找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。
找到30项技术成果数据。
找技术 >智能物联大数据分析决策系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: “智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出,达到国内领先的水平,具有广阔的市场应用前景。
基于公共衍生大数据分析的政府决策过程重构与评估方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目为国家自然科学基金资助面上项目(项目批准号:71473143)。 北邮项目组主要负责完成了该国家自然科学基金项目的第一部分研究内容,即公共衍生大数据的基础分析方法研究,同时协助清华大学研究团队完成了第二部分研究内容(即围绕公共议题的综合分析与知识挖掘研究)的部分内容。针对第一部分研究内容,基于概率主题建模的潜在狄利克雷分配模型(LDA),提出了从大规模公众反馈信息文本中提取政府或政策制定者可能关注的潜在主题及讨论热度时序分析的初步方法框架,其中基于困惑度(Perplexity)测算确定主题数量的探索具有开拓性。针对超大城市的"城市病",如何能从公众舆情中更快更好地理解百姓关切是政府决策面临的新挑战,研究基于 LDA 基础方法设计了一套以政府管理者为使用对象的语义搜索工具,试图将无监督学习的主题建模与使用者主观注意力需求识别有机结合,从而帮助政府管理者高效高质地了解某一特定问题的公众态度,实验检验已初步证明了该方法的有效性,基于此模型构建的搜索工具和决策辅助机制也开始在部分政府部门部署。此外,当应用主题建模进文本进行情感分析时,项目组也通过一系列综合实验研究来考察多因素组合效应,发现了 K-means聚类算法在平衡审阅数据集上具有明显的优势,而在考虑聚类精度的不平衡审阅数据集上表现较差;在平衡和不平衡数据集的情感聚类方面,新设计的加权模型均优于传统的加权模型;形容词和副词提取策略对聚类性能有明显改善,而词干提取和停用词干提取策略会对情感聚类产生负面影响。以上以概率主题建模为基础的测度设计、情感分析和实验比较逐步构建了本项目针对公共衍生大数据的分析框架和方法工具集合。针对第二部分研究内容,发现越来越多的政府网站、服务系统成为政府与民众互动的新途径,也记录了大量可供研究的公共服务数据。项目组与清华大学研究团队利用北京市朝阳区政民互动平台的公众反馈大数据,探寻公共服务效能与成本之间的关系。研究在文本大数据分析领域的潜在狄利克雷模型进行主题建模的基础上,通过测度函数表征行政事务成本要素,从而量化探究公共服务效能影响因素。
企业互联网化,商务电子化,供应链优化,管道整合和大数据分析等
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
1、项目概况:(1)用EA TOOL整合所有应用软件database/server,并整合ITIL and ITSM。 (2)用VERIFICATION/TESTING/CERTIFICATION TOOL及相关的软件,控制SOFTWARE 产出QUALITY。(3)项目核心创新点:云计算整合所有应用软件, 软件服务(4)项目详细用途:云计算,智能控制,智能制造设备信息软件服务,信息处理服务业,电子信息供应服务,管理顾问。主要服务项目:电子商务平台:B2B\\B2C\\C2B\\C2F、订单高速公路OMS、全管道营销中心、供应链管理平台:WMS\\TMS、智能售后服务管理、IOT智慧触点运营平台-感知消费者、消费者生命周期管理平台、企业大数据中心-决策驾驶舱、大数据分析
基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一、背景2020 年 2 月,新冠肺炎疫情形式严峻,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心,积极响应国家和政府的号召,快速投入到疫情防控战斗中,研发了基于人脸识别-红外温测和区块链技术的疫情防控平台。二、测温平台简介本平台能实现人脸识别自动测温、自动记录、智能分析、安全存储。人脸识 别测温的基本原理是热成摄像头和可见光摄像头配合,获取额头的温度,通过算法计算出体温。人脸识别 红外测温 区块链技术方案,安全可靠,性价比高,人脸识别准确度 99.9%,戴口罩也能识别,测温精度±0.2℃,测温距离 0.3-0.5 米, 每分钟可以测量 30 人,可生成测温报表和分析报告,可以控制出入口。适合用于学校、商场、办公楼、园区等场所。
医疗大数据全周期人工智能诊疗平台
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
构建医疗大数据全周期人工智能诊疗平台,将人工智能结合大数据分析等先进技术在云平台上构成互联网软件服务,用于影像辅助筛查诊断和定量分析,为临床决策提供助力。AI智能辅助诊断系统,实现了医学影像区域之间的互联互通分级诊 疗,并实现了影像的精准诊断和智能决策。结合多病种结构化报告模板,在源头上 实现影像及报告的数字化、结构化、标准化存储管理,通过患者智能随访系统应用, 打造医学影像数据全周期闭环管理。 技术特点及技术指标:(突出与国内外同行的比较优势或区别) 该系统具有智能性,功能性和专业性强,鲁棒性和精准性高的特点。 目前与国内多家三甲级与地区级医院达成合作,后期可建立大规模的医疗信息数据库。同时,借助数据资源和自主知识产权的优势,形成重症监护数据的数字化、网络化、平台化。 与国内外医疗影像系统相比,该系统是智能云平台系统,可减少医疗资源浪费, 降低国家医保和个人支出,减轻患者的负担,相当于获得了等量的经济效益, 从全国范围内计算,这种间接的经济效益体量巨大。 应用领域:(主要面向的行业产业、技术已在*火*领域应用的概述以及取得 成效,还可在*火*领域应用的前景等) 医疗大数据全周期人工智能诊疗平台面向医疗健康领域,其中,AI智能辅助诊断系统,通过智能筛查,肺结节、肺结核、骨折、胸片筛查等节约将近50%的时间, 诊断准确率平均在90%以上,已在400多家医院试用。具体地,AI智能全周期管理诊疗系统,包括:①B型主动脉夹层智能诊疗应用,可利用横断面测量方法可获得更真实的直径信息,系统采用人工智能技术,可自动生成手术建议,有助于选择更合适的支架进行治疗,提高手术成功率;②乳腺癌智能辅助诊断应用,可结合新辅 助化疗降低肿瘤的临床分期,缩小肿瘤体积,推荐个性化治疗方案,实现精准诊断, 降低乳腺癌死亡率,同时提高保乳率。另外,数字化影像解决方案可将DIC0M格式 的影像数据和检查报告直接传输至平台患者账号中,患者使用电脑、平板、手机就能查看到自己的影像图像和检查报告,既方便安全又不会丢失损坏。医院也能极大程度的简化影像科的工作流程,缩减耗材成本和管理成本。 四、投入需求:(需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件) 前期需投资人民币2000万元,投资主要用于场地建设、技术研发、以及人员成 本。初期场地建设面积预计为2000平米以上,后期需投资人民币大于2000万元。
基于金融市场之大数据数值分
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介: 大众一般认为金融交易仅仅只能将数值分析之后,再经由手动操作去买卖市场的商品;相对地,买卖者还必须坐在荧幕前并且无时无刻注意着自己的标的及获利和亏损。有鉴于此,本研究提出一套大数据(Bigdata)分析的方法以结合股市专家的主观判断并利用程序演算作自动化的控制与管理,另外也介绍金融市场程序交易的运作方法和需要具备的要素,期待未来此行为可以变得较为方便。 技术成熟度: 技术方案和途径通过实验验证 应用模式: 本研究主要应用于金融市场、股市等场所,应用于自动化领域,做大数据分析,进行程式交易。 投产条件及预期经济社会效益: 本研究所涉及到的技术,能够帮助程序交易使用者完整顾到交易风险,然后在验证其逻辑设计以外,赚取其中利润。
面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:文化、体育和娱乐业
技术简介
成果简介:该项目为国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(项目批准号:61320106006)。该项目主要研究成果如下:1.构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系结构,建立了基于 Agent 的跨媒体旅游大数据群智感知模型,实现了文本、图像、视频等跨媒体旅游大数据的主动获取与表达。2.提出了具有异构、高维和多阶特性的跨媒体大数据语义提取、描述与建模方法,建立了跨媒体旅游大数据的语义模型和内容识别模型。提出了基于深度语义学习的旅游多模态内容映射与识别方法,实现了旅游文本语义和图像语义的映射。 3.提出了跨媒体旅游大数据挖掘算法,实现了基于群智感知的游客行为挖掘和旅游环境识别与发现以及突发事件预测。提出了旅游活动分类方法,实现了基于时空情境的跨媒体旅游大数据分析、组织与挖掘。4.完成了面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现与验证。构建了旅游知识发现与精准搜索系统,实现了景点主题挖掘、景点位置识别、旅游信息跨媒体搜索等。构建了面向跨媒体旅游大数据的个性化搜索系统,并已在全国范围成功应用。
轨道缺陷检测系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:交通运输、仓储和邮政业
技术简介
项目简介:轨道缺陷检测系统(Rail Defect Detection System,RDDS)适用领域包括高速铁路、重载铁路、普速铁路和城市地铁。RDDS 为轨道微观结构检查和缺陷检测提供自动化和智能化的检测手段,为轨道养护维修提供基于大数据分析的辅助决策支持。 轨道交通基础设施(包括钢轨、扣件和隧道等)的有效养护维修是轨道交通系统高效、安全运营的保障。目前轨道交通养护维修模式大都采用“计划修”,该模式按照固定周期对轨道进行检测和维修,考虑轨道设施的实际健康状态较少,过修和欠修现象严重,造成了一定劳力物力的浪费,并且遗留部分安全隐患。“状态修”则依据轨道设施的实际状态来指导维修,能够显著消除过修和欠修现象,确保设施经常处于良好服役状态。状态修模式代表着轨道交通检修的发展方向,但是它对交通设施检测的自动化和智能化水平要求比较高。 RDDS 针对轨道缺陷检测的业务需求和发展趋势,应用模式识别和大数据分析等前沿技术,提供了轨道缺陷检测的系统解决方案。该系统由图像采集子系统,卷宗存储子系统和缺陷识别子系统三部分组成。 ⚫图像采集子系统 通过高速线阵扫描相机和光电编码器实现等距离、无遗漏和无叠加的钢轨表面图像获取; ⚫卷宗存储子系统 实现巡检线路海量多源信息(视频、里程和 GPS 等信息)的单一文件存储,并提供实时的信息检索功能; ⚫缺陷识别子系统 应用先进的图像处理和模式识别技术实时检测钢轨表面擦伤、 钢轨波膜、扣件异常和光带异常等病害。
汽车智能制造数字化平台研究及应用
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
1)本项目以数据仓库、大数据分析平台为核心,整合差异化的数据服务能力,提供应用开发、数据共享、可视化分析展示应用集成的支撑平台,更快速实现产品、服务、流程的创新,并支持业务创新模式。2)数据平台核心组件及开发框架均采用开源软件,自主实现多数据源格式分布式实时采集,提供海量索引数据的分布式存储和智能查询,为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析,为数据挖掘提供数据基础,支持异构存储设备的统一管理。对外提供多样的数据服务产品,满足圈定报表、指标监控、即席查询等多种展现方式,解决数据互通数据共用的痛点。3)围绕销产存供全链路构建孪生数据模型,实现销产存供全数据链路的可视化和动态管理,实时追踪问题产能的环节。包括开发高精度销量预测模型,库存主动预警模型、应用知识图谱技术构建物料需求决策模型,进行从车型到配置、VSN(车辆配置代码) 、BOM (物料清单)的零件级拆解和关联关系梳理,并构建多层级知识体系数据库模型,建立前瞻性的物料储备能力。 4)集成销售、物料及生产的智能制造数字化平台,可实现快速调整生产排产,实现"多品种小批量"的智能生产模式。
基于大数据分析的 LTE 无线网络自动优化
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
该项目主要研究内容如下: 1.基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台:通过种子扶持项目的支持,实现了基于大数据分析的LTE网络自动优化平台的设计和搭建。通过运营商直接提供的信令,网管和业务数据,对选定的地理区域无线网络覆盖情况进行分析;平台支持可视化显示单基站网络覆盖和全局网络覆盖情况,展示网络问题区域;平台采用群智能优化算法对选定的地理区域进行网络优化,给出科学可行的优化调整方案,切实提高网络覆盖性能,全面指导运营商的LTE优化工作。该项目基于大数据分析的LTE网络优化方法,相比于传统路测网络优化,能够提供更加准确的结果,同时能够大幅减少网络优化成本,具有较高的成果转化价值。 (1)基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台采用分层设计的结构,分为4个层次分别为:数据源层,数据处理层,网络层和应用层。在平台研发中,注重平台架构和相关算法的合理性,以及软件平台架构中四个层次之间的独立性和耦合性,关键算法的稳健性和运算效率; (2)利用移动通信运营商现网中的测量上报(MR)数据,信令数据和网管数据等进行分析,分析结果更加真实可信,具有实际应用价值。在项目执行期内,与河北移动保定分公司网络优化部门合作,获取了河北省保定市徐水区的MR数据,工参数据,网管数据,邻区数据和地图信息等数据,开展大数据分析,为网络优化方案验证提供了支撑; (3)提出了基于MR条数和RSRP结合的确定栅格主服务小区的算法,并基于实测数据进行了算法性能实测验证; (4)平台能够提供准确的网络覆盖分析和问题区域定位。对于TDD系统,采用TDOA TOA定位算法,获得每条MR所对应的栅格;针对FDD系统没有TOA参数的情况,采用基于三角定位和基于用户面数据的算法,平台对于实际网络覆盖参数的计算和问题区域的定位更加准确。定位算法的性能通过了第三方网优公司技术人员的测试,结果也同时得到了河北移动路测验证和肯定; (5)为了更好的指导运营商的网优工作,设计了单基站覆盖区域显示功能。平台基于大数据分析,增加了单基站覆盖显示功能并基于实测数据测试验证; (6)提出群智能无线网络优化算法,针对问题区域输出科学可行的网络优化方案; (7)完成了对平台网络覆盖评估准确性和网络优化性能的现网验证工作。 2.优化软件试点情况:通过种子扶持项目的支持,基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台在河北省保定市徐水区进行了试点,所使用的MR数据,信令数据和网管数据均由河北省移动运营商提供。分别对基于大数据分析的的LTE网络自动优化平台的网络覆盖分析准确定和网络优化性能进行了试点验证。试点结果表明,平台能够准确评估实际的网络覆盖情况,输出的优化方案能够切实改善覆盖性能,其中平台分析主服务基站匹配准确率达到82.61%,平台与实测RSRP小于10dB的准确率为86.36%,网络优化之后RSRP指标均值提高了4.21dBm,SINR指标均值提高了2.59dB,证明在一定程度上能够满足现网优化的需要。