基于STEAM的机器人竞技平台研发

基于创客和STEAM教育理念研制一种适用于中小学生的机器人竞技平台.通过机器人模块化设计分析和图形编程,达到了满足学生动手改装机器人需求的目的.该平台可以实现多机器人竞技赛和对抗赛,能够实时显示比赛图像、机器人位置信息和运行参数,并提供自动控制和遥控两种控制模式,自动完成实时计分与比赛结果统计,为机器人竞技比赛和中小学生STEAM教育提供了可靠设备.     

电信运营商云网规划数字化研究和实现

基于电信运营商数字化转型，系统性地提出了数据驱动的云网发展规划体系，以及六大关键数字化能力构建，设计和实现了一种云网规划数字化平台，该平台可用于实现目标网络精细规划、边缘计算精准预测等场景，并探讨了数字孪生在规划领域的应用前景，对运营商推进云网融合战略、推进高质量发展具有指导和参考意义。     

加强高校教育管理信息化建设研究

新时代背景下,传统教育体系中部分教育理念、教育内容、教育形式及方法已经无法有效满足现代社会的育人需求。此外,互联网2.0时代我国大数据技术和移动互联平台发展迅速,在推动教育事业现代化转型、高校教育管理信息化建设等方面意义深远。党的十九大以来,政府明确指出要坚决把教育事业置于优先位置,加强我国高校教育管理信息化建设,实现教育现代化和信息化改革,以此来实现我国教育事业的长足发展。     

海上井喷抢险“三分支”引火筒结构设计

针对目前海上生产平台出现的井喷失控事故, 设计了“三分支”引火筒装置。在从源头控制井喷抢险作业时能够借助“烟囱效应”将流体/火焰引至上方，降低井口区温度，提高井喷抢险作业的安全性。“三分支”引火筒装置主要由引火筒、悬挂筒、主轴及悬挂装置、锁定及支撑装置组成。作业时可根据井口分布调整3个引火筒之间的角度和高度，配合钢丝绳和绞车进行井喷抢险作业。对各部分结构进行了阐述并且对结构强度及恶劣工况下的吊装进行了有限元分析。分析结果表明:装置强度满足要求；在200×104 m3/d气井井喷环境下最大等效应力为492 MPa，最大偏移量为348.02 mm，在6级风环境下最大等效应力为495 MPa，最大偏移量为353.12 mm，均满足抢险作业需求。研究结果可为生产平台井喷抢险引火筒研发提供参考。     

欲图抢占5G+VR场景市场先机! 爱奇艺智能完成数亿元B轮融资

1月4日,爱奇艺智能宣布完成由屹唐长厚基金、清新资本共同投资的B轮数亿元人民币融资。爱奇艺智能透露,本轮融资将用于VR关键技术、算法与新产品的研发,并在内容生态建设方面持续投入。爱奇艺智能CEO熊文表示,"本轮融资后,我们将继续围绕‘成为中国VR娱乐新生态的开创者和领导者’这一战略目标,在自主技术创新方面加大投入,为用户和行业打磨一台比QUEST2更好用的VR产品,让中国VR技术引领下一代计算平台。"     

适应装配式变电站建设的产业链化设计探析

针对目前装配式变电站在建设过程中有关设计、设备、施工、运维等方面的主要问题,创新提出在设计中引入"产业链化设计理念",依托数据化平台,开展三维设计,将设计、构件生产、现场施工和运行检修四大建设主体"四位一体",协同工作,形成设计主导的链式建设模式。四大建设主体协同完成装配式变电站建设,不仅能简化设计过程、缩短设计周期、提高设计精度,而且能解决装配式变电站在实施过程中的桎梏,提高施工质量,充分发挥了装配式变电站高效、绿色、节约的优势。     

电子商务与双创融合的教学模式分析

阐述电子商务创业创新人才培养过程中的问题,制定科学的应对策略,建立开放式众创平台运行管理机制,探讨双创融合背景下的电子商务人才培养模式。     

指掌易签约深圳机场 助力用户安全高效开展移动业务

日前,指掌易签约深圳宝安国际机场(下称“深圳机场”),该签约项目通过部署指掌易移动业务智能安全管理平台,针对性地解决深圳机场日益增长的App应用管理及安全问题,进而帮助客户实现移动业务安全高效的开展。该项目负责人表示,在深圳机场的项目需求发布后,对比了市场上主流的安全厂商,指掌易凭借良好的客户口碑和强大的技术实力成功中标。该项目在机场信息化建设中属于创新型项目,没有过多案例参照,需要在不断调研和摸索实践中发现该平台的亮点和定位。在这个过程中指掌易方案满足项目需求,且项目实施期间服务团队的专业表现令人印象深刻,为日后的深度合作打下了很好的基础。     

安卓平台上的医用图像信息采集系统的开发设计

为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。