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一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
武汉大学
2021-04-13
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器，本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器，用误差测度减少最大化的划分准则划分节点，然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是，这些弱学习方法要么收敛速度慢，要么准确率不够高，要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别，实现快速收敛和高效的自举弱学习方法，得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学
2016-10-20
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
项目特色：
面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。
针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。
面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13
聚焦服务重大需求主题 打造科技成果转化高地
安徽工业大学认真学习贯彻习近平总书记关于加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强等重要讲话精神，面向国家重大战略需求和战略高技术研究，高度重视科技成果转化工作，大力实施提升科技创新水平和支撑服务能力攻坚项目，学校科研创新活力持续激发，科技 创新和服务能力显著增强。
安徽工业大学
2022-05-10
VR系统硬件和软件的技术研发咨询服务
朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。 曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR一体机、人工智能等领域等研发工作。 曾经作为主要技术工程技术研发总监，参与了国内某一线品牌VR一体机芯片评估选型，硬件设计研发，嵌入式软件研发，应用层软件研发，歌尔工厂的生产，产品品牌的线上和线下技术咨询，围绕产品的融资。
辽宁大学
2021-04-10
VR系统硬件和软件的技术研发咨询服务
朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。
曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR一体机、人工智能等领域等研发工作。
曾经作为主要技术工程技术研发总监，参与了国内某一线品牌VR一体机芯片评估选型，硬件设计研发，嵌入式软件研发，应用层软件研发，歌尔工厂的生产，产品品牌的线上和线下技术咨询，围绕产品的融资。
北京师范大学
2021-05-09
国办：推动资本要素服务实体经济发展
近日，国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》（以下简称《方案》）提出，推动资本要素服务实体经济发展，增加有效金融服务供给，发展多层次股权市场，完善地方金融监管和风险管理体制。
人民网
2022-01-07
基于虚拟化的服务器容灾备份系统
中试阶段/n该技术可以解决云平台上的虚拟机节点因为宕机故障，导致节点上 运行的业务应用会中断或者运行状态丢失的问题。该技术包含本地热备 和远程灾备两种模式。本地热备支持局域网上的虚拟机节点之间的备份 和故障切换；远程灾备支持广域网上位于两个不同物理位置的虚拟机节 点之间的备份和故障切换，从而满足业务应用的容灾需求，在某个物理 位置上的服务器发生整体损毁时，保证业务应用的连续性。 主要技术指标：实现双虚拟机热备，主节点发生故障后，备份节点 自动激活，实现快速透明切换，节点间切换不影响对外提供服务，本地
华中科技大学
2021-01-12
基于最近探索的启发式服务组合方法
本发明公开了一种基于最近探索的启发式服务组合方法，包括如下步骤：1、将服务组合问题建模为一个六元组马尔可夫决策过程；2、应用基于Q?learning的启发式学习方法求解六元组马尔可夫决策过程，得到最优策略；3、将最优策略映射为web服务组合的工作流。该方法充分利用学习过程中的学习经验来提高学习速度，学习效率更高。
东南大学
2021-04-14