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項目背景：由于膠州灣周圍發展快，人類活動頻繁，造 成了自然濕地快速縮減，其生態系統被嚴重摧毀，因此，對 大沽河口濕地的生態監測十分必要。如何利用高光譜遙感數 據和雷達 SAR 數據的組合特征對大沽河口濕地進行分類。利 用二者的優勢互補，得到比單一遙感影像數據更高的濕地分 類結果。將單一評價準則進行并行融合，形成多準則的過濾 式特征選擇算法，從多個角度衡量各特征的優劣，計算各特 征的最終權重值。通過與各單一準則的過濾式算法進行對 比，得出多準則融合的過濾式算法在計算特征權重上的優 勢。利用多準則過濾式算法與封裝式算法的串行結合進一步 進行特征選擇。并與多準則過濾式、封裝式算法從耗時、子 集規模、交叉驗證精度上進行對比，分析二者結合算法的優 勢。為了驗證二者結合算法的泛化性，采用支持向量機算法 和基于對象兩種分類方法，以三組最優特征子集為數據源對 大沽河口濕地進行分類，并對分類精度及結果進行對比。 所需技術需求簡要描述：1.如何實現多源數據的高效融 合與分析；2.如何優化濕地分類方法；3.如何從濕地的時間 序列數據中分析其變化機理。  對技術提供方的要求:1.在土地復墾與生態重建領域具 有較好的研究積累，具有土地整理關鍵技術、鹽漬化遙感檢 測及暗管改堿與節水集成技術及其應用省部級以上獎勵。2.技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權侵犯。 3.主要負責人需要具有工學博士學位，在高光譜領域有深入 的研究及論文發表。 

項目背景：目前，國內腳輪生產基地大部分在南方地區， 據統計，中國腳輪產品市場份額約占全世界的 30%，全國需 求量約 600 億元，公司為彌補北方高品質腳輪的空缺，進行 了注塑車間智能化技術改造，建設了集中供料、集中供水電、 集中供氣的智能化先進生產線，配合先進的冷卻技術，通過 機械手以及輸送帶完成“注塑+成型+冷卻+輸送”一條線。 廣泛應用于工業、商業、醫療器械以及機械、物流運輸、環 保清潔用品、家具行業、美容器械、食品機械、五金生產等 各行業。 所需技術需求簡要描述：尋求針對腳輪產品制造過程中 的流程優化和技術改造方案。并通過對注塑機等設備 MES 數 據的提取和挖掘，實現注塑過程的數字孿生，并設計開發基 于數字孿生的智能決策系統。  對技術提供方的要求:能完成對腳輪生產線的精益改 造，并實現數字孿生技術的個性化應用。 

區塊鏈技術應用于具體周邊實際工作的內容

缺少專業的硬件系統維護工程師。缺少創新、研發能力的技術型人才

強排泵臥式使用的軸向力破壞問題

企業在音頻及視頻設備上的軟件編寫

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態環境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現。 五、聯系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

成果簡介： 在國內率先研發出UWB高精度定位系統，形成了目前國內唯一能提供厘米量級精度、產品級解決方案的主動定位系統技術。該技術的理論成果已發表學術論文100余篇，技術成果已獲得發明專利20項。系統性能達到了水平定位精度優于10cm，垂直定位精度優于20cm的國際同類技術性能指標。成果已在多個行業開展應用示范，并取得成功驗證。在近兩年的推廣應用中實現了一千多萬的銷售收入。該成果在推廣應用中可滿足廣泛行業和領域的高精度定位服務需求。

信息化是當前人類社會發展的大趨勢，從當前各種信息技術充實到人們生活和工作中的實際情況來看，信息時代已經強勢到來。在信息化的背景下，高校計算機教學面臨著新的機遇，也急需做出改變，只有這樣才能應用信息技術來實現高校計算機教學實效的實質性提升，使高校的計算機教學工作真正實現現代化、信息化。本文對信息化背景下高校計算機教學改革的相關問題進行了簡單分析，并提出了一些合理化建議，希望可以從理論角度給予高校計算機教學改革一定的推動力。