 2200~3000 腔口直径mm Φ40 Φ30 Φ30/Φ40 Φ30 发射率 ≥0.995 ≥0.997 ≥0.995 显示分辨率 0.1℃ 0.01℃ 0.1℃ 1℃ 温度稳定度 ≤±0.5℃/10min ≤±0.1℃/10min   ≤±1℃/10min ≤±1.5℃/10min 电源功率kW 2.0 2.0 0.6 3.2 2.7 1.5 4.0 6.0 重量 kg 25 15 195 100 40 100 500     HZ-3中温黑体 HZ-2中温黑体 HG-1高温黑体 HL-3低温黑体     联系人:王世福(销售副总/总监)    电话:010-67810538    13601309802
北京南奇星科技发展有限公司 2021-08-23
H3C Learningspace
H3C Learningspace是新华三自主研发的基于VDI及VOI混合架构,针对教育等场景提供的云教室融合桌面解决方案,兼顾VDI云上的灵活性,集中资源(包括系统、应用、数据等),按需向学员分配虚拟桌面,以及胖终端形式的性价比,低投入情况下满足新课改、3D建模、视频处理等高负载要求。 H3CLearningspace通过统一的Web管理控制台,实现远程运维,对数据中心资源集中管理、统一监控,概览界面直观展示系统健康度、课程/教室/用户总数量、桌面运行情况、资源使用率、异常报警信息等,可点击各模块进一步查看详细信息。 自动安装:除一体机出厂已预装所有必要程序外,还提供裸机安装,底层虚拟化、分布式存储、管理平台程序等集成打包,一个镜像导入,即可自动执行下一步直到安装完毕。 一键巡检:部署完毕、后期维护、故障定位等等,平台一键健康检查,即可自动发现系统隐患,并给出优化建议。 模板优化:课程镜像通过自动优化工具,对操作系统进行上百条性能优化动作,较大化提高桌面使用体验。 自动升级:管理平台上传升级包,所有终端自动检测与下载,服务器后台、教师端、学生端自动执行升级操作,无需手动干预。 Learningspace将最复杂的代码逻辑留给研发层,最通俗易懂的操作呈现给前端,较大程度节省人工参与的工作量,提高效率。 活力课堂,教学手段多样 Learningspace内置新华三自研配套教学管理软件,专为教育场景定制。 基础功能:模板切换(一键上下课、不同课程对应不同模板)、屏幕广播、签到、学生演示、收发文件、屏幕监看、一键禁网、离线逃生、一键重启、座位调整、U盘禁用、全屏肃静、自习模式、账号模式、虚拟教室、远程协助、电子教鞭…… 语音相关:语音广播、分组讨论、学生发言、语音会议、个别通话…… 特色功能:直播课程、大班基础课等需求,教师端可随时勾选多个班级合并为一个逻辑大班,进行统一授课与控制。 常用功能应有尽有,无论在体验,还是成本上,Learningspace均实现了突破。除内置外,还支持第三方多媒体教学软件的无缝集成,以保障任课老师多年的教学习惯得以延续,减少学习成本。 测试考试,省掉九十九步 无纸化考试以其保密、环保、效率等众多优势,正逐步替代纸质模式,Learningspace内置测试平台与考试环境自动部署模式。 随堂测试:老师可以发起单抢答、全班答、随机答等形式的评估测验,测验结束后系统自动阅卷打分,测试结果计入学生积分系统,在校园空间的积分墙进行排名展示,老师可以此为参考,对学生上课质量进行评估。 考场定制:支持多种考试场景,如国家计算机一、二级等级考试,社会职称考试等,支持ATA、NCRE等考试部署要求。同时提供考试专属镜像,自定义保留考试桌面(桌面完整环境与文件数据)周期时间,以便考试结果有异议可后期溯源备查。 无论是纸质的考卷阅卷,还是PC的手动环境部署,其工作量均为通宵级,而Learningspace开发大量自动化流程,遵循能不动手即不动手,能省时间则省时间的原则,为广大教师提高百倍效率,少走不必要的路。 网盘分享,再无硬件拷贝 Learningspace内置网盘功能,由分布式存储提供服务,为数据安全加持多重保障,每位师生均可分配一个私人校园网盘,在校期间永久保留个人数据,访问不局限在云环境,校园网范围接入均可登陆获取自己的专属数据,省去忘带U盘的尴尬,也阻断病毒的传播途径。提供分类查询,分享文件,配合作业空间功能,让数据分享无边界,学习趣味再提升。 较佳性能,尽情三维渲染 H3C作为国内少有的NVIDIA授权VDI厂商,具备vGPU技术,可将企业级显卡进行虚拟化切割,把性能强劲的GPU算力分配给云桌面,极大增强VDI架构的图形处理能力。灵活的显存分配,根据使用需求任意切分,实现OpenGL和DirectX的3D类应用流畅运行。显卡资源云端集中管理,可视化的GPU资源监控管理功能,有效降低运维成本。 与此同时,Learningspace也提供更省成本的解决方案,VOI组件支持充分发挥胖终端硬件性能,将CPU与集成显卡无损耗提供给图形设计或视频处理等高负载应用场景,而后端无需大量服务器资源,节省数据中心建设投入,与此同同时,内置的网盘功能可漫游终端生产的文件数据,除了保障安全,更能提供便捷。 作业空间,趣味云上答题 任课老师可创建自己的课程组,组内包含上此课的学生账户,学生拥有对应的登录使用权限,所有操作均为浏览器访问,不局限特定环境,教室、寝室、图书馆,随时随地,写作业。 云上作业:教师可在此课程组里编辑和发布作业,设置提交截止日期,所有课程内的学生均可见,过期答题,提交拒收。 评论互动:教师在平台批改打分,会自动呈现数据统计报表,如提交人数、平均分等,同时教师可选定优秀答案公开展示,全体学生可对其评论、留言。 微课空间:教师端可上课期间进行录屏,将上课内容完整上传至微课空间,以作为公开课或复习视频共享,学生可以点播微课视频进行学习、点赞、评论和回复。 安全策略,确保万无一失 在安全保障上,Learningspace做了大量安全机制,多重保障,以消除隐患顾虑。 集群技术:将每教室的学生桌面平均分散到所有云主机,避免单台主机压力过载,确保不会出现某些主机闲置,而某些利用率极高的情况,所有集群资源可在其他教室未上课时,全部集中提供给某个教室使用,性能10倍提升。 双机热备:支持集群拆分,每个集群可以独立承担业务功能。拆分后的集群在恢复网络后,可以再次合并,恢复原有业务。满足学校在考试、阅卷期间使用的计算、存储、网络等资源与正常业务实现完全物理隔离,各项业务照常开展。 权限回收:为防止学生误操作,以及考试场景的安全性,学生终端断电、桌面关机、重启、甚至硬件损坏,数据均不会被清除,只有教师端点击下课,学生桌面才会还原。故障终端现场换新,虚拟机仍会保持之前的状态,重新自动连接。 教师端离线:教师端实时检测与云桌面平台交互是否异常,从而自行切换离线和在线状态。离线模式下教师可不依赖云桌面数据中心进行屏幕广播、屏幕监控、语音广播、学生发言、语音讨论、远程协助、学生转播等等。 终端多样,品牌保障品质 不同的终端体系,对应不同场景需求,大幅度提高适用范围:VDI灵活多变,可塑性强,承载普通业务场景,横向扩容,搭配vGPU技术满足高性能3D渲染需求;VOI本地计算,发挥终端全部性能,数据云端存放,节省服务器资源,降低投入成本。 ARM架构、X86架构、分体机、一体机、老款性价比、新款高性能……各类形态可供选择,体积小巧,机身一体化设计,噪音直线下降。瘦终端嵌入式芯片,最低达1/30的PC功耗;胖终端桌面级CPU,超强性能。无风扇、机械硬盘等易损元件,基本可做到硬件零维护,相对PC,使用周期更长,节省开支、减少电子垃圾。内置自研SpaceOS系统,开箱通网即可受远程管控。
新华三技术有限公司 2022-09-19
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