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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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西安交大能動學(xué)院熱流科學(xué)與工程教育部重點實驗室在 Chemical Reviews發(fā)表質(zhì)子交換膜燃料電池多孔流場綜述文章
本綜述首先從材料、制備方法、表征方法等方面對多孔流場進(jìn)行了全面介紹；之后，對多孔流場中的氣液兩相流動以及多孔流場對燃料電池在正常工況和冷啟動工況下的性能進(jìn)行了深入討論。
西安交通大學(xué)
2023-02-02
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華中科技大學(xué)智能超靈敏活細(xì)胞超分辨顯微鏡采購項目公開招標(biāo)公告
華中科技大學(xué)智能超靈敏活細(xì)胞超分辨顯微鏡采購項目招標(biāo)項目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在線上方式獲取，無須現(xiàn)場領(lǐng)購獲取招標(biāo)文件，并于2022年07月11日14點30分（北京時間）前遞交投標(biāo)文件。
華中科技大學(xué)
2022-06-21
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深圳市前海第四范式數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商
第四范式成立于2014年底，是國際領(lǐng)先的人工智能平臺與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動社會進(jìn)步、企業(yè)增長的引擎。依托于領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過自動化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場景中，提升業(yè)務(wù)場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進(jìn)行溝通對接！
上海交通大學(xué)
2021-04-10
工信部：鼓勵新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域建設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺
據(jù)工業(yè)和信息化部官網(wǎng)消息，為進(jìn)一步引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)深化新一代信息技術(shù)與質(zhì)量管理融合，以數(shù)字化賦能企業(yè)全員全過程全方位質(zhì)量管理，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈質(zhì)量協(xié)同水平，工業(yè)和信息化部近日印發(fā)《制造業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化實施指南（試行）》（以下簡稱《實施指南》），其中提出在生物醫(yī)藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子制造、新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域，鼓勵相關(guān)行業(yè)協(xié)會和龍頭企業(yè)建設(shè)產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺。
人民網(wǎng)
2022-01-10
五部門：開展智能光伏與建筑節(jié)能、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域交叉技術(shù)研究
光伏產(chǎn)業(yè)是基于半導(dǎo)體技術(shù)和新能源需求而融合發(fā)展、快速興起的朝陽產(chǎn)業(yè)，也是實現(xiàn)制造強國和能源革命的重大關(guān)鍵領(lǐng)域。
人民網(wǎng)
2022-01-05
技術(shù)需求：模塊化可拆卸儲物柜技術(shù)，智能鎖控技術(shù)、4G/5G通訊模塊
1.本公司研發(fā)生產(chǎn)的智能快遞柜、智能生鮮柜，融合物聯(lián)網(wǎng)、5G通信技術(shù)，是一款高性價比，易擴(kuò)展的新型快遞柜。2.本公司自主研發(fā)的分布式社區(qū)互聯(lián)網(wǎng)平臺，涵蓋智能物流、O2O商城、社區(qū)社交等綜合功能，可多方位服務(wù)社區(qū)居民及社區(qū)商家。目前研發(fā)生產(chǎn)的快遞柜以下幾個問題1.不整體體積太大，不易運輸，2.智能控制模塊成本較高，3.通信模塊信號不能確保百分比穩(wěn)定，4.開閉件易損耗；
南昌樂取智能科技有限公司
2021-10-29
無線監(jiān)控 無線網(wǎng)橋 河南鄭州無線監(jiān)控（無線網(wǎng)橋）鄭州國科智能電子有限公司
產(chǎn)品詳細(xì)介紹鄭州國科智能電子有限公司專業(yè)無線監(jiān)控 工業(yè)級 工程級 無線監(jiān)控首選國科
產(chǎn)品特點
● IEEE802.11a/b/g全兼容；
● 支持點對點、點對多點網(wǎng)橋模式；
● 數(shù)據(jù)速率：空中速率高達(dá)54Mbps，同時支持Turbo 模式，在Turbo 模式下可高達(dá) 108 Mbps；
● 多重安全措施：支持WEP / WPA2 / WPA / 802.1x / EAP / MAC地址過濾等多種安全協(xié)議；
● 接收電平顯示：根據(jù)信號質(zhì)量變化，直觀、方便工程施工、測試；
● 服務(wù)質(zhì)量：支持802.11e WMM，保證語音、視頻業(yè)務(wù)優(yōu)先級；
● 支持動態(tài)信道分配(DFS)、發(fā)射功率控制(TPC) dBm，兼容歐洲標(biāo)準(zhǔn)；
● 專有的速率適應(yīng)算法，能夠為各種的傳輸距離進(jìn)行專門優(yōu)化，同時兼顧長距離和短距離應(yīng)用；
● 高速遠(yuǎn)距離通信，內(nèi)置11度23dBi天線，該網(wǎng)橋同時提供外接N型頭，可連接外置天線；
● 網(wǎng)絡(luò)管理：配置軟件方式管理，即插即用，支持Telnet遠(yuǎn)程管理，支持SNMP管理
● 無線網(wǎng)橋、防雷POE提供（網(wǎng)絡(luò)、電源）防雷及及抗浪涌保護(hù)功能，加強了室外應(yīng)用的可靠性；
● 防風(fēng)、防雨、防雷、防曬、防塵、防震以及散熱設(shè)計。
WB5800A系統(tǒng)性能參數(shù)
技術(shù)規(guī)格
內(nèi)置天線
外置天線
射頻
頻段和信道
5.15～5.35GHz；5.725～5.825GHz
RF功率輸出
20dBm
靈敏度
-66dBm@108Mbps；-69dBm@54Mbps； -88dBm@6Mbps
調(diào)制方式
OFDM – BPSK，QPSK，16QAM，64QAM
數(shù)據(jù)和工作參數(shù)
自動速率選擇
108/54/48/36/24/18/9/6Mbps
標(biāo)準(zhǔn)
IEEE802.11a ，IEEE802.11g，IEEE802.11b，IEEE 802.3u，IEEE 802.3af
支持的協(xié)議
? CSMA/CA，TCP/IP，IPX/SPX，NetBEUI，DHCP，NDIS3，NDIS4，NDIS5
管理
基于配置軟件管理
支持
SNMP MIB
支持
Telnet
支持
安全性
MAC 地址控制
支持
其他
WEP 加密64/128/152 bits，WPA，802.1x
硬件
LAN/WAN
1個10/100 BaseT RJ45
電源
48V直流輸入，@ 1.5A，五類線遠(yuǎn)程供電（防雷PoE）
環(huán)境和物理性能
工作溫度
-30～65℃
儲存溫度
-50～80℃
濕度（非濃縮）
≤95％（非凝結(jié)）
天線
內(nèi)置23dBi平板定向天線，11o/11o水平/垂直波瓣寬度
N型座，50Ω（外接天線）
重量
天線一體化型：約2.2kg
外接天線型：約2.0kg
尺寸 mm
306*306*85
210*210*65
安裝固定
U形夾碼抱桿，抱桿直徑：ψ40~ψ45mm
鄭州國科智能電子有限公司
2021-08-23
我省面向全國發(fā)布首批“揭榜掛帥”榜單 涉及頁巖油氣勘探開發(fā)、極薄煤層智能開采、秸稈高效利用
根據(jù)省委省政府年度重點工作安排，省科技廳積極探索改革省級科技計劃項目組織管理方式，推進(jìn)實施重大科技攻關(guān)任務(wù)“揭榜掛帥”機(jī)制，面向全國遴選科研攻關(guān)團(tuán)隊，解決我省重點領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)問題。26日，省科技廳發(fā)布了2021年我省第一批“揭榜掛帥”科技攻關(guān)項目榜單。
黑龍江日報
2021-04-27
中國科協(xié)信息中心關(guān)于中國科協(xié)智能文件交換系統(tǒng)運維及優(yōu)化改造項目的申報通知
中國科協(xié)智能文件交換系統(tǒng)運維及優(yōu)化改造項目。
中國科協(xié)
2023-07-14
（華東）.jpg){kind=logo}
理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域發(fā)表系列高水平研究成果
我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團(tuán)隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設(shè)計出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費、中國石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項工作另外一個突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設(shè)計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價值。
中國石油大學(xué)（華東）
2021-02-01