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北京川布兰生物技术开发有限公司
北京川布兰生物技术开发有限公司（以下简称“川布兰生物”）成立于2000年6月，是北京市高新技术企业。公司自成立以来，一直致力于生物科学与生物教育领域相关产品的研究与开发，拥有良好的实验环境和高端的专业研发团队，开发了多种具有自主知识产权的中学生物教学专用实验仪器设备，为中学生物教学改革做出了卓越的贡献。 “用川布兰生物的专业能力感染每一位老师”是川布兰生物的企业口号。川布兰生物的员工中，具有生物学背景的博士、硕士、本科专业人才占85％以上，凝聚了一批具有丰富经验的研发和技术人员。公司曾承接国家科委的生物相关研发项目；配合教育部相关部门制订了《高中理科教学仪器配备标准》；为人民教育出版社高中生物实验教材《生物技术实践》拍摄教学光盘；在国家级学术期刊《教学仪器与实验》上开辟了“川布兰生物”专栏《生物新课程实验园地》；多次成功举办了全国及地方性生物教师新课程实验培训；公司研发的多种中学生物教学专用仪器、专利产品及代表公司专业能力的教学试剂盒得到专家及学校教师的高度评价，同时被收录到高中教学仪器配备标准中；公司组织编写的生物竞赛系列辅导用书《精英教案》和举办的生物竞赛辅导成为全国生物竞赛师生通往成功之路的宝贵通道，得到了各地生物学科顶尖中学的信任与支持。 “十年磨一剑”，川布兰成立二十年来，专注于为中学生物教育领域服务，积累了丰富的经验。为配合教育部新课标的实施，川布兰生物精心设计了中学生物实验整体解决方案，从专业角度因地制宜地帮助学校进行生物实验室建设和升级改造。同时为学校提供优质、完善的实验教学指导服务、现场技术指导服务、网上在线实时服务、电话热线声讯服务、仪器设备终身维护、试剂盒耗材持续供应、实验室升级支持、生物竞赛辅导等服务。截至目前，川布兰已为全国各地的数千所学校、数以万计的师生提供了生物学科的各种专业服务，得到了教育部和各级教育管理部门的充分肯定与支持，同时也赢得了各级各类学校和教师的高度认同与好评。 二十一世纪是生命科学的世纪，生命科学是实验的学科，她的发展要从中学生生物实验抓起，在培养未来生命科学人才的道路上，川布兰生物永远是您的朋友！
北京川布兰生物技术开发有限公司
2021-01-15
苏州雅睿生物技术股份有限公司
苏州雅睿生物技术股份有限公司成立于2010年9月，座落在苏州市工业园区国家级产业园——生物医药产业园，系一家以分子诊断技术为核心的高新技术企业。
雅睿生物历经多年研发，在“自动化控制、图像处理、光学检测、镜检、液路、电子应用和软件”等方面形成了自主技术的积累，拥有国内外专利20余项和软件著作权13项；自主研发了国际领先的 “基因检测技术平台”、“全自动液路提取技术平台”和“全自动微生物检测技术平台”，在此技术平台上，形成了“荧光定量PCR检测系统、等温荧光定量PCR扩增检测仪、便携式荧光定量PCR检测系统”，“核酸提取加样系统”和“核酸快速诊断系统”的产品组合。
秉承“专注、创新和用户体验”的企业精神，雅睿产品全心服务于全球市场。
苏州雅睿生物技术股份有限公司
2022-05-23
一种基于实时数据库的HART现场设备管理方法及系统
一种基于实时数据库的HART现场设备管理方法及系统。工业操作站将HART命令对应的有效数据以工业以太网协议中的报文形式发送到控制站；控制站对将解包后的有效数据以CAN协议中的报文形式发送；HART模件解包所收到的CAN协议报文将有效数据构成HART命令形式发送；HART设备接收到HART命令后将响应信息返回给HART模件后解包，以CAN协议中的报文形式打包发送给控制站；控制站解包所收到的CAN协议报文，以工业以太网协议中的报文形式打包发送到工业操作站。本发明可将全部HART现场设备数据送入主控室的操作站，让用户在控制室就能方便地远程查看、修改、配置现场设备的组态信息，提高设备维护效率，降低生产成本。
浙江大学
2021-04-11
基于工业领域企业级数据中台的全生命周期透明生产管控平台
自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。
北京大学
2021-02-01
一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统
本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和
华中科技大学
2021-04-14
一种基于无线电能传输技术的便捷无破坏性数据采集装置
本实用新型属于无线电能传输技术领域，尤其涉及一种基于无线电能传输技术的便捷无破坏性数据 采集装置，包括墙体或阻挡物体和终端，包括源端和负端，源端包括电源模块、源端电源变换模块和发 射线圈，电源模块依次连接源端电源变换模块和发射线圈；负端包括接收线圈、负端电能变换模块、数 据采集设备和数据传输模块，接收线圈依次连接负端电源变换模块、数据采集设备和数据传输模块；发 射线圈与接收线圈进行能量交换，数据传输模块将信息通过网络发送至终端；源端和负端分别安
武汉大学
2021-04-14
工业无线传感器网络中基于多元异构数据融合的设备故障诊断系统
本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。 作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布
河海大学
2021-04-14
一种基于结构和内容二级过滤的 Web 数据相似性检测方法
本发明公开了一种基于结构和内容二级过滤的 Web 数据相似性检测方法，在传统的通用相似性检测 方法的基础上，发掘出 Web 数据结构和内容分布的特点，对检测的文档集进行两级过滤；两级过滤中的 第一级过滤是结构相似性过滤，对每个Web文档建模为Tag树结构，从而剔除在结构上不相似的文档集， 并对剩余的文档进行关键内容抽取，将其表示成元组向量的形式，将关键信息连接起来生成字符串集； 两级过滤中的第二级过滤则对第一级过滤后生成的字符串集进行 Trie
武汉大学
2021-04-14
一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系统与方法
本发明公开了一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系 统与方法，系统包括分布式哈希表网络，用于存放解密密钥碎片、用 户端，用于文件加密、解密和密钥信息删除，包括：文件加密模块、 文件解密模块、密钥分发与重组模块、本地密钥信息模块和文件删除 模块，文件加密和解密模块用于对文件加解密，密钥分发与重组模块 用于对密钥分片和重组，本地密钥信息模块用于存储相关密钥信息， 文件删除模块用于删除密钥信息；云端，提供数据服务器和密
华中科技大学
2021-04-14
清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。
清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。
目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。
无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。
无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。
无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学
2021-04-11