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NK1000M模块化OTDR
青岛诺克通信技术有限公司 2021-09-10
净气型危化品智能存储柜
净气型危化品智能存储柜专为有害化学品存储而设计,适用于各种领域,各种化学品类型。产品具有通风、净化、防盗、防潮、智能管理等功能,可存储大多数在实验室使用的化学品,净化柜内有害气体,高效环保。 系统特点: ●实现危化品取用的权限访问控制,双人脸识别开门,使用授权管理,支持工牌、指纹密码开门,提高人员管理透明度。 ●利用物联网、互联网技术对危化品进行智能化管理,柜内环境实时监测(VOC、温度、湿度),保证使用安全。 ●危化品智能称重,错放漏放报警,未关门报警,缺货自动提醒,存储异常自动报警,减轻工作人员管理负担。 ●自动化、智能化管理,全景摄像头,远程实时数据同步,现场环境实时掌控。 ●危化品管理实现一物一码,全程可视化及全程追溯管理,实现精准库存及使用管理,避免使用差错。 ●实现危化品存取的自动感知和库存的自动盘点,自动台账,本地与远程云平台数据同步。
江苏三棱智慧物联发展股份有限公司 2021-12-08
DATRIX非结构化数据中台
非结构化数据中台,能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座,以人工智能来驱动,打通数据孤岛,统一管理并处理、分析非结构化数据,让数据赋能业务,实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构,实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。
上海德拓信息技术股份有限公司 2022-05-25
基于匹配理论的D2D异构网络高能效资源分配技术研究
D2D 异构网络技术(即终端直通技术),不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理,只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据,为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前,D2D 技术已被IMT-2020(5G)推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而,D2D 通信无线资源分配方面的研究,必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限,一旦忽视数据传输中对能量效率的优化,将使得数据传输由于能量枯竭而中断,重要信息无法及时传达,严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明,只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意,手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。   课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联,其研究结果表明,在考虑实际电路功率损耗的情况下,频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系,而是随着频谱效率的增加,能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出,如果一味追求高频谱效率和高吞吐量,将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此,课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景,将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题,并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明,在保障QoS情况下,相比传统的高谱效资源分配方法,该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。,本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中,与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致,将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。    课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中,作为项目负责人,先后主持了多项国家级、省部级科研项目,包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等,积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇,在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇,其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。   其研究工作已被 Prof. Zhu Han(IEEE Fellow)、Prof. Weihua Zhuang(加拿大工程院院士、IEEE Fellow)、Prof. Sherman Shen(加拿大工程院院士、IEEE Fellow)、Prof. Vincent Poor(美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow)、Prof. Andreas Molisch(奥地利科学院院士、IEEE Fellow)、易芝玲教授(中国移动研究院首席科学家)以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖(the IET Premium Award in 2017,每年在全球范围内仅选拔1 篇)、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖(IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award,在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖)   目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑,担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席,担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面,担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员(IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”)。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告(报告题目:Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems)。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”,2017 年入选IEEE 高级会员(IEEE Senior Member)。   该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181,中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17,日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056, JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。
华北电力大学 2021-02-01
双边LC网络的无线电能传输系统恒流输出的参数设置方法
本发明公开了双边LC网络的无线电能传输系统恒流输出的参数设置方法,属于无线电能传输的技术领域。该系统包括:高频全桥逆变电路、原边LC补偿网络、松耦合变压器、副边LC补偿网络、全桥整流滤波电路,通过调整原边补偿网络的LC参数使其输出负载所需的的恒流,通过调整副边补偿网络LC参数,使其同时实现电路近似零无功环流和开关器件的软开关,提高效率,减小器件应力。
东南大学 2021-04-11
蜂窝网络下的联合功率控制的D2D通信资源分配方法
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学 2021-04-10
基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置
本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法,包括以下步骤:对供水管网压力数据进行采集,将采集的供水数据分为训练样本和测试样本;将各个样本归一化,归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练,得到卷积神经网络模型,归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试,保存训练好的卷积神经网络模型;实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中,通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果;将预测结果对比标签索引,判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明
安徽建筑大学 2021-01-12
基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法,首先对待检测视频进行预处理,分段并提取运动残差图像,将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入,建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块,处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征,再将人群状态特征和运动特征结合,构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块,进行融合处理,同时构建分类器,使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练,使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测,更加全面的表征监控视频中的客流状况,实现拥挤程度的检测,提高了算法检测的准确率。
东南大学 2021-04-13
构建基于卷基神经网络的胃癌HE病理切片AI辅助诊断算法
悬赏金额:95万元 发榜企业:百盛(广州)生物制品有限公司  需求领域:环医疗器械及设备及医学专用软件;临床医学-肿瘤 产业集群:生物医药与健康产业集群 技术关键词:人工智能;病理学;组织形态学
百盛(广州)生物制品有限公司 2021-11-01
面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器
本发明属于集成电路技术领域,具体为一种面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器。本发明的硬件加速器包括:激活图像编码单元,编码图像存储单元,编码图像解码单元。该加速器针对稀疏二值网络的激活图像中存在大量相同向量进行压缩,这些相同的向量是由于二值化的手势边缘作为输入所产生的,压缩激活图像可以有效地降低片上存储容量,降低数据搬运功耗,进而降低芯片功耗;该加速器能够对压缩后的激活图进行译码,在译码过程中跳过重复的计算,从而减少计算次数,提升计算速度,有效地提升硬件性能。本发明具有低功耗,低延时的特性,有效地降低硬件资源,提升硬件的能效比。
复旦大学 2021-01-12
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