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密碼算法的FPGA實現和加速優化
一、項目分類
顯著效益成果轉化
二、成果簡介
主要針對密碼算法的FPGA實現和加速優化。其特征在于，系統通過軟硬件協同實現不同認證機制，系統包括硬件認證模塊和軟件功能模塊。利用FPGA的可編程邏輯電路部分實現認證機制算法的硬件加速。
集成電路中差分對管的失調電壓或者帶隙電壓會隨著溫度和電源電壓的變化而產生漂移，從而惡化前臺校正的結果。經過理論分析、模擬仿真和實際電路測試，我們發現這種由溫度和電源電壓變化而引起的失調漂移呈現一定的線性特征，可以用線性內插或者反饋的方式對失調漂移進行校正，從而無需傳統的后臺校正電路，具有校正電路簡單、對比較器正常工作無干擾、精度高等優點。
廈門大學
2022-07-27
基于CT圖像的胰腺腫瘤診斷算法、基于鉬靶圖像的乳腺癌淋巴轉移診斷算法
技術分析(創新性、先進性、獨占性)開發了新穎的深度學習算法，準確識別患病部位，準備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨立開發。已經在兩家大型三甲醫院做測試，算法和程序代碼完整，
中國人民大學
2021-04-10
基于CT圖像的胰腺腫瘤診斷算法、基于鉬靶圖像的乳腺癌淋巴轉移診斷算法
技術分析(創新性、先進性、獨占性)
開發了新穎的深度學習算法，準確識別患病部位，準備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨立開發。
中國人民大學
2021-05-11
Web挖掘中若干理論與算法的研究
Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。
江西師范大學
2021-05-05
基于多智能體系統的分布優化算法
針對大規模的復雜網絡系統，在理論上研究網絡節點之間協同規則，研究網絡結構與系統性能之間的關系，構建實現網絡性能指標最優化的分布式算法。其應用主要包括大規模移動通信網絡中信道資源的最優分配問題、通信基站的最優覆蓋問題等。
東南大學
2021-04-11
視覺動態識別算法的售賣系統的開發
項目背景：近年來，我國自動售貨機蓬勃發展的最佳時 期已經到來，從零售行業的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價值越來越突出，但線下門店業態也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級引入自動 售貨機，通過網絡實現移動支付功能以及貨物管理功能，使 得自動售貨機運營效率得以提升，業務模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動支付的興起，國內自動售貨機市場近幾 年可謂遍地開花，發展迅猛。近些年自動售貨機行業一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發現。所以一款 造價低、性能穩定，運營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機器越來越受到運營商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態識別系統將非常好的滿足上述條件，將來的發展潛力巨 大。目前消費者掃碼后開門，取走商品后，關門，通過錄制 取走商品的視頻進行解析消費者取走的什么商品，從后進行 自動結算流程。核心技術是視覺識別，能通過人工智能 AI 進行識別商品類別及數量。
所需技術需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關門后通過算法自動識別消費者購買的商品明細，目前算法 準確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對工廠質檢、智能識別商品明細、智能補貨統計等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機開 門取貨自動識別商品的準確率達到 100%，帶來更便捷的購物體驗。
對技術提供方的要求:1.具有成功的自動化控制實施案 例，承擔過國家重點研發計劃項目。2.熟悉產品結構設計， 熟悉產品信息化、自動化設計。3.具有工學博士學位或高級 工程師職稱，技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知 識產權侵犯。
青島易觸科技有限公司
2021-09-09
電動汽車電池管理系統算法及測試平臺
成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法，可應用于整車的BMS軟件算法設計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術創新點及參數(1)采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法；(2)在觀測過程中模型參數可實時更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計計算時可保證收斂；(3)更好的動態特性與電池充放電周期整體估計精度，且在電流信號有噪聲時仍有較好的估計精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數據，μC/OS-III系統完成了控制系統軟硬件設計。臺架實驗表明，系統信號采集精度良好，性能實現成功；(5)采用OCV法對Ah法進行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設計了初值確定方法，得到改良的SOC估計算法。*明該算法能在整個電池恒流放電過程中穩定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產熱，對傳統的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統建立了BMS軟硬件系統，并進行了實車試驗。結果表明改良后的估計算法精度良好可靠，所設計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設計及軟硬件架構，可以采用成果授權、成果轉讓或者技術服務的形式與汽車零部件供應商產生合作。
東南大學
2021-04-13
研發Visionome技術算法可智能高效診斷多種眼病
與傳統圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術，團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統，可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統的人工智能算法相比，Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告，真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫生”。
中山大學
2021-04-13
自適應諧波電能計量算法與應用研究
諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內的新能源及傳統電力系統。 項目主要功能包括：自適應迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計算其諧波含量；計量各個諧波/間諧波成 分的四象限電能計量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數設定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環顯示功能，可通過 RS-48
合肥工業大學
2021-04-14
自動化機器學習算法研究與系統實現
研究目的和意義機器學習和人工智能已成為當今最熱門的技術之一。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能作為國家重要發展戰略之一。人工智能已經成為信息技術時代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動下，互聯網行業、金融行業、傳統制造業、政務民生、公安警務等各行各業都在積極向人工智能領域轉型升級，利用人工智能先進技術提升智能分析和輔助決策能力，
南京大學
2021-04-14