高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
云数据库
云数据库,是依托H3C CloudOS云平台资源和运行环境的自助式按需提供的数据库即服务(DBaaS, Database as a Service),辅以自动化部署、读写分离、高可用、备份恢复、健康检查、监控等特性,融合DBRE(Database Reliability Engineering,数据库可靠性工程)自动化流程保障业务连续性,加速应用程序现代化。 功能架构 产品价值 应用场景
新华三技术有限公司 2022-09-19
教学大数据平台
安徽卓智教育科技有限责任公司 2022-09-13
数据可视化
数据可视化旨在借助于图形化手段,清晰有效的进行相关数据的传达与沟通,通过直观的传达关键数据的特征,从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择,同时支持模块的自定义功能。
重庆步航科技有限公司 2022-09-08
一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存方法
本发明公开了一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存代理 端的设计方案,包括:缓存代理端将根据客户端的操作请求进行相关 处理。如果是用户的登录请求,缓存代理端则会判断用户是否存在, 如果用户不存在,则为该用户创建元数据记录文件、数据记录文件、 时间记录文件和数据映射表,然后进行同步,创建被保护磁盘分区的 初始镜像文件;如果存在,继续等待客户端的操作请求。如果是备份 请求,缓存代理端则会构造对应的元数据并记录到对应的元数
华中科技大学 2021-04-14
一种基于 SDN 环境的数据的可靠组播传输方法
本发明公开了一种基于 SDN 环境的数据的可靠组播传输方法。 SDN 网络控制器实时监控当前网络状况,在数据传输之前发送端与接 收端先进行三次握手建立连接,连接建立过程中发送端指定接收端, 由 SDN 网络控制器生成组播转发树,连接建立后发送端向该连接发送 数据,数据以组播的方式传输到每个接收端,每个接收端接收到数据 之后向发送端发送确认报文,保证数据可靠传输,同时发送端维护拥 塞窗口,在发送数据的过程中进行拥塞控制
华中科技大学 2021-04-14
一种可扩展的面向关联的流式图数据划分方法
本发明公开了一种可扩展的面向关联的流式图数据划分方法, 包括以下步骤:(1)对图数据进行预处理,将节点转化为节点 ID;(2) 将预处理后以 ID 形式存在的各边加入 FIFO,等待进入滑动窗口处理; (3)补全滑动窗口,根据混合近似PageRank方法计算各节点的 PageRank 值;(4)追踪当前由滑动窗口内各边构成的子图中每个节点对应的起始 节点的集合,获取各节点的关联值;(5)对窗口内所有节点采用近邻传 播
华中科技大学 2021-04-14
大数据交易应当重视和研究的几个问题
《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出,为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性,为了有效克服大数据交易中的问题和风险,对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究,相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手:一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上,将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工,大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗;在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下,推动政府数据公开共享;禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。
中央财经大学 2021-02-01
基于138名新冠肺炎病人临床数据的研究
这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间,中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据,其中40名(29%)医护人员和17名(12.3%)住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中,31人在普通病房工作,7人在急诊部门,2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果,清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验,为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时,研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力,全员警戒一刻不容松懈,尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。
武汉大学 2021-04-10
基于AI技术的通用网关及数据管理平台
本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术,提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求,整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节,把经过质量分析和标准化处理后的实时数据,作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池,供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块:1)智能网关:基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置云服务器;重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2)AI模型管理系统:实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3)数据管理和标准化处理:数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4)智能运维:开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示,项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关: 开发基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力: 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力: 实现基于图像的AI视觉感知能力,重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力: 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段,保证数据安全 现场调试配置能力: 具有现场WiFi调试功能,方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理:对算力的统筹,外部算力的对接等 算法管理:自主开发算法的管理和调动,外部算法的调用和对接 模型管理:包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出:把告警信息进行分类,并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析,为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化:完善采集时间、地点、单位等属性, 输出标准化:按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署:可以应用户要求部署在其内网 并行部署:可以通过并行部署,网关上联多个服务器,确保用户的可靠性需求 数据回滚能力:可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚,保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力,包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片
北京邮电大学 2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 10 11 12
  • ...
  • 999 1000 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1