|
搜索
搜 索
高等教育領域數(shù)字化綜合服務平臺
由生成對抗網(wǎng)絡（GAN）驅(qū)動的進化多目標算法 為計算智能與深度學習的結合開辟新路
隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學習方法需要大量訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡（GAN）驅(qū)動的進化多目標算法。
南方科技大學
2021-04-14
華中科技大學智能超靈敏活細胞超分辨顯微鏡采購項目公開招標公告
華中科技大學智能超靈敏活細胞超分辨顯微鏡采購項目招標項目的潛在投標人應在線上方式獲取，無須現(xiàn)場領購獲取招標文件，并于2022年07月11日14點30分（北京時間）前遞交投標文件。
華中科技大學
2022-06-21
深圳市前海第四范式數(shù)據(jù)技術有限公司人工智能技術與服務提供商
第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術服務提供商，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)動社會進步、企業(yè)增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構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)務價值為目標的智能化轉型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉型目標和方法，通過自動化AI應用構建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務場景中，提升業(yè)務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業(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)全面智能化轉型進程。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)系科轉云平臺進行溝通對接！
上海交通大學
2021-04-10
工信部：鼓勵新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領域建設產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務平臺
據(jù)工業(yè)和信息化部官網(wǎng)消息，為進一步引導制造業(yè)企業(yè)深化新一代信息技術與質(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)汽車等領域，鼓勵相關行業(yè)協(xié)會和龍頭企業(yè)建設產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)公共服務平臺。
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域交叉技術研究
光伏產(chǎn)業(yè)是基于半導體技術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鍵領域。
人民網(wǎng)
2022-01-05
技術需求：模塊化可拆卸儲物柜技術，智能鎖控技術、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，是一款高性價比，易擴展的新型快遞柜。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54Mbps，同時支持Turbo 模式，在Turbo 模式下可高達 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；
● 服務質(zhì)量：支持802.11e WMM，保證語音、視頻業(yè)務優(yōu)先級；
● 支持動態(tài)信道分配(DFS)、發(fā)射功率控制(TPC) dBm，兼容歐洲標準；
● 專有的速率適應算法，能夠為各種的傳輸距離進行專門優(yōu)化，同時兼顧長距離和短距離應用；
● 高速遠距離通信，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)絡管理：配置軟件方式管理，即插即用，支持Telnet遠程管理，支持SNMP管理
● 無線網(wǎng)橋、防雷POE提供（網(wǎng)絡、電源）防雷及及抗浪涌保護功能，加強了室外應用的可靠性；
● 防風、防雨、防雷、防曬、防塵、防震以及散熱設計。
WB5800A系統(tǒng)性能參數(shù)
技術規(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
標準
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）
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，推進實施重大科技攻關任務“揭榜掛帥”機制，面向全國遴選科研攻關團隊，解決我省重點領域關鍵核心技術問題。26日，省科技廳發(fā)布了2021年我省第一批“揭榜掛帥”科技攻關項目榜單。
黑龍江日報
2021-04-27
中國科協(xié)信息中心關于中國科協(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
理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理領域發(fā)表系列高水平研究成果
我校理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術研究方面取得系列進展，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)絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發(fā)展迅速，但是關于如何設計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡結構復雜、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，設計出了一系列網(wǎng)絡結構優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領域權威國際期刊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，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業(yè)務費、中國石油天然氣集團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)預處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡中嵌入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)絡模型產(chǎn)生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化模型設計與分析》（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域權威期刊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，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業(yè)務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結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習構造最簡網(wǎng)絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。
中國石油大學（華東）
2021-02-01