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高等教育領域數字化綜合服務平臺
一種基于帶寬感知的 Hadoop 調度方法和系統
本發明公開了一種基于帶寬感知的 Hadoop 調度方法，包括：對Hadoop 任務調度建立一個作業時間完成模型，為 Hadoop 調度系統建立一個數學模型，將 Hadoop 的任務調度問題轉化為一個為待調度的作業尋找一個使得該作業的作業完成時間最短的任務調度方法的問題；利用 SDN 提供的實時網絡管理與流量控制功能，提出了一種基于時隙的網絡帶寬分配機制，將每一條鏈路的剩余帶寬的占用期劃分為相等的時隙，在作業完成時間模型和網絡時隙帶寬分配機制的基礎之上；在為某個任務分配計算節點之前，綜合考慮任務的本地性與實時網絡帶寬情況，為每一個任務分配一個能夠提供最早完成時間的計算節點。本發明解決了現有方法中不能同時從全局視角和實際網絡可用帶寬兩方面進行任務調度的問題。
華中科技大學
2021-04-11
植物-環境信息快速感知與物聯網實時監控技術及裝備
項目屬現代農業技術領域，圍繞農田信息快速感知、穩定傳輸和精準管控三大瓶頸難題，在植物養分/生理/病害信息快速感知，土壤水/鹽/養分特性多維快速測試，農田復雜環境下信息無線穩定傳輸，基于作物生長需求的物聯網環境調控和肥水藥精準管理等核心技術取得了重大突破，自主研制了系列產品和系統，總體達到了國際同類研究先進水平，部分達國際領先水平。相關成果已經在全國20 多個省市的農田、果園與設施農業等推廣應用，取得了重大經濟和社會效益，對推動我國數字農業和農業物聯網技術的發展具有重要意義。
浙江大學
2021-04-11
一種基于多人眼感知分組特性的圖構造方法
本發明公開一種基于多人眼感知分組特性的圖構造方法，包括以下步驟：將待處理圖像過分割成多個超像素，并將超像素定義為圖的頂點；基于人眼感知分組特性中的空間鄰近特性，將在圖像空間中相鄰的超像素相連，作為圖的一部分邊；基于人眼感知分組特性中的顏色相似特性，將圖像中顏色特征相似的超像素相連，作為圖的另一部分邊；基于人眼感知分組特性的紋理相似特性，將圖像中紋理特征相似的超像素相連，作為圖的又一部分邊；基于PRSVM算法，學習空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性對圖中邊權的作用大小；將圖的邊權定義為相連的兩個超像素之間空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性的加權和。本發明充分考慮人眼的多種感知分組特性，有效描述圖像中各區域之間的關系，有助于對圖像中的目標進行檢測。
東南大學
2021-04-11
面向車身環境感知及預警的高性價比智慧視覺系統
基于單顆 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清視頻輸入的高性價比智慧視覺系統。該系統除了實現倒車影像、行車記錄、環視全景成像等基本功能外，還將進一步基于深度學習算法，一體化集成車道偏離預警、前車碰撞預警、行人碰撞預警、盲區監測及變道輔助、駕駛行為監測等高級輔助駕駛功能，從而在不增加硬件成本的基礎上，為客戶提供高性價比的智慧視覺系統，實現各類型車輛的車身環境感知及預警。
中國科學技術大學
2021-04-14
一種多核多線程環境下 NUMA 感知的同步方法
本發明公開了一種多核多線程環境下 NUMA 感知的同步方法， 屬于并行計算領域。本發明提出的方法是：線程將同步請求結點插入 鏈表并在局部鎖上自旋，如果局部鎖被釋放并且請求已被執行則返回， 否則該線程作為 combiner 線程，設置宿主 NUMA 節點，執行請求的 回溯位置，然后開始執行自己以及其他線程的同步請求，執行完畢后 從當前位置向前遍歷尋找來自宿主 NUMA 節點內的線程，若找到則將 其作為新的 combin
華中科技大學
2021-04-14
基于地形改正的衛星影像虛假地形感知現象改正方法
本發明公開了一種基于地形改正的衛星影像虛假地形感知現象改正方法，從改變光照方向的角度出 發，引入地形改正中的 C 校正模型，通過建立原始影像與虛假地形感知現象改正后影像經過地形改正后 的輻射關系，獲得虛假地形感知現象改正前后影像輻射值的對應關系，進而推導出改正后影像灰度值。 本發明方法能夠在改正虛假地形感知現象的同時，較好地保持原始影像的空間細節及光譜特性，可顯著 提高影像解譯準確度。
武漢大學
2021-04-14
基于壓縮感知特征選擇的實時檢測跟蹤框架與跟蹤方法
本發明提出了一種基于壓縮感知特征選擇的實時檢測跟蹤框架與跟蹤方法(CFS)，本發明能夠對壓 縮后的特征進行選擇，只使用區分度高的樣本特征進行分類;本發明能夠達到實時跟蹤，而且避免了由 于選擇了錯誤的特征導致的跟蹤失敗現象，有效的抑制了不好的特征對跟蹤結果的影響，并且明顯提高 了跟蹤速度和跟蹤精度。
武漢大學
2021-04-13
葉片光學智能檢測裝置及軟件系統
由于航空發動機和燃氣輪機葉片型面是空間異型曲面，因而其設計、制造及維修都面臨巨大挑戰。為了在設計加工層面提高葉片加工質量，同時在修復層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測量研究至關重要。
本項目面向葉片制造研發了一套基于四軸運動平臺與線激光掃描相結合的葉片型面檢測裝置，并開發了集運動控制、數據采集與處理、精度評估等多功能于一體的軟件系統，可實現多類型葉片的二維截面高精度測量與三維型面自動化高效重構,有效克服因葉片復雜結構特征帶來的掃描數據密度差異性大、重疊區不足等因素對重構精度的影響。本項目面向葉片3D打印修復，研發了一套高效高精度的葉片檢測方法與集成系統，可實現批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動化測量、數據重構和葉片配準，為葉片修復工藝流程中的3D打印和后續機加工等工藝環節提供關鍵的數字化測量、加工工藝數據，有效提升修復精度與效率，并降低成本。
本項目的開發成果可應用于航空發動機、燃氣輪機等葉片制造、修復全生命周期的測評、重構、反求等場景，市場規模大。
圖 面向葉片3D打印修復的檢測方法與集成系統硬件平臺
四川大學
2025-02-11
浙江航視智能科技有限公司
浙江航視智能科技有限公司
2024-07-30
杭州冠力智能科技有限公司
杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。
組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。
杭州冠力智能科技有限公司
2024-10-31