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成果
成果 专家 院校 需求
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农村宅基地调查监测平台

所属分类:电子信息产业

所属单位:中国农业科学院

成果简介:农村宅基地调查监测平台是基于深度学习、遥感图像、GIS等技术开发的、用于开展农村宅基地多主题数据调查和可视化展示的信息管理平台,实现了宅基地数据村级定点监测、农户级调查、多主题问卷调查和农经统计等功能,形成了多年宅基地调查数据成果。该系统首次将宅基地智能识别与人工调查相结合,设计了村级/农户级宅基地长期定点调查方案,实现了调查数据的整合和长期利用,是政府管理部门、科研院校开展宅基地研究的有力工具。

编制发布农产品产业指数

所属分类:电子信息产业

所属单位:中国农业科学院

成果简介:农产品产业指数是反映产业发展和市场运行状况的指标——“晴雨表”、“风向标”和“避雷针”。通过编制发布农产品产业指数,打造三大应用场景:政府调控、品牌经济和投资工具。(中国农业科学院农业信息研究所与地方政府合作,编制了“中国草莓产业·昌平指数”、“中国宠物产业·南和指数”、“中国生猪产业·荣昌指数”、“中国小叶苦丁茶产业·余庆指数”、“中国西瓜产业·大兴指数”、“中国肉牛产业·科右中旗指数”等。)

数粒宝”—智能式农作物籽粒计数器

所属分类:电子信息产业

所属单位:中国农业科学院

成果简介:数粒宝—智能式农作物籽粒计数器” 一款实用便捷、精准高效的农作物品种籽粒自动计数产品,以作物栽培、育种等从业人员为服务对象,针对小麦、水稻、玉米、大豆、油菜等农作物栽培或育种工作中数千粒重以及种子检测环节面临繁重的人工数粒问题,通过图像识别、机器学习等人工智能技术手段,实现高效精准、实用便捷的农作物籽粒计数,操作便捷、精准高效,收费低廉,提高农作物籽粒计数效率,提升育种工作数字化水平。

界面性质与光电器件特性关系调控技术

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:本技术发明了高功率 LD 和高光效长寿命白光 LED 原材料及其器件制备新技术。

分布式光纤感测技术及应用

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:混沌激光与光纤传感团队提出基于混沌激光相干法的分布式光纤传感技术,解决了传统分布式光纤传感技术中无法兼顾长距离与高分辨率的瓶颈问题。

分布式光纤多参数监测方案

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:分布式光纤多参数监测方案实现多参数传感。分布式光纤振动检测系统能够实现对外界振动的在线检测与报警;分布式光纤测温系统能够同时实现温度测量和空间定位功能;光纤应变传感系统利用自发布里渊散射效应,实现对光纤应力变化的在线监测。

光纤光栅解调仪

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:基于扫描激光器的光纤光栅解调方案,搭建了实验平台并完成了多通道解调的工程样机研制。该样机的波长解调精度为±1pm、波长解调稳定性为±1pm、波长解调分辨率为 1pm、系统解调速度为 1Hz。此外,本文还对其他基于光纤光栅结构的传感器:位移传感器、土压计传感器和渗压计进行测试,其测试结果表现良好。

字符识别的量子技术

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:光学字符识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。在文字识别阶段主要利用逻辑回归、SVM、Adaboost 等传统的机器学习算法实现,字符识别的量子技术则主要利用量子支持向量机等量子机器学习分类算法予以实现,相对于经典算法,融合量子纠缠以及量子并行性等量子特性,可使得对有字符识别等分类任务实现加速分类效果,同时具有较高分类效率。该技术具有分类快速,以及分类准确率高等特点,可以为后续进一步的处理奠定基础。量子机器学习技术可能会对许多技术产生深远的影响。

序列会话推荐系统

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:序列会话推荐仅根据会话中的有限动作为用户进行物品推荐,不需要用户画像等信息,数据依赖性低,是当前互联网上隐私保护前提下实现商品推荐的一种重要方式。本团队根据网络平台可得信息的不同,构建了多种序列会话推荐模型库,具有应用推广价值。

虚假信息检测系统

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:虚假信息检测系统能够在线识别互联网中的大规模虚假信息,具有及时性强,精度高,稳定高效的优点。该系统平台嵌入了基于多源异构数据融合的多种先进的虚假信息识别算法库,应用范围广泛。

无人机编队控制

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:无人机编队行为在军事侦察、目标追踪、灾情探测等诸多场景中有广泛实际应用,本团队提出了无人机聚类编队和二分编队的多种条件下的优化控制模型,建立了算法库,以降低无人机分散控制中通讯压力和能量损耗,支持分布式无人机编队的实现。

基于群体智能算法的电网负荷预测技术

所属分类:电子信息产业

所属单位:太原理工大学

成果简介:电力负荷是智能电网中重要的数据资源,其不仅是建立电网规划建设的重要依据,同时也是保证电力系统稳定运行。智能电网的数据挖掘模型的建立不仅需要依托电力行业自身的业务逻辑理解和经验,还需要与信息挖掘算法形成有效的契合才能最终形成用于指导电力网络运营的可靠理论支持和前瞻性决策。仿生技术可以通过联想关联、优化策略、模式转换等手段实现相关功能技术环节的质量提升,在电网设计规划、设备结构优化、配置参数分析、系统智能控制、电网指挥调度、系统能力评估、网络负荷预测方面均有一定的方法理论和工程实践探索应用。本研究以电力网络用电负荷为研究对象,分析了电力负荷数据波动的环境因素,融合智能仿生算法提出一种基于群体智能算法的电网负荷预测技术。

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