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5G网络
服务
化切片管理编排原型系统
2017年7月11日,北京邮电大学温向明教授研究团队受邀赴日内瓦参加ITU-T SG13全会,代表北京邮电大学、OAI软件联盟及开源5G中法联合实验室,全程展示了全球首个5G网络服务化切片管理编排原型系统,并提交了SBA 5G网络切片标准化提案。该系统是5G网络操作系统的核心部分,可实现灵活的网络切片管理、业务动态编排及弹性伸缩,可有效应对5G网络中场景多样化、业务动态化和网络异构化的挑战。5G切片管理编排原型系统得到了与会设备商、运营商及研究机构的广泛关注。温向明教授研究团队将加强与国内外重要运营商展开深层次的合作,提升在国际标准化组织的影响力,共同推动5G网络切片管理编排的标准化进程,占领5G网络切片管理编排及网络操作系统的制高点,加速推动5G网络切片管理编排系统在运营商网络的商用。
北京邮电大学
2021-04-11
一体化与普适
服务
网络
北京交通大学下一代互联网研究中心在深刻理解已有网络技术及其严重弊端的基础上,从根本上对未来互联网的发展提出了一种全新的“标识分组网络”的设计思路:将目前的多种媒体网络、多种服务模式通过“标识化”统一管理,抽象为一体化网络与普适服务的体系结构,再基于“分组”的形式进行传输。“标识分组网络”既能继承分组传输的优势,又能有效解决现有网络的主要弊端,以开创下一代信息网络全新的发展局面。 接入标识与交换路由标识分离的一体化网络结构具有如下重要作用:保证各种接入网络及用户的移动性;保证用户的隐私性和安全性;保证网络的可控可管性。普适服务体系具有如下重要作用:支持网络服务与资源的统一处理、支持多连接多路径的高效传输协议设计。
北京交通大学
2021-04-13
基于物联网的稻麦产业科技信息
服务
系统
针对传统稻麦生长监测不高清、传感单一化、数据气象化、功能同质化、系统孤岛化、研用离散化、服务被动化等问题,创新部署了基于新一代物联网的稻麦产业科技信息服务系统。
扬州大学
2021-04-14
基于磁记忆效应的微缺陷检测技术及系统(
服务
)
成果简介:磁记忆检测技术是一种新型无损检测技术,被誉为二十一世纪最有前景的绿色诊断技术。该技术可以对铁磁性构件和机械零部件受损程度进行快速诊断,在检测时不要求清理金属表面和进行人工磁化等预先处理,可以完成疲劳损伤的早期诊断,寿命评估和设备可靠性诊断。可以高精度确定滋生裂纹的位置、方向以及定位已生成的裂纹。可以有效发现超声、涡流、漏磁等其它无损检测方法难以察觉的微观缺陷。该系统由探头、调理电路、计算机、信号处理软件等部分组成,可以根据需要,做成各种结构的检测装置,如多探头、单探头检测方式等,可以做成
北京理工大学
2021-04-14
全国高校科技成果对接
服务
平台-产学研深度合作
围绕国家战略性新兴产业和地方亟需发展产业的技术及人才需求,面向区域、产业、企业、政府等不同受众,量身定制专场活动,提供校地合作、校企合作、会地合作以及“揭榜挂帅”服务,深度对接全国高校创新资源。
云上高博会
2021-07-22
物联网终端设备低延时
计算
卸载通信节能技术
本技术设计了高效功率控制算法,实现了低功耗低延时的无线传输。同时,由于计算任务在数据量和计算量上的差异,本技术实现合理高效的卸载决策,利于有效降低计算延时。可以为未来的通信网络中,计算卸载物联网设备通信节能提供底层的技术支持。
东南大学
2021-04-11
基于观点语句可信度的话题观点强度
计算
方法
本发明公开了一种基于观点语句可信度的话题观点强度计算方法。该方法综合考虑了网页的可信度和网页对话题观点语句的支持程度,结合这两方面因素计算出话题观点类中每一个观点语句的可信度,最后通过对多个观点语句的可信度求和,得到每一个话题观点类的强度值。本发明能够帮助用户定量地了解不同观点的观点强度,区分主要观点和次要观点,揭示话题不同观点的细节。
东南大学
2021-04-11
计算
机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学
2021-04-10
钢丝热处理炉
计算
机自动控制系统
目前我国有近三千条用于钢丝热处理的马弗炉,其中绝大多数以煤为燃料,部分以煤气和电为燃料。这种炉型存在的最大问题是:控制系统自动化程度低,变产量、变品种时热处理质量不易控制,能耗高。为此,我们开发了钢丝热处理炉计算机自动控制系统,使用该系统,即使是燃煤热处理炉,也可实现根据钢丝直径、产量的要求自动调节炉温和拉速;或根据炉温、钢丝直径自动调节最佳拉速;或根据拉速、钢丝直径,自动调节最佳炉温;并自动调节煤、风配比例。以实现钢丝热处理高质量的前提下最大限度地节约能源。
北京科技大学
2021-04-13
基于
计算
机笔迹辅助鉴别的高自考毕业审核系统
一、 项目简介笔迹鉴别是根据手写笔迹来判断书写人身份的一门科学和技术,利用计算机辅助笔迹鉴别,不仅可以提高鉴定速度与准确性,而且为更为客观的人工鉴定提供了有利的帮助。本系统设计了一套计算机笔迹鉴别系统,能够将大部分非作弊的考生排除,只留下少部分有可能作弊的考生,然后再由专家评审,从而能够减轻专家的工作压力,同时能够提高工作的效率。二、 项目技术成熟程度该项目和天津教育招生考试院联合开发,历经5年,笔迹鉴别算法不断成熟。课题研究应用现有的笔迹鉴别算法,经过试验能够有效的进行笔迹鉴别,并有较高的准确率。在此基础上,实现了一个集成考生管理,课程管理,笔迹鉴别,报表打印等多项功能的自学考试毕业审核系统。三、 技术指标(包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况)该项目列入全国教育考试考试“十一五”科研规划重点课题“基于计算机笔迹辅助鉴别的高自考防作弊研究”,并于2012年鉴定通过。申请一项软件著作权“基于模式识别技术的高等教育自学考试毕业审核系统V1.0”。四、 市场前景(应用领域、市场分析等)该系统适用于高自考的毕业审核,可以大大减轻工作人员强度,提高工作效率,维护高自考的严肃性。五、 规模与投资需求(资金需求、场地规模、人员等需求)本系统售价5万(包括培训),加上服务器及数据库系统软件,总投资预计10万元。六、 效益分析使用该系统可以降低高自考毕业审核工作人员的劳动强度,提高毕业审核的工作效率和准确性,可以有效的维护高自考的严肃性和权威性,防止考试作弊,具有良好的经济效益和社会效益。七、 合作方式软件使用权转让,包括软件的安装和培训。八、 项目具体联系人及联系方式(包括电子邮箱)于明 yuming@hebut.edu.cn九、 高清成果图片
河北工业大学
2021-04-13
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