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高等教育領域數字化綜合服務平臺
高速移動場景下列車軌道安全自主感知系統
本項目搭建一套基于深度學習技術的列車軌道安全自主感知系統，利用攝像頭，激光雷達毫米波雷達等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術，對軌道安全進行監測感知。通過視覺目標檢測，實現激光雷達點云數據處理和多傳感器數據整合。
北京交通大學
2023-05-08
基于多感知數據融合的人機自然交互系統
本發明公開了一種基于多感知數據融合的人機自然交互系統，包括MEMS手臂跟蹤裝置、視覺跟蹤裝置，以及安裝在操作者的手掌上的力反饋裝置，上述各裝置由PC終端控制，PC終端包括手臂運動解算模塊、圖像處理模塊、力學解算模塊和虛擬場景渲染模塊；虛擬場景渲染模塊根據手臂運動軌跡和手指運動軌跡生成虛擬手臂和手指，力學解算模塊根據虛擬手指與虛擬物體的碰觸信息，計算操作者當前狀態下應得到的期望反饋力矢量；本發明可滿足手臂大范圍運動情況下的手臂運動軌跡的跟蹤要求；其次，可通過圖像信息測量操作者手指的運動軌跡，可精確測量手指上多個關節的角度；再者，可為操作者提供力反饋和虛擬場景的視覺反饋，增強系統的臨場感、交互性。
東南大學
2021-04-11
一種認知無線電頻譜感知方法
本發明通過對非參量CUSUM檢測算法進一步改進并應用到頻譜檢測中，能夠在沒有信號先驗知識與信號出現時刻隨機的條件下，克服現有快速檢測方法的不足，更加快速低地檢測到信號。并能夠根據檢測情況動態調整偏移量，使得檢測延時進一步縮減。
電子科技大學
2021-04-10
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、物聯網、車 聯網中各種采樣數據（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時空相關數據）的數據管理需求， 提供一個通用的感知大數據處理平臺，對各類相關的感知采樣數據進行統一管理，并達到如下目標：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數據存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態 - 空間數據、采樣數值數據的統計分析與數據挖掘。（3）在此基礎上，為各類智慧城市、物聯網應用提供基礎軟件支撐。
北京工業大學
2021-04-13
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺
北京工業大學
2021-04-14
面向獨居老人的活動感知及其異常監測系統
本系統使用時序區域定位技術提供實時安全監測報警服務，應對獨居 老年人發生意外狀況時,得不到及時救助而威脅生命安全的情況。系統一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內的活動狀況，另一方面通過分析 長期積累的日常活動數據，發現老年人一些規律性較強的生活習慣。以 實時活動狀況和規律性生活習慣為基礎，對老年人在室內的潛在不安全 狀況做出準確判斷并報警。 性能指標：
西北工業大學
2021-04-14
環境感知和先進駕駛輔助功能開發與測試
智能網聯汽車是汽車工業革新的一次重要機遇，也是當前先進技術和 生產力融合的產物。美國汽車工程師學會（SAE）則將智能汽車分為Level 0 - Level 5共6個等級，級別越高代表車輛的自動駕駛程度越高。當前L2級自動駕駛功能已經普遍配備在市場車型中。L3級自動駕駛在我國部分城市 開啟試運營。L4級智能駕駛需要在感知層，決策層和控制層實現技術再升級。主要研究內容有輕量化車道檢測模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相機的逆透視技術、雷達算法面向自動駕駛的多模態融合認知框架
北京交通大學
2023-05-08
生物膜數學建模,動力學與群體感知
成果簡介在本項目中運用流體力學理論和動力學方程提出了一種單流體多組元模型，它包含了一個可以適用于多組元的模型框架， 可以處理不同生物膜菌種相互之間的動力學作用、 內部的相互轉化、 群體的消散和混合， 整個材料系統近似為不可壓縮， 因此當一個種群的體積分數增長時， 一個或多個其他的種群必須相應的以體積分數的形式轉化為增長的種群。 我們還把這個二元模型變為更細致的三元模型， 除包含等效溶劑， 還將包含 EPS 和細菌兩種組分， 抗菌劑濃度和營養素也被更細致地建模。 并且使用二元和三元模型研
安徽工業大學
2021-04-14
豬流行性腹瀉和豬傳染性胃腸炎口服活載體疫苗
本產品為增強黏膜免疫的口服活載體疫苗，是新一代預防和治療乳仔豬腹瀉的特異 性免疫微生態制劑。主要成分為活菌乳酸重組菌，活菌總數≥3.5×109cfu/g，同時也 含有死菌以及代謝產物。活菌進入機體后可定植在腸壁，通過生長繁殖，產生的乳酸和 乙酸，降低了腸道的PH及Eh值，改善內部微環境，能抑制有害菌的生長，其代謝產物對 機體有營養作用，促進免疫功能的作用。 該乳酸重組菌可促進腸道有益菌落生長繁殖，拮抗和抑制腸道內有害菌增殖，糾正 腸道菌群紊亂，產生特異性抗體，預防和治療豬傳染性胃腸炎、流行性腹瀉等病毒引起 的腹瀉、下痢、細菌性腸炎等疾病，增強免疫力和抗病力。
青島農業大學
2021-04-11
一種研究活細胞內蛋白質互作的新方法
蛋白質之間的相互作用對生命活動至關重要。盡管已有不少體內研究蛋白互作的方法，但由于許多蛋白互作是高度動態的，因此用傳統的方法難以捕獲。本研究基于“招募”和“聚集”的原理，即將“誘餌”蛋白A錨定在線粒體的外膜上，如B蛋白能與A蛋白互作，則將被“捕獲”到線粒體外膜，發生富集；如C蛋白不與A蛋互作，則不會發生定位變化（圖1）。文章首先用線粒體錨定（Mito-docking）的方法有效驗證了G蛋白亞基γ2和β1間的互作，并進一步運用該方法研究了核轉運受體（importinαisoforms）與貨物蛋白（經典的核定位信號cNLS）之間的互作，揭示了核轉運受體-貨物蛋白的識別特異性
武漢大學
2021-04-10