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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務平臺
一種自適應的無標志點三維點云自動拼接方法
本發(fā)明屬于三維測量領(lǐng)域中的點云數(shù)據(jù)拼接技術(shù)，具體為一種 自適應的無標志點三維點云自動拼接方法，本發(fā)明包括幾何特征點的 查找，圖像特征點的查找，配準算法選擇模型的建立，基于 RANSAC 的幾何特征點匹配，利用 RANSAC 排除誤匹配圖像特征點，利用 SVD 算法求解旋轉(zhuǎn)平移矩陣 RT，最后利用 RT 矩陣完成兩片點云拼接。該 方法因為利用物體特征點來代替標志點進行拼接，可用于不能粘貼標 記點的測量場合；同時依靠對應
華中科技大學
2021-04-14
一種云平臺下可擴展的分布式協(xié)調(diào)服務管理方法
本發(fā)明公開了一種云平臺下可擴展的分布式協(xié)調(diào)服務管理方法， 包括：以中間節(jié)點交叉樹林的組織方式對分布式集群的所有節(jié)點進行 初始化，所有成員節(jié)點根據(jù)來自中心管理節(jié)點的全局網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)查 詢出本節(jié)點的父子成員節(jié)點信息，所有父子成員節(jié)點之間以心跳機制 進行信息同步和通信，成員節(jié)點判斷是否從其它成員節(jié)點接收到成員 狀態(tài)變更信息，如果接收到則進一步判斷該成員狀態(tài)變更信息指示成 員減少還是增加，如果是減少則成員節(jié)點如果收到成員減少
華中科技大學
2021-04-14
基于5G云計算的新冠肺炎免疫檢測與智能分析系統(tǒng)
四川大學抗擊新冠肺炎疫情應急科研攻關(guān)相關(guān)項目組聯(lián)合中國移動，發(fā)揮文、理、工、醫(yī)多學科交叉融合優(yōu)勢，充分利用華西醫(yī)學科研資源，在“5G醫(yī)學轉(zhuǎn)化服務平臺”和“醫(yī)學+信息”基礎上，研發(fā)成功的基于5G云計算的新冠肺炎免疫檢測與智能分析系統(tǒng)是全球首個運用新冠肺炎生物芯片，融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等信息技術(shù)的高科技產(chǎn)品，能在不同場景（機場/車站安檢、大型活動安檢、社區(qū)及個人自檢等）對目標人群開展免疫檢測，并通過人工智能技術(shù)進行分析，為新冠疫情的最終解決提供必要技術(shù)支撐。該系統(tǒng)實現(xiàn)了檢測點的分散式布局與檢測資源下沉，能避免集中檢測的交叉感染，檢測方便快捷，準確率高，數(shù)據(jù)自動上傳國家指定平臺。
四川大學
2021-04-11
2019年“雙百計劃”典型案例：常州大學阿里云大數(shù)據(jù)實驗室
常州大學阿里云大數(shù)據(jù)學院成功落地對于落實江蘇省“兩聚一高”新實踐聚力建設“強富美高”新常州提供了有力支持，為常州市經(jīng)濟發(fā)展集聚智力資源，培養(yǎng)云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能方向的高端復合型人才。
中國高等教育博覽會
2021-12-16
云上高博會寄語—電子科技大學校長曾勇
電子科技大學校長曾勇寄語云上高博會，積極推進中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-22
云上高博會寄語—東北師范大學校長劉益春
東北師范大學校長劉益春寄語云上高博會，積極推進中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-22
云上高博會寄語—中國農(nóng)業(yè)大學校長孫其信
中國農(nóng)業(yè)大學校長孫其信寄語云上高博會，積極推進中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-24
云上高博會寄語—北京理工大學校長張軍
北京理工大學校長張軍寄語云上高博會，積極推進中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-22
云上高博會寄語-成都航空職業(yè)技術(shù)學院校長張?zhí)N啟
成都航空職業(yè)技術(shù)學院校長張?zhí)N啟寄語云上高博會，積極推進中國高等教育博覽會“線上+線下”融合發(fā)展。
云上高博會
2020-09-22
一種基于均值漂移的不同精度三維點云數(shù)據(jù)的融合方法
本發(fā)明公開了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點云數(shù)據(jù) 的融合方法，針對兩組精度等級不同的三維點云數(shù)據(jù)，利用高精度點 云建立低精度點云的誤差分布，進而對低精度點云進行均值漂移，消 除低精度點云的漂移誤差，從而實現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)信息的融合，該方法包 括：S1：建立低精度點云的拓撲結(jié)構(gòu)信息，包括每個樣點的鄰域點集 和單位法矢；S2：利用高精度點云對低精度點云進行密度聚類，根據(jù) 聚類結(jié)果確定低精度點云每個樣點的漂移誤差；S3：利用低精度點云 的拓撲結(jié)構(gòu)信息和所述漂移誤差確定低精度點云各樣點的漂移矢量， 根據(jù)該漂移矢量對低精度點云的各樣點進行漂移，實現(xiàn)融合。本發(fā)明 的方法在消除低精度點云漂移誤差的同時，可實現(xiàn)小幅度噪聲的光順。
華中科技大學
2021-04-11