|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
一种虚拟机在线高效批量杀毒系统及杀毒方法
本发明涉及一种虚拟机在线高效批量杀毒系统及杀毒方法。本发明创造性的为每台虚拟机维护三张 私有表，在其中分别存放经由判断后的安全、可疑和应被终止的进程的信息，当需要对进程的安全性进 行判断时，查表，若存在匹配进程则进行与匹配进程相同的处理，可避免对同一虚拟机中同一进程的重 复扫描;为所有虚拟机维护公共表，在其中存放所有经由杀毒软件扫描的进程信息及扫描结果，当需要 对进程的安全性进行判断且需要进程不在当前虚拟机私有表中时，查询公共表，依据匹配进程的扫描结 果进行处理，可避免对不同虚拟机中扫描过的相同进程的重复扫描;最后才对在私有表和公共表中都查 询失败的进程调用杀毒软件扫描，以此达到高效批量杀毒的目的。
武汉大学
2021-04-13
汽车装配和零配件生产在线检测技术和系统开发
可以量产/n成果简介：零部件是汽车工业的基础，它决定着整车的质量和价格水平。基于图像的视觉测量方法是一种高速稳定的自动化测量方法，这种方法具有快速、稳定、精度高，以及易于维护、可移植性好的特点，近年在工业生产中得到了广泛的重视和推广应用。本成果综合运用了机械工程、仪器仪表、机器视觉和自动控制等技术领域知识，研究了基于机器视觉的自动检测新技术，通过视觉测量方法解决了汽车零配件生产过程中的在线几何尺寸和缺陷的全检测问题，同时，该成果可以用于汽车装配生产线的在线检测零部件的错装和到位问题，提高检测速度，实
湖北工业大学
2021-01-12
一种基于在线训练的视频运动目标分类方法与系统
本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类
华中科技大学
2021-04-14
一种辐照工业中辐照均匀度在线实时检测系统
本发明公开了一种辐照工业中辐照均匀度在线实时检测系统， 属于辐照加工领域。现有的辐照均匀检测方式主要是化学方法和电学 方法，存在不能进行实时测量、操作不灵活、不准确、不方便、空间 覆盖不完整、有高压电击的危险等问题，本申请提供的系统包括：可 调台架配合一维运动平台、电子收集装置、信号采集电路、光纤通信 链路以及人机交互端，该系统使用方便、准确性高、安全性高，同时 可以实现实时在线重复测量。
华中科技大学
2021-04-14
一种单目三维实时在线跟踪与定位系统
本实用新型公开了一种单目三维实时在线跟踪与定位系统。该系统包括激光测距装置、望远镜、CCD、 三角架、标靶及计算机。激光测距装置固定在望远镜的上方，望远镜被固定在三角架上，CCD 安装在望 远镜成像面上，用于获取标靶的二维图像，与激光测距装置一起通过 USB 数据线将获取的图像传输到 计算机中，并将测量的结果在计算机上显示出来。本实用新型能对目标进行在线跟踪，实时监测目标的 三维微小移动，系统组成简单，应用成本不高，适合在工程建筑变形观测领域推
武汉大学
2021-04-14
基于光纤光栅传感器的油气管线腐蚀在线监测系统
系统可通过监测管线表面应力变化对油气管线腐蚀缺陷进行在线监测，保障管线安全运行。
一、项目分类
显著效益成果转化
二、成果简介
针对油气管线特殊的应用场合，基于短栅区光纤光栅传感器设计了一种油气管线腐蚀在线监测系统。该系统可通过监测管线表面应力变化对油气管线腐蚀缺陷进行在线监测，保障管线安全运行。结合波分复用、时分复用技术及光纤光栅解调系统开发了基于光纤光栅的管线腐蚀在线监测系统，并将该系统应用于中海油渤南龙口天然气终端处理厂。
南开大学
2022-07-29
一种针对复杂曲面构件的激光焊接实时在线监控系统
本发明公开了一种针对复杂曲线构件的激光焊接实时在线监控 系统。该在线监控系统的硬件平台包括激光焊接头、机器人、影像采 集设备、图像处理单元、数据处理单元、反馈调节单元、机器人控制 单元。该系统的目的是通过实时拍摄焊接头与工件的相对形位，将实 际形位与规划行位比对，计算回归规划路径所需的补偿矢量，继而将 该矢量加载于机器人上以调节机器人按照预定轨迹进行焊接。
华中科技大学
2021-04-14
教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会
10月25日，教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会。教育部党组书记、部长怀进鹏全面传达了党的二十大会议总体情况、大会报告主要精神、党章修正案和党的二十届一中全会精神。
教育部新闻办
2022-10-26
一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
曲阜师范大学
2021-05-07
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11