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需焊接類、視覺檢測類、工業(yè)信息化軟件開發(fā)相關技術人才

        廣州易方信息科技股份有限公司（股票代碼：872501）成立于2012年，是通過國家認定的高新技術企業(yè)。      POLYV視頻云是廣州易方旗下?lián)碛凶灾髦R產(chǎn)權的視頻云計算服務平臺，其中包含云點播、云直播和其它視頻服務，提供API、SDK技術支持，并擁有國家專利級別的視頻版權保護技術及三套CDN加速，致力為用戶提供穩(wěn)定、安全、快速的企業(yè)級云視頻服務。      2016年，獲得山行資本創(chuàng)始人Pre-A輪融資、全資收購國內知名播放器廠商Cuplayer。2017年，榮獲“德勤高科技高成長中國50強”。2018年，新三板掛牌上市，成為視頻云行業(yè)***股，為CCTV央視世界杯賽事網(wǎng)絡直播提供技術支持；2019年，連續(xù)4年當選央視春晚APP端直播技術服務商，為CCTV央視亞洲杯賽事網(wǎng)絡直播提供技術支持。        目前，保利威視頻云為CCTV央視、北京大學、中國傳媒大學、新東方、好未來、戴爾、西門子、寶馬、蔚來等超過18w+家國內外企業(yè)提供優(yōu)質的云視頻服務。而在云視頻技術開發(fā)及應用方面，易方信息一直保持在國內業(yè)界領先地位，以尖端的視頻技術，搭起人與人之間的交流、共享和互動的橋梁，達成“讓視頻傳遞價值”的使命。

        深圳市聯(lián)特微電腦信息技術開發(fā)有限公司（以下簡稱“聯(lián)特微公司”）成立于2000年4月，是一家專業(yè)的教育系統(tǒng)集成商，具備豐富的教育信息化、智能化項目咨詢、設計、施工、維護、培訓服務經(jīng)驗。公司專注于為教育行業(yè)客戶提供未來學校、人工智能及創(chuàng)新教育、實驗室共建、智慧校園、教學與科研儀器設備、專業(yè)共建、人才培養(yǎng)、校企合作等整體解決方案。         聯(lián)特微公司按照ISO9001標準，建立了科學、規(guī)范的質量管理體系，全面部署實施了CRM、ERP企業(yè)信息化。公司秉承人性化管理，倡導“創(chuàng)新、實干、包容、感恩”的理念，遵循客戶滿意、員工滿意、股東滿意、社會滿意的質量方針。         聯(lián)特微公司是大灣區(qū)產(chǎn)教聯(lián)盟副理事長單位、騰訊智慧校園戰(zhàn)略合作伙伴、華為全線產(chǎn)品合作伙伴、科大訊飛AI創(chuàng)新教育合作伙伴、商湯AI創(chuàng)新教育合作伙伴、大疆無人機/機器人實驗室合作伙伴、德國EOS 3D打印機戰(zhàn)略合作伙伴、天津鐳明金屬3D打印機戰(zhàn)略合作伙伴，并與其它一系列智慧校園優(yōu)質廠商建立了長期戰(zhàn)略合作伙伴關系。         聯(lián)特微公司未來學校整體解決方案包括學校基礎設施、教學平臺、智慧功能場館、實驗室、智慧教學和管理等整體建設，涵蓋了智慧教室、理化生智慧實驗室、智慧體育、人工智能創(chuàng)新教育（3D打印機、3D掃描儀、無人機、機器人、自動駕駛、腦科學、人工智能課程）、智能制造（機器人、虛擬仿真實訓、IOA數(shù)字孿生虛實結合實訓等）、激光技術應用（激光雕刻機、激光切割機、激光打標機等）、金工實驗室、心理咨詢室、智慧圖書館、科學報告廳、科學館、科普教室（VR科普資源、AR互動沙盤、全息數(shù)字模型教育系統(tǒng)）、勞技館、校園電視臺、錄播教室、天文數(shù)字課堂、數(shù)字書法教室、智慧音樂教室、數(shù)字地理教室、數(shù)字歷史教室、數(shù)字美術教室、數(shù)字探究學習系統(tǒng)、AR教學系統(tǒng)、3D智能全景互動教學系統(tǒng)、實訓教學移動式視頻管理系統(tǒng)、智慧校園云平臺、走班教學排選課、網(wǎng)上閱卷、大數(shù)據(jù)精準教學系統(tǒng)、電教平臺、智能吊麥擴聲系統(tǒng)、智慧班牌、數(shù)字校園文化、地理園、生物園、標本館、生態(tài)館、教室護眼節(jié)能照明、校園物聯(lián)網(wǎng)、云系統(tǒng)（私有云、桌面云）、微模塊機房、校園一臉通、廣播系統(tǒng)、綜合安保系統(tǒng)、綜合布線系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)、網(wǎng)絡安全系統(tǒng)等，已經(jīng)成功應用于深圳市各普校、高校、職校，涉及深圳市教育局直屬、深圳市人力資源和社會保障局直屬、福田區(qū)、羅湖區(qū)、鹽田區(qū)、南山區(qū)、寶安區(qū)、龍崗區(qū)、龍華區(qū)、坪山區(qū)、光明區(qū)、大鵬新區(qū)學校。            聯(lián)特微公司依托國家政策，引領技術潮流，立足5G技術、聚焦AI，賦能教、學、管、評。包含了5G賦能教學教研、AI賦能精準教學、AI賦能機器人伴學、AI賦能校園管評、AI賦能校園平安等系統(tǒng)。為學校精選推出人工智能+5G整體解決方案，從智能識別、無人機（機器人）、云計算、VR/AR、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應用這六個方向進行課程的展開，培養(yǎng)學生的核心素養(yǎng)。并建設與課程相對應的人工智能實驗室、天文創(chuàng)客（VR）教室、編程無人機教室、編程機器人教室、VR實驗室等。         聯(lián)特微公司作為德國EOS 3D打印機戰(zhàn)略合作伙伴，促成其與深圳職業(yè)技術學院簽訂科研和教學合作框架協(xié)議，探索“企業(yè)學院科研合作”新培養(yǎng)模式，并成功中標深圳職業(yè)技術學院創(chuàng)客中心金屬3D打印機、激光焊接機和激光打標機項目。

將三維數(shù)字信息記錄在全息底片上的裝置及其記錄方法,它涉及的是三維圖像存儲及立體顯示的技術領域.它是為了解決現(xiàn)有技術存在制作物理模型時間較長,費用較高,虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)價格昂貴的問題.它的數(shù)字微反射鏡的光軸上依次設置有四分之一波片,偏振分束鏡,第一凸透鏡,空間濾波器,第二凸透鏡,全息底片,激光器輸出的激光通過電動快門,分束鏡,二分之一波片,第四凸透鏡,第三凸透鏡入射到偏振分束鏡的輸入端;另一部分激光透過分束鏡后由反射鏡反射到全息底片的背面上.它的步驟為:將三維圖像轉換成不同視角的二維圖像系列;在數(shù)字微反射鏡上顯示;在全息底片上成像.本發(fā)明能將計算機中數(shù)字式三維圖像記錄到全息底片上,以實現(xiàn)立體顯示. 收起

本發(fā)明介紹了一種基于無線信道特征量化私有不對稱密鑰的信息傳輸方法。由通信雙方測量無線信道特征，提取出各自的私有密鑰。通信的一方使用私有密鑰對需要傳輸?shù)男畔⑾冗M行信道編碼后再進行異或操作，實現(xiàn)對傳輸信息的加密。接收方使用其私有密鑰對接收的信息進行異或操作，實現(xiàn)對傳輸信息的解密。由于無線信道和設備特征的影響，通信雙方的私有密鑰可能不對稱，即有一定的差異。接收方解密的信息需要再使用信道糾錯譯碼，解出正確的傳輸信息。使用該方法可以不需要通過額外的信息調和和隱私放大過程，實現(xiàn)共享無線信道特征的安全信息傳輸。

哈爾濱工程大學高分辨海洋信息獲取系統(tǒng)設備采購及服務競爭性磋商

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模天線場景下基于統(tǒng)計信道信息的下行 傳輸方法，包括：(1)采用 K 均值聚類法將用戶按照統(tǒng)計信息相似度分 組，分組后組中心作為外層預編碼；(2)對每個組利用外層預編碼降維 后用戶等效信道選出調度用戶集合，獨立計算內層預編碼(3)將整個下 行預編碼表示為內編碼與外編碼和乘積，并進行下行傳輸。本發(fā)明利 用大規(guī)模天線的特性，提出了一種分步的預編碼策略，該策略分為外 層預編碼和內層預編碼。外層預編碼用來消除組間干擾并且降低信道 維度，減小導頻和信道反饋開銷；內層預編碼用降維后的瞬時等效信 道信息消除本組用戶間的干擾，不同組內層預編碼過程可獨立進行， 此過程降低了傳統(tǒng)大規(guī)模天線系統(tǒng)集中式計算復雜度。 

該項目是863計劃項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺，實現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺，系統(tǒng)分析了結合部的動態(tài)交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實現(xiàn)了結合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術創(chuàng)新點 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統(tǒng)分析，對異構信息進行了融合處理，實現(xiàn)了特征級信息的發(fā)布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實測數(shù)據(jù)進行了特征與關聯(lián)分析，完成了短時交通特征的預測，并實現(xiàn)了交通擁擠的預判。 在結合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態(tài)信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎數(shù)據(jù)格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務水平的動態(tài)信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實現(xiàn)。 （3）基于關聯(lián)分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現(xiàn)協(xié)同控制的關鍵技術 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡動態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實現(xiàn)高速公路和城市快速路結合部的協(xié)同控制。 4、相關的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術產(chǎn)品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現(xiàn)有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產(chǎn)品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協(xié)同控制目標，優(yōu)化大范圍內的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協(xié)同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統(tǒng)論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺的基礎上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。

本發(fā)明公開了一種過程控制系統(tǒng)信息安全防護的異常檢測方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹；然后根據(jù)預設的分區(qū)原則對故障樹的葉子事件進行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對系統(tǒng)同一關鍵狀態(tài)信號進行描述，建立關鍵狀態(tài)信號的數(shù)學模型；并通過對該數(shù)學模型的參數(shù)進行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關鍵狀態(tài)信號的數(shù)據(jù)表達式；根據(jù)關鍵性狀態(tài)的數(shù)學表達式計算關鍵狀態(tài)信號的描述距離，根據(jù)該描述距離計算任意兩個區(qū)域對關鍵狀態(tài)信號的描述距離；根據(jù)

本發(fā)明公開了一種污水處理系統(tǒng)信息安全在線風險分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明先建立系統(tǒng)模型，包括資產(chǎn)損失分析模型、人員損失分析模型、環(huán)境損失分析模型、效益損失分析模型、安全事件模型、功能支撐模型以及貝葉斯攻擊圖；然后各網(wǎng)絡節(jié)點作為從節(jié)點，監(jiān)測其功能運行情況，并將監(jiān)測結果發(fā)送給作為主節(jié)點的工程師工作站；最后主節(jié)點根據(jù)監(jiān)測結果，利用建立的系統(tǒng)模型，分析系統(tǒng)損失。系統(tǒng)包括設置在工程師工作站上的主節(jié)點，設置在各網(wǎng)絡節(jié)點上的從節(jié)點，