广州云歌信息科技有限公司成立于2014年，总部设在国家863软件专业孵化器广东基地广东科学软件园，短短数年时间，已成为国内高校智能互联专业群实验室的领导者。云歌科技是一家专注于教育信息技术输出的高新技术企业，作为粤港澳大湾区创新中心核心枢纽的黄埔经济开发区及广州市人工智能入库企业，公司一直专注于人工智能领域算法的研究，为客户提供一站式的人工智能技术应用服务，技术顾问团队都是来自相关专业博士、硕士及国内外学者。公司成立以来，依托着先进的研发水平及专业的教育行业背景，打造具有自身特色的服务+产品的业务模式，得到全国多所高校的肯定。公司从2018年开始，从专注高校实验室建设的单一输出模型，在数字时代下，通过人工智能技术的沉淀，通过转型技术服务，对教育行业的价值链进行重构，从2019年开始，开始下沉到中小学智慧教育市场，目前也得到客户的一致认可。云歌目前已在四川、重庆、广西、湖北及湖南等地成立了办事处，为全国所有高校提供以人工智能、移动应用开发、移动互联应用技术、智能产品开发、大数据以及机器人等专业为主营业务的专业建设服务整体解决方案。云歌通过自主研发和采用国内外最先进的信息技术，创造了课程定制化开发、专业诊断服务专业、人才评测机制先进、实验资源种类齐全的计算机专业群建设一体化服务模式，目前已取得多项专利及软件著作权，拥有定制化的智能互联网专业群实验室建设方案已被全国200多个高等院校认可。

大木仓（北京）信息科技有限公司，成立于2021-03-04，注册资本为100万人民币，法定代表人为邵俊恺，经营状态为存续，工商注册号为110400030517203，注册地址为北京市北京经济技术开发区地盛北街1号院31号楼二层202，经营范围包括信息技术服务；软件开发；基础软件服务；应用软件服务；计算机系统服务；互联网数据服务（互联网数据服务中的数据中心，PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外）；信息处理和存储支持服务（信息处理和存储支持服务中的数据中心，PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外）；企业管理；市场调查；经济贸易咨询；企业管理咨询；公共关系服务；企业策划、设计；设计、制作、代理、发布广告；电脑动画设计；会议服务；翻译服务；技术开发、技术咨询、技术转让、技术推广、技术服务；文艺创作；组织文化艺术交流活动（不含营业性演出）；承办展览展示活动；教育咨询；自然科学研究和试验发展；工程和技术研究和试验发展；农业科学研究和试验发展；医学研究和试验发展；包装装潢设计服务；软件咨询；产品设计；模型设计；体育咨询；工艺美术设计；健康管理；健康咨询（需经审批的诊疗活动除外）；影视策划。  

产品详细介绍  德睿博物馆多媒体信息发布系统   　 博物馆作为公益性文化教育机构，是弘扬和培育民族精神的重要文化基础设施，因此，如何充分发挥这个基地的作用，对外展示、宣传博物馆的内涵和外在的形象就显得尤为重要。根据博物馆的这一现实需求，上海德睿电子科技有限有限公司开发了德睿多媒体发布系统。该系统实现馆藏展示、馆内导航、广告、公告、新闻信息、历史资料、教学、讲座或报告等的多媒体内容发布，内容形式可为文字、图片、文件、音频、视频等。 　　该系统集远程内容发布、远程管理、海量存储、高清视频、交互传输于一体，是一个完美的数字化分布式多媒体发布平台，它也是国内第一套博物馆分布式多媒体发布系统。　控制中心：集中了系统管理、内容发布、远程、采集编码、数据存储等主要功能；展区配备了视频播出服务器与显示终端，视频播出服务器将根据控制中心播控系统的控制，进行多媒体信息的播放。   展览馆、图书馆、博物馆多媒体联网信息发布系统 　　伴随着市场化的不断深入，各行各业供需双方急切的需要能通过各种渠道得以有效交流，进而达成交易。在众多的交流平台中，会展方式成为其中最为重要和发展最快的公共平台。 　　因此，为了更好的为企业和观众提供服务；为了提高展馆设施与资源的使用效率；为了便于主管部门的管理、协调工作；为了提升整个展馆形象和服务档次。需要建设一套统一管理、方便迅捷的公共信息服务平台。 　 展览馆、图书馆、博物馆信息发布系统解决方案                　　 　　从德睿多媒体信息发布的角度，展览馆、图书馆、博物馆的信息发布区域可分为三块：公共信息发布区，会展大厅，各办公楼层。在这些区域各相应地点（各展位上方、各楼层电梯口等），设置大屏幕等离子彩电（附美观小巧的控制终端设备）。 　　在公共信息发布区：主要由管理人员，面向所有人员，发布管理信息和各种公告，从而起到统一的管理和导引作用。同时也可发布某些企业的广告。 　　在大厅各展位上方：通过大屏幕彩电显示该展位的企业介绍等信息。各展位的信息各不相同，但管理人员仍可在各展位的电视屏幕上统一发放重要通知。 　　在各楼层：由管理人员根据需要发布信息，如通知、公告、广告等。由于采用先进的网络流媒体技术，各电视显示终端能够以灵活多样的形式发布信息。文字显示模式，可以通过周期性屏幕切换，显示信息。 　　　　信息发布与管理： 　　根据展览馆、图书馆、博物馆的特点，信息的发布及管理由以下方式构成： 　　统一管理和发布，整个信息管理平台由主管部门控制，所有企业信息和各种公告信息均由管理人员统一制作和发布，或者由管理人员授权企业制作和发布； 　　设置企业信息服务区，各企业经过管理员授权，可以在自己展位的显示终端发布自身信息，包括企业介绍和招聘信息等。企业只能在规定的显示模板内选择信息发布的方式，避免了五花八门的海报式宣传，实现信息发布形式的统一化和标准化。企业所发行信息受管理员监管，管理员可随时中止某企业的非法信息；展览馆、图书馆、博物馆除了提供供需双方的交互平台，还可以提供各种公益性服务。通过智能信息平台，管理人员可以在合适的时间播放各类公益节目。  

本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置，发明方法包括：根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数，获取小麦生长模拟模型的模型参数，获得本地化小麦生长模拟模型；根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据，获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列，根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像，获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列；利用数据同化方法，将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化，获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列；根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型，获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。

该成果每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。目前，该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控，提高人员移动的管控。

团队目前主要产品有：‍（1）三维彩色测量系统：基于光栅投影的三维测量技术，获取被测物体的三维彩色信息。可以用于工业级高精度测量，电影、游戏等行业中的人物、场景建模。（2）三维快速测量系统：可实现快速测量，获取物体三维动态数据，适用于工业有限元分析、动画人物动作捕捉等应用。系统整体性能达到国际先进水平。（3）三维微小测量系统：利用远心镜头获取微小物体的三维点云数据。可用于工业微小器件尺寸、材料形变测量、三维指纹识别、三维生物特征识别领域。（4）（门禁/闸机）三维安检人脸识别系统：将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合，集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体，构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统（门禁，闸机为应用场景之一）。

本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以 下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序 列构建 ARMA 模型获取 ARMA 模型间的距离，根据 ARMA 模型之间 的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的 情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿 态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视 频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运 动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群 论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。

本发明公开了一种基于支持向量机的纳米结构形貌识别方法。首先生成训练光谱，确定支持向量机的核函数与训练方式；生成测试光谱及多种不同的支持向量机；利用测试光谱对支持向量机进行特征形貌识别准确率测试，找出识别准确率、训练光谱数目和核函数之间的关系，作为支持向量机训练的指导原则；对测试光谱添加不同量级的噪声影响，将含有不同量级噪声的测试光谱用于支持向量机中进行测试，找到在能保证正确识别率较高情形下所能添加的最大噪声量级，作为另一指导原则；利用两个指导原则，训练得到最优的支持向量机；对真实待识别结构对应的测量光谱进行映射，识别其形貌。本发明可以对半导体纳米结构的形貌特征进行快速、精确地识别。

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。

本发明公开了一种行人重识别的度量学习方法和系统，其中方法的实现包括：收集两个摄像头下行人目标的特征向量，建立正样本对特征向量集合和负样本对特征向量集合，计算正、负样本对特征向量的距离，对正样本对特征向量进行单阈值约束，对负样本对特征向量采用双阈值进行约束，在正、负样本对特征向量的距离约束条件下建立基于度量矩阵的损失函数，以损失函数值最小为目标迭代更新度量矩阵，这种方法可以有效的减轻图像背景、噪声等无关变量对矩阵