|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
linxee 大屏拼接
产品详细介绍
新联合众（北京）科技有限公司
2021-08-23
豆神大语文
独创3大体系+5大课程，以小学语文为依托，致力于提升孩子的文学文化修养，培养孩子的语文学习兴趣，让孩子在潜移默化中储备知识。
豆神教育科技（北京）股份有限公司
2021-02-01
芮彩P1610大幅面打印机
中亿启航数码科技（北京）有限公司
2026-04-13
大尺寸触摸查询机，大尺寸一体机
产品详细介绍大尺寸触摸查询机是传统触摸屏广告机的革命性升级转变，外型科技、时尚、美观、软件功能丰富。单机版主要应用于金融、地产、展会、社会公益服务、餐饮娱乐、商场超市及大中型企业的形像与产品展示和宣传。网络版主要应用于大型连锁机构的产品展示、品牌形象宣传及总部与分店、与终端客户之间的信息沟通及互动服务。也可以集成手写功能，成为电子白板通过先进的多媒体制作工具，将文字，图像，动画、高清晰视频，音频，电子文件，信息等多媒体资料生动地一体地展现给公众，能给观众最大的视觉冲击和前所未有的触摸感觉。
北京柏尚博程信息技术有限公司
2021-08-23
5G无线机动组网及在垂直行业的应用
随着5G与垂直行业的结合日益紧密，5G专网受到了广泛关注。传统5G专网大多依赖现有的运营商网络设施，基站位置固定且建设成本高，无法满足部分垂直领域低沉本、快速、灵活的布网需求。例如在应急抢险救灾领域，在地面通信设施中断受损等情况下，需要短时间快速进行网络搭建，且网络的服务区域需随着救援人员的任务位置不断变化；在矿业开采领域，随着作业面的掘进，联网机械设备的位置也在变化，由此也需要调整基站的位置。另外，对于长距离覆盖的场景，单个5G基站由于覆盖距离受限，难以满足要求。 在上述需求驱动下，课题组提出了5G机动专网的概念，通过利用5G高速链路实现了5G基站和核心网间的无线连接（即无线回程），使基站部署位置不再受限于有线连接，与此同时，机动专网系统的基站和核心网具有便携、轻量的特点，成本低、易部署、机动性好。由于系统的接入链路和回程链路均基于5G制式，整个系统相比现有Mesh组网方案具有显著的高速率优势，可在多跳组网下有效支撑全景视频回传、无线增强现实、远程无人车操控、高清视频通话等业务。图1展示了系统使用的灵巧软基站、雾小站和轻量核心网，图2展示了一个具体的机动多跳传输方案和性能结果，图3展示了所提方案在应急通信和军事通信领域的应用前景。图 1 机动专网核心设备介绍图 2 机动组网系统拓扑图 3 机动组网系统应用前景
北京邮电大学
2021-04-10
5G无线机动组网及在垂直行业的应用
随着5G与垂直行业的结合日益紧密，5G专网受到了广泛关注。传统5G专网大多依赖现有的运营商网络设施，基站位置固定且建设成本高，无法满足部分垂直领域低沉本、快速、灵活的布网需求。例如在应急抢险救灾领域，在地面通信设施中断受损等情况下，需要短时间快速进行网络搭建，且网络的服务区域需随着救援人员的任务位置不断变化；在矿业开采领域，随着作业面的掘进，联网机械设备的位置也在变化，由此也需要调整基站的位置。另外，对于长距离覆盖的场景，单个5G基站由于覆盖距离受限，难以满足要求。
在上述需求驱动下，课题组提出了5G机动专网的概念，通过利用5G高速链路实现了5G基站和核心网间的无线连接（即无线回程），使基站部署位置不再受限于有线连接，与此同时，机动专网系统的基站和核心网具有便携、轻量的特点，成本低、易部署、机动性好。由于系统的接入链路和回程链路均基于5G制式，整个系统相比现有Mesh组网方案具有显著的高速率优势，可在多跳组网下有效支撑全景视频回传、无线增强现实、远程无人车操控、高清视频通话等业务。图1展示了系统使用的灵巧软基站、雾小站和轻量核心网，图2展示了一个具体的机动多跳传输方案和性能结果，图3展示了所提方案在应急通信和军事通信领域的应用前景。
图 1 机动专网核心设备介绍
图 2 机动组网系统拓扑
图 3 机动组网系统应用前景
北京邮电大学
2021-05-09
垂直碳纳米管/聚合物复合纳滤膜的制备
发展了垂直碳纳米管/聚对二甲苯复合纳滤膜的制备技术，并对其气体及液 体输运性能进行了系统研究。
上海理工大学
2021-01-12
篮球赛事AI短视频剪辑系统
视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。
太原科技大学
2021-05-04
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
AI在5G系统中应用的研究
中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research
东南大学
2021-01-12