找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。
找到14项技术成果数据。
找技术 >多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成为高性能复杂机械叶片制造的发展方向,而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高,航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题,主要是因为其图像灰度分布不均匀,并且表面的分割特征类内模式复杂类间易混淆。项目通过研究多目标优化与复杂机械叶片图像分割的一致性,提出多种群与档案集协作的多目标协作演化算法,应用于复杂机械叶片图像的分割。为复杂机械叶片图像分割提供了新思路和新方法,提出的新型多目标协作演化算法改善了非支配解的综合质量,提高复杂结构图像分割的效果。成黜分割算法对图像侧脸共有重要作用,是其关键-环。比如在嫌桨图醐量过程札功能的实现主要围绕系统中的两类关键的硬件结构展开(螺旅桨图像采集摄像机和数据处理计算机),然后以计算机钦件算法的方式具休实现。嫌桨螺距图醐量过程中的图像主要是麟桨消量图时像机标定图像,其中的数据的主要来源是对所采集图像的分割。
SEL方面声音感知与智能分析算法研究
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:卫生和社会工作
技术简介
核心算法使用SRP-PHAT进行声源定位的计算压力,使用边缘计算技术将SRP-PHAT计算放置于边缘设备处。声源定位系统使用了基于拉格朗日-伽辽金方法的球面网格,使用该球面网格代替SRP方法中的空间搜索部分。在进行多麦克风整列联合定时,当有单麦克风阵列声源定位系统产设较大误差导致联合定位结果不理想时,可以通过 k-means 聚类的方法对其进行优化,剔除位值偏差较大的值。
SuperCoor V3三维坐标转换软件
成熟度:可规模生产
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
大地坐标之间的相互转换、大地高与正常高之间的转换问题,是现代大地测量、工程测量领域中的常见问题。这些问题涉及的技术复杂,计算困难,现有的算法难以获得高精度的转换模型。针对目前的技术现状,研究了目前唯一精确的椭球变换正反算算法、格林基函数样条插值算法等核心算法,有关成果已在国内CSCD核心、国际专业领域顶级SCI期刊上发表。本软件操作简单至极,界面美观,并具有以下功能特点:1、在同一椭球进行球面坐标BLH及直角坐标XYZ的相互转换;2、进行高斯投影、UTM投影、墨卡托投影的正反算,进行大地坐标BL与平面坐标XY的相互转换,建立地方独立坐标系;3、进行高斯投影、UTM投影的投影换带计算,以及进行特殊换带计算;4、计算平面坐标转换四参数,以及由计算得到的参数进行平面坐标的转换;5、大地主题的正反算,由一点的大地坐标BL及大地方位角与大地线长计算另一点的大地坐标BL与反方位角;以及由两点的大地坐标BL计算大地方位角与大地线长;6、进行ITRF2000框架与以前的框架及历元之间的转换;7、参数法进行不同椭球之间的大地坐标转换:包括BL二维七参数、BLH三维七参数、XYZ三维七参数等方法,以及由计算所得到的参数进行坐标转换计算,能自动剔除公共点的低精度点;8、格网法进行不同椭球之间BLH大地坐标的转换。生成似大地水准面格网、生成BL坐标格网,以及由格网文件进行大地坐标BL与高程H的转换计算;格网的切割及拼接操作;B格网文件文件与L格网文件的合并;格网文件的二进制与文本格式的相互转换;9、无格网法大地坐标与高程的转换,不生成格网,直接由已知数据文件进行坐标转换计算,适用于小数据量的坐标转换计算;10、新旧图幅编号相互查询,图廓坐标计算及示意图的制作,TXT、WORD、DWG文档生成;11、利用GPS测高技术远距离跨越障碍进行水准高程传递,计算商程基准差。本软件目前居国内领先水平,基于本软件算法的HNCOOR V3湖南专用软件已在全省发布,用户达400余家,创造了近200万元的经济效益。本软件可推广到全国各省测绘专业领域广泛应用,具有不可估量的应用前景。项目实施条件:只需在Windows系列操作系统的计算机上即可运行市场、经济效益分析:广泛应用于大地测量、工程测量等测绘领域,在同一软件中解决几乎所有的坐标转换问题,提高工作效率60%,计算省级大地坐标系转换参数工期缩短90%。
常用算法100例
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
《常用算法100例》是在WCS-80机上,用BASIC语言编写的100个外部子程序。内容包括:初等函数、数值微商、数值积分、线性代数、曲线拟合、常微分方程、非线性方程、概率与运筹等十个方面的数值计算方法,适用于科研和生产中的数值计算问题。《常用算法100例》的研制,为计算机的广泛应用提供有利条件,它具有很好地实用价值。
支持AI引擎的无线智能管控平台
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
合作方式:☒整体转让 ☒技术许可 ☒作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____成果简介:在 B5G 和 6G 时代,垂直产业应用场景日益复杂,服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求,虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而,现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库,可融合性差、引入门槛高,不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力,缺少智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中的难度大,无法根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,资源使用效率低、业务匹配性差。本平台支持基于 AI引擎的无线智能管控组件,提供 AI 通用接口支持无线网络智能管控。核心 AI 引擎中封装多种 AI 算法,比如深度 Q 强化学习(Dueling Deep Q-Learning)、异步优势演员评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)等,能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构,并设计了细粒度网络状态实时测量机制,为支持 AI 引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为 AI 使能的端雾云多层次资源协同管控平台,以海量数据驱动的 AI 使能端雾云协同管控技术,以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑,实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:300 万元。期望技术转移成交价格(大概金额):100-500 万元。技术优势:现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差,专家依赖度高,不具备支持 智能自主调控能力,同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件,将智能管控策略引入无线网络中,根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法,具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势,并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。性能指标:支持 AI 引擎的无线智能管控平台,主要具有以下功能:1. 实现 AI 引擎实时调用,AI 引擎内封装多种神经网络,不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至 AI 引擎,实现稳定的数据传输。2. 实现基于 AI 引擎的资源智能调度,AI 引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型,输出资源智能调度策略,满足用户动态需求变化,资源利用率提升 30%。3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控,能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片,基于 AI 引擎实现智能实时的无线业务管控决策。4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控,支持网络状态数据传输至 AI 引擎,实现适配网络状态变化的资源智能调度,资源管控的时延降低 25%。市场分析:本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。经济效益分析:本成果可实现 AI 原生的智能资源管控,执行高效的资源管控策略,满足差异化业务场景下实时适配业务需求,可降低网络运维成本,提升网络管理效益和能源效率,为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。成果亮点:1. 具有自主知识产权,研究成果已授权发明专利 15 项,发表高水平 SCI 论文 20 余篇,申请软件著作权 1 项,提交标准提案 1 项。2. 成果来源:自然基金优秀青年基金项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等。3. 技术先进性:本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件,实现了 AI 原生的无线网络资源管控,搭建了面向 B5G/6G 无线业务的智能资源管控平台,达到了国际先进水平。
基于图嵌入与图神经网络的推荐系统
成熟度:通过中试
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
项目概述: 推荐系统在现实世界中应用广泛。本项目针对社交、购物平台中交互关系丰富、时间跨度长等特点,研究基于图嵌入与图神经网络的推荐系统。通过提取用户的历史与实时交互信息,为用户推荐最感兴趣的内容。项目流程主要分为以下四步: o 根据实体间的相互关系建立图结构数据; o 提取实体图嵌入表示; o 通过图神经网络模型进行嵌入表示的实时消息传播和更新; o 选取算法进行推荐。 提取图嵌入表示的第一步是生成关系图,通过用户行为序列生成物品相关图,也可以利用相同属性、相同类别等信息,通过这些相似性建立物品之间的边,从而生成基于内容的图结构数据。图结构数据十分庞大,使用嵌入表示可以有效减小实际计算的数据量。基于图的嵌入表示方式有很多,其中代表有DeepWalk、LINE、EGES、SDNE等。生成的嵌入表示能捕捉到图的结构信息、各顶点之间的关系以及用户在操作过程中的历史行为信息,可以有效提高推荐系统的稳定性。由于物品的信息和用户的操作是实时变化的,通过以GCN、GAT、GraphSAGE等为代表的图神经网络模型进行消息传播、更新特征,实时引入用户当前的兴趣点,提高实时推荐效果。推荐算法的选择多样,如计算特征相似度、关联规则、聚类分类等多种方式对不同用户进行推荐,或者使用双塔模型以联合物品音频、视觉、文本等进行推荐。现实中数据结构可能超出成对连接、多模态数据、甚至更复杂的场景,此时可以引入超图、异质图等结构以面对更大的挑战。整体模型阶段明确、实现灵活,可以面对多种不同的复杂真实场景。 应用范围: 当今的短视频、音乐、广告、电商项目层出不穷,利用图结构数据可以对丰富的交互关系进行很好的建模。利用图嵌入表示捕获更丰富、长久的交互关系,并利用图神经网络针对当前交互进行更新,可以做到统筹考虑长期和短期的用户喜好。两阶段分离式设计可以针对不同业务场景进行灵活调整,适用范围广。后期成品可应用于视频视频推荐、商品推荐、视频博主推荐、个性化广告定向投放等真实业务。 应用实例 效益分析: 本单位的基于图神经网络的推荐算法经过了多年的技术研发与积累,使用了最新的深度神经网络技术,发表了多篇相关学术成果,可广泛应用于一系列不同领域,产生较好的社会效益和经济效益。 合作方式: 技术转让、联合推广。 所属领域: 计算机和人工智能。
基于数字信号辅助处理相干检测的高频谱效率光纤传输技术
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
该项目提出并实验论证了一种基于相位调制器并结合光子2倍频和预编码技术的16QAM矢量毫米波信号产生方案。主要研究内容如下:1.针对基于部分星座点的载波相位估计算法和基于QPSK分区的载波相位估计算法以及基于盲相位搜索的载波相位估计算法,从复杂度和性能的角度考虑,提出了一种改进的二阶载波相位估计算法,第一阶使用传统的P3算法,第二阶使用改进的QPSK分区算法。并分析了现有的光纤无线一体化系统,针对到目前的光纤无线一体化系统采用的都是QPSK调制,频谱效率较低,不适用与未来的高速光纤通信系统,提出并实验论证了一种基于偏振复用16QAM调制和相干检测的Q波段光纤无线一体化传输系统。2.针对光纤无线一体化系统在接收机基站使用马赫曾德尔调制器和相位调制器实现电/光转换成本较高的问题,提出并实验论证了一种基于直接调制激光器实现电/光转换的光纤无线一体化系统。
基于特征提取和稀疏表示的图像分类算法技术开发
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
随着计算机科学的发展,计算机视觉逐渐成为一门新兴的学科方向。最近十几年,计算机视觉逐渐和机器学习,人工智能等领域融合。在空间上,遥感图像不断往高分辨率方向发展,从最初的一个像素覆盖几百米到如今一个像素覆盖几米的高分图像,使得遥感图片形成高质量的特征集合,也就符合了计算机视觉和模式识别的要求。本课题的主要工作体现:第一,针对高光谱图像分类中固定窗口提取特征在图像边缘区域易引入不相关特征的现象,提出了一种基于支持向量机的自适应窗口空间谱间特征融合的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,融合空间特征然后利用SVM分类。第二,针对高光谱图像分类中联合稀疏编码在图像边缘区域利用固定窗采集信号时易引119入杂质信号的现象,提出了一种基于稀疏编码的自适应窗口空间谱间特征联合重构的高光谱图像分类算法,利用非监督方法提供空间结构信息,然后利用SOMP联合稀疏重构空间相关信息,利用重构误差对高光谱图像分类。第三,针对高光谱图像分类中K近邻算法利用欧氏距离在高维特征相似性衡量时的弊端,提出了一种基于稀疏编码的最近邻分类的高光谱图像分类算法,利用稀疏重构系数替代最近邻算法欧氏距离衡量相似性的规则,同时利用联合稀疏表示算法将最近邻规则推广到利用空间信息产生决策规则。第四,针对场景分类算法中图像在不同特征尺度空间无法有效融合的现象,提出了一种全局特征与局部特征协同表示重构融合的自然场景分类算法,利用联合重构局部特征和全局特征,将多特征融合进行场景分类算法。
智能优化方法与理论
成熟度:通过中试
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
成果简介;在顶级期刊IEEE Trans. EC上发表的正交遗传算法,目前被国际同行简称为OGA/Q。该算法在解决复杂优化问题时发挥了重要作用,得到了国际同行的高度认可。包括三篇综述文章对 OGA/Q 做了高度评价及详细介绍,多所国际知名大学的多个知名教授(包括诺贝尔奖提名人、IEEE 各个学会的主席、副主席、IEEE Trans. 各期刊的主编和副主编)以 OGA/Q 作为标准对比算法。 2.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上发表了一个新度量,被国际上称为 U 度量。是首个可同时衡量超多目标优化问题解集均匀性和宽广性的度量。在顶级期刊 IEEE Trans. Cybernetics 上提出了首个用非线性函数扩大支配区域的方法。比已有用线性函数扩大支配区域的方法力度更大、更加灵活。 3.在国际著名期刊 IEEE Trans. SMC 上提出了首个求解非线性双层规划的方法,此前的方法只能求解线性问题,没有对非线性双层问题的求解算法。在我们的基础上,国际计算智能著名学者,美国密歇根州立大学的 K. Deb 教授开展了这方面的研究,引起了学者们的注意,目前该问题的研究已经成为计算智能的热点方向。 4.在 CCF 推荐 A 类期刊 TPDS 上发表的周期性多趟调度模型及算法首次证明了任务的完成时间随调度趟数的增加先递减后递增,且任务的完成时间随处理机数目的增加单调递减,在此基础上推导得到了最优调度趟数的解析解。在 TPDS 上发表的多趟任务调度模型及算法,推导得到了任务分配矩阵(n×m 个变量)中每个元素关于变量 n 和 m 的显式函数表达式,从而将多趟调度问题的规模从 n×m+2 维降低为 2 维优化问题,极大的降低了问题的求解难度。
AI 算法
成熟度:通过中试
技术类型:-
应用行业:建筑业,居民服务、修理和其他服务业
技术简介
产品简介:专注于人工智能,计算机视觉和深度学习的研发,并把研究成果应用到城市运营让城市更加安全可靠交通更加高效购物更加方便。技术优势:人脸检测使用基于 SFD 架构的 CNN 网络进行训练,同时优化了多层 featuremap的输出,可适应侧脸,遮挡,模糊,表情变化等各种实际环境。人脸识别利用了上千万张人脸图片,使用基于 Asoftmax 损失函数的 CNN 网络进行训练,在认证出 96%的人脸时,误检率低于十万分之一。人 脸 跟 踪 使 用 了 DeepSort 算法, 结 合 使 用 了 kuhn-munkes 算法及ReRecognition 算法。缺陷检测算法主要根据具体的样本特征选择合适的图像处理方法获得稳定的判定条件,大致包括图像预处理、核心算法实现、图像后处理。应用领域:公安安防、智慧教育、智慧金融、楼宇园区,酒店管理。