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物联网基础创新教学平台
面向物联网、电子信息及计算机专业教学。包含硬件设备、软件平台和教学资源库的完整教学实验体系,可应用于相关课程的原理展示、动手实验及综合实训。
新大陆教育 2022-06-23
协同育人提质量,产教融合促就业:第五届产教融合发展大会在江西南昌举行
为深化产教融合,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接,探讨产教融合发展新内涵、新趋势、新举措,以“协同育人提质量,产教融合促就业”为主题的第五届产教融合发展大会12月25日在江西南昌举行。
中国高等教育学会 2021-12-26
教育部关于举办第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛的通知
第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛
全国大学生创业服务网 2023-05-24
教育部关于举办第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛的通知
第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛
全国大学生创业服务网 2023-05-25
安徽大学地理空间大数据人工智能团队在无缝全天候地表温度数据研究上取得新进展
由于受到云、气溶胶等不利天气的影响,基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题,阻碍了地表温度产品的实际应用。
安徽大学 2022-06-01
关于征集北京市互联网3.0应用场景案例和应用场景需求的通知
为加快推动互联网3.0技术赋能社会经济高质量发展,现面向本市互联网3.0创新主体和行业用户,征集互联网3.0应用场景案例和应用场景需求,有关事项通知如下
信息科技处 2023-07-19
“互联网+”背景下农村电商发展对农民就业影响状况研究——以甘肃成县为例
第一,电商发展能增加农民就业选择与就业类型,电商发展提供的契机能显著地增加农民选择成为电商农民的概率,同时农民互助能够有效实现脱贫攻坚;第二、农民工作与电商联系越密切,选择电商就业的概率越高。
中南财经政法大学 2022-08-01
人工智能药物筛选、药物设计
技术分析(创新性、先进性、独占性) 本项目已经具备具有200个CPU集群辅助计算,目前已建立了国际上领先的万个化学药物的化合物库和六万多种中药单体化合物库、利用国际一流的计算机辅助设计软件(Schrodinger, Discovery Studio, MOE等)进行大规模化合物数据库的虚拟筛选,并根据REOS预测、ADME/T性质的理论预测,结构聚类等,剔除成药性差的化合物。 目前已经针对多个靶点和药物做了国际创新性研究工作,相关成果在药学领域相关SCI期刊上共发表论文17篇,平均影响因子>4.5,他引460余次。
苏州大学 2021-05-11
人工智能与机器视觉定位
一、项目简介 由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题,均不同程度面临着招工难的问题,生产规模很难扩大。同时,由于长时间重复机械工作,容易出现漏检和误检,整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业,其集成度仍较低,自动化程度及性能都亟待提高,很难满足市场的迫切需求。因此,机器换人可有效解决上述问题,而机器视觉是模拟人工操作的关键,综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。 二、前期研究基础 项目组已与惠州高视科技有限公司签署合作协议“机器视觉定位平台开发与技术服务,2018.3-2019.3,50万元”,并联合厦门大学自动化系与高视科技有限公司建立“视觉定位联合实验室”,与厦门市自动化学会签署合作协议,联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究了视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准。视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄,选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术,实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差,通过驱动相关运动平台,引导平台运动到贴合位置,实现视觉引导精确对位。 三、应用技术成果 开发了鞋模喷胶系统,采用传送带传送鞋模,利用工业相机采集图像,经图像处理算法检测鞋模边缘,再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器,控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。 开发了自动贴盖机系统,基于传送带传送产品,利用工业相机采集传送带上的产品图像,再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置,从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标,然后将数据通过串口通信传送给控制系统,控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。 四、合作企业 惠州高视科技有限公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念,以技术开发为中心,以客户需求为导向,致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商。拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。
厦门大学 2021-04-11
人工智能语音识别芯片转让
人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现,市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。
电子科技大学 2021-04-10
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