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高等教育領域數字化綜合服務平臺
靈敏電流計J0409
請參看圖片說明
杭州電表廠
2021-08-23
數字計時器J0201
性能超過部頒指標，時基精度能達0.1ms（誤差不超過±0.01ms），采用四位1英寸數碼管，可見距離≥8m，具有無效零消隱等。
江蘇省靖江市生中無線電器材廠
2021-08-23
條件反射演示儀J3327
92年獲國家教委優秀教學研究成果三等獎.可自動演示非條件反射和條件反射的形成和消退,具有形象,生動的演示效果.面板采用ABS塑料,堅固美觀.
江蘇省靖江市生中無線電器材廠
2021-08-23
新型冠狀病毒感染肺三維重建
目前，新型冠狀病毒疫情肆虐，牽動著全國人民的心。2020年2月21日，北京科技大學計算機與通信工程學院與解放軍總醫院第五醫學中心（302醫院）經歷多天合作，實現了從新型冠狀病毒肺炎患者的CT影像中，進行新型冠狀病毒感染肺的數字三維重建工作，為新型冠狀病毒診斷和治療提供數字模型和量化分析依據，對奮戰一線的醫療人員和后勤的科研團隊提供理論指導。
北京科技大學
2021-04-10
通信原理癱瘓肢體運動功能重建微電子肢動儀
相關成果已獲授權發明專利4項（其中國際發明專利1項）、實用新型專利兩項，已申請發明專利8項。獲中國僑界貢獻獎（創新成果）、江蘇僑界貢獻獎（創新成果）、第十三屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽團體二等獎、第八屆全國研究生電子設計大賽全國總決賽“團體特等獎”、第十四屆中國國際工業博覽會高校展區優秀展品二等獎等多個獎項。2015年4月榮獲第43屆日內瓦國際發明展特別金獎。
東南大學
2021-04-10
基于仿生視覺的時空超分辨率重建方法研究
目前現有方法通過對常規模型算法的修改，或引入諸多約束條件, 或對先驗模型的簡單概化、或通過學習（非生物）的方法獲取先驗知 識參與重建等，以解決時空超分辨率圖像重建的求解病態或不適定問 題，仍不同程度地存在著一定的局限性。本項研究受蠅類視覺系統的 啟發，與以往研究策略和角度不同，首先，有別于目前面向圖像或視 頻全域的時空超分辨率信息處理模式，基于生物視覺對感興趣區域或 目標物體的注意機制，構建多序列圖像的時空超分辨率仿蠅重建信息 處理系統模式。其次，通過超視銳度機理、大小場景系統、以及“共
南京工程學院
2021-01-12
抑郁情緒快速評價與災后心理重建腦機接口
北京工業大學
2021-04-14
一種大氣折射修正狀態下目標重建方法
本發明公開了一種大氣折射修正狀態下目標重建方法，屬于圖像處理的三維重建方法，解決現有目標重建方法未考慮大氣折射對光線傳播影響而導致的目標定位誤差較大的問題，可用于遠距離預警系統。本發明方法包括：(1)確定過目標和地心的直線方程；(2)根據相機C1 成像信息確定目標位置 P1'；(3)根據相機 C2 成像信息確定目標位置P2'；(4)得到準確的目標實際位置 P'。本發明考慮了大氣折射的影響，并針對不同地區、不同季節、不
華中科技大學
2021-04-14
一種高精度稠密室內場景重建技術
1. 痛點問題
場景三維重建是未來視覺成像技術發展的重要趨勢，支撐導航與人機交互、虛擬現實與增強現實（VR/AR）、在線文旅、工程設計等前沿領域應用革命性發展。
目前技術僅僅是根據局限于面元自身區域內不同時刻的信息融合得到該面元的最終重建結果，忽略了面元之間的關系，導致重建面元的自由度過大，同時由于遮擋、光照變化、紋理不足、運動等因素的影響，降低了深度圖像的稠密度，同時存在相關尺度模糊問題。重建面元受到輸入深度圖像噪聲以及定位系統對相機定位誤差的影響，出現重建面元的位置及朝向可能與真實值存在明顯偏差，且相鄰面元之間可能存在不一致的情況，導致最終重建的三維模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確性較低。
2. 解決方案
本項目成果提出了一套高精度稠密室內場景重建技術，首先提出基于物理空間推理和語義關聯建模的場景多粒度（像素/體素-超像素/體素-對象-場景）感知方法，綜合語義信息、幾何結構信息以及時空間信息進行濾波，實現準確深度估計，聯合光流估計與相機位姿估計進行多任務自監督訓練，實現深度估計網絡權重的在線調整，提高深度估計在未知場景下的性能，進一步引入在室內場景中常見的三種局部和全局尺度空間平面關系約束，為每一個重建面元提取三種支撐面元集，以支撐面元為載體將面元之間的空間關系作為額外約束引入密集面元生成階段，抑制深度圖噪聲和定位誤差的負面影響，提出基于語義先驗的實時概率稠密重建方法，通過時序傳播與概率模型更新實現實時場景深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確度，新引入的部分計算量小，能保持現有方案的實時性和可擴展性，能夠快速對大場景進行實景稠密三維重建，為用戶提供低成本、高效率、極便捷的空間3D重建解決方案。
合作需求
尋求在VR/AR、機器人、智慧城市等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。
清華大學
2022-01-24
“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統
1. 痛點問題
PDF電子工程圖作為一類重要的非結構化數據，承載了豐富的業務知識和信息。然而，因其復雜性和專業性，PDF工程圖難以被機器直接處理，目前主要還是靠人來讀取、理解、核對和應用，限制了工程建設領域行業的深層次智能發展。若機器能夠像人類一樣理解圖紙的內涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應用。如規范智能審查、3D模型智能重建、面向應急逃生、無障礙等特定應用場景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應用，其核心挑戰就是對圖紙內容的有效識別和理解。
2. 解決方案
清華大學軟件學院BIMChecker Group，自主研發了“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統，基于深度學習技術和工程領域業務知識應用的有效融合，解決了現實PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識別難題，實現了對建筑平面圖圖元和空間布局的智能識別和結構化表達。主要特點如下。
1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉庫、廠房等工業建筑；
2） 支持建筑設計說明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識別；
3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設計防火規范》的一鍵審查；
4）支持對現有防火條文、其他國家規范、企業規范的修改和自定義，系統的審查算法可自動適配更新。
合作需求
尋找在AI審圖、室內矢量模型重建、圖紙特定信息智能提取及其它基于圖紙的智能應用場景方面有需求的合作方；開展系統的應用推廣、定制化圖紙內容識別服務等內容，為各類下游應用、平臺提供核心AI圖紙理解技術支撐。合作方需具備項目或資金支持。
清華大學
2022-02-28