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復(fù)雜
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系統(tǒng)人機(jī)交互數(shù)字界面設(shè)計(jì)技術(shù)
復(fù)雜信息系統(tǒng)人機(jī)交互數(shù)字界面已成為操作者獲取信息、知識(shí)推理、判斷決策的重要手段和操作依據(jù)。復(fù)雜信息系統(tǒng)人機(jī)交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代和非常重要的作用。該項(xiàng)技術(shù)首次綜合信息編碼、生態(tài)界面、認(rèn)知摩擦、認(rèn)知負(fù)荷和態(tài)勢(shì)感知等關(guān)鍵理論和技術(shù),構(gòu)建了復(fù)雜系統(tǒng)信息流的功能結(jié)構(gòu)模型,分析了復(fù)雜系統(tǒng)要素之間的層次結(jié)構(gòu)和內(nèi)聯(lián)屬性的復(fù)雜特征,提出了復(fù)雜系統(tǒng)“界面信息-視覺認(rèn)知”映射模型的知識(shí)表征與規(guī)則推理,揭示了復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面從視覺信息認(rèn)知到行為決策之間的映射關(guān)系,建立了復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面信息區(qū)塊布局的空間與結(jié)構(gòu)約束機(jī)制。本項(xiàng)技術(shù)首次融合腦電、眼動(dòng)等多維度生理測評(píng)技術(shù),提出了復(fù)雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面的可用性評(píng)估體系。通過高時(shí)空分辨率的腦成像技術(shù)與眼球追蹤技術(shù)相結(jié)合,共同揭示了人類在復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面認(rèn)知各階段的認(rèn)知特性,分析了認(rèn)知失誤、認(rèn)知困難等問題的生理學(xué)根源。該技術(shù)基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評(píng)方法,對(duì)設(shè)計(jì)優(yōu)化方案進(jìn)行可用性評(píng)估,由此提出復(fù)雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面設(shè)計(jì)的量化評(píng)估體系,提出了可實(shí)施的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字界面設(shè)計(jì)優(yōu)化方案。項(xiàng)目成果已成功運(yùn)用到海、陸、空、航天等信息化裝備上,全面提升了信息化裝備的人機(jī)交互水平,保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發(fā)揮,提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應(yīng)用前景廣闊。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于智能物聯(lián)網(wǎng)/5G的
信息
采集與應(yīng)用
項(xiàng)目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動(dòng)加速度,心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)??蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中,以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集;物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器,常見的物體傳感器基于RFID技術(shù),通常用于身份、物流等信息的識(shí)別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等,實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network,低功率廣域網(wǎng)絡(luò))在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前,通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別,短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等,長距離的則有2G、3G、4G、5G等,但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺,而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。 LPWAN可分為兩類:一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù);另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù),比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa:物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用需要考慮諸多因素,例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等,可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性,也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn),都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LoRa (Long Range): 一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性,它們之間得以使用單跳傳輸,終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站?;緞t對(duì)NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理,將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT(Narrow Band Internet of Things)NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò),只消耗大約180KHz的帶寬,可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù),支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長、對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。NB-IoT具備四大特點(diǎn):一是廣覆蓋,將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋,在同樣的頻段下,NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB,覆蓋面積擴(kuò)大100倍;二是具備支撐海量連接的能力,NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接,支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu);三是更低功耗,NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長達(dá)10年;四是更低的模塊成本,企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個(gè)分支,包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后,得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法(深度學(xué)習(xí))的出現(xiàn),人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法,深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”,通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法,但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛,一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出(如殘差網(wǎng)絡(luò)),因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識(shí)別主要應(yīng)用的技術(shù),傳感器采集的各類信號(hào),通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類,識(shí)別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為,也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。應(yīng)用范圍:家居智慧控制,提高舒適度:家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計(jì)和日常需求預(yù)測與推薦;多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng);多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺(tái);基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試
山東大學(xué)
2021-04-10
天為DMIS設(shè)計(jì)師
信息
資源管理系統(tǒng)
在企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)過程中,會(huì)形成大量的技術(shù)數(shù)據(jù)、技術(shù)資料、工程經(jīng)驗(yàn)等設(shè)計(jì)資源。面對(duì)這些資源,企業(yè)往往因?yàn)槿狈谥R(shí)技術(shù)的信息管理方法和技術(shù),使得這些設(shè)計(jì)資源不能得到很好的規(guī)范組織和重用,從而制約了企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)合理化程度的提高。 天為 DMIS 設(shè)計(jì)師信息管理系統(tǒng),能夠統(tǒng)一管理企業(yè)中與產(chǎn)品形成過程中產(chǎn)生的所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的資源,使設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)過程中能夠迅速找到相關(guān)知識(shí),從而方便快捷地對(duì)已有的相關(guān)設(shè)計(jì)案例進(jìn)行參考和相互比較,使相關(guān)文檔在特定的時(shí)間發(fā)送到特定的地點(diǎn)和特定的人員手中,并可對(duì)已有模塊進(jìn)行快速配置和變型設(shè)計(jì)等;從而提高企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率,縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期,降低設(shè)計(jì)成本,提高設(shè)計(jì)質(zhì)量和產(chǎn)品創(chuàng)新能力,提升企業(yè)的整體管理水平。
大連理工大學(xué)
2021-04-13
成都市公交線網(wǎng)規(guī)劃及系統(tǒng)評(píng)價(jià)
信息
平臺(tái)開發(fā)
本項(xiàng)目受成都市市政公用局委托,由西南交通大學(xué)運(yùn)輸學(xué)院、成都市市政公用局、成都市公交集團(tuán)公司共同完成。本次規(guī)劃在人口出行調(diào)查和公交客流調(diào)查資料處理分析的基礎(chǔ)上,建立了動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)庫,并自行開發(fā)了公交規(guī)劃系統(tǒng)軟件,該軟件基于動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)庫,吸取了國內(nèi)外優(yōu)秀規(guī)劃軟件的先進(jìn)技術(shù),具有功能完善、使用靈活、可視化 強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),為本次線網(wǎng)規(guī)劃和今后成都市網(wǎng)線的優(yōu)化搭建了信息平臺(tái)。線網(wǎng)規(guī)劃充分結(jié)合成都市城市窨發(fā)展格局變化、城鎮(zhèn)體系的發(fā)展,運(yùn)用交通規(guī)劃理論,從系統(tǒng)角度出發(fā),將公交線網(wǎng)與公交專用道、軌道交通及換乘樞紐緊密結(jié)合,提出了有利于公交快速發(fā)展的線網(wǎng)布局與組織模式;并較好的處理了城區(qū)線路與郊區(qū)線路的銜接與換乘,為都市區(qū)大公交格局的構(gòu)造奠定了良好基礎(chǔ)。
西南交通大學(xué)
2021-04-13
基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀
信息
提取方法
一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法,根據(jù)災(zāi)后的 SAR 影像的范圍,獲取對(duì)應(yīng)區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標(biāo)系之后,將矢量數(shù)據(jù)配準(zhǔn)到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū),包括利用道路檢測算子進(jìn)行線檢測,將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行形狀 水平集分割,融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)疑似道路損毀區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步判斷,提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息,輔助 SAR 影像道路變化檢測,檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結(jié)合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū),漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有 效的剔除干擾信息,減少道路損毀提取的虛警。
武漢大學(xué)
2021-04-13
深圳市燃?xì)馔话l(fā)事故應(yīng)急預(yù)案在線
信息
系統(tǒng)
小試階段/n本系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)整合全市所有的燃?xì)庀嚓P(guān)信息及救援手段,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急預(yù)案信息化。為提高深圳市處置燃?xì)馐鹿实哪芰Γ鰪?qiáng)各層級(jí)政府部門關(guān)于燃?xì)馐鹿蕬?yīng)急預(yù)案的可操作性、切實(shí)減少和在一定程度上杜絕二次災(zāi)害事故的發(fā)生,全面提高深圳市應(yīng)急管理能力。
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
電子
信息
系統(tǒng)電磁兼容設(shè)計(jì)檢測評(píng)估技術(shù)
電子信息系統(tǒng)電磁兼容設(shè)計(jì)檢測評(píng)估技術(shù)在系統(tǒng)方案論證階段即進(jìn)行電磁兼容設(shè)計(jì):在電子信息系統(tǒng)進(jìn)行功能、布局、結(jié)構(gòu)規(guī)劃設(shè)計(jì)的同時(shí),建立基于結(jié)構(gòu)圖紙的電磁兼容數(shù)字仿真模型;分析電子信息系統(tǒng)內(nèi)的場-場、場-路、路-路的干擾關(guān)聯(lián)關(guān)系;建立基于電磁場方法系統(tǒng)模型、基于分布效應(yīng)的場路耦合模型、基于路方法的行為級(jí)仿真模型,并建立等效干擾模型庫;對(duì)全系統(tǒng)及分系統(tǒng)的指標(biāo)進(jìn)行量化分配,主要包括:頻率指配、設(shè)備布局、元器件布局、輻射源輻射功率控制、發(fā)射帶外衰減、接收靈敏度、接收帶外抑制、屏蔽性能、電纜布局、電磁環(huán)境分布、艙體諧振特性、系統(tǒng)分系統(tǒng)及設(shè)備降級(jí)狀況、設(shè)備安全性優(yōu)先級(jí)等;對(duì)全系統(tǒng)進(jìn)行“自頂向下”的電磁兼容預(yù)設(shè)計(jì)。 在工程實(shí)施階段,通過數(shù)字仿真、半實(shí)物仿真、實(shí)物測試交互技術(shù),對(duì)進(jìn)一步暴露出的電磁兼容問題,進(jìn)行加固方案設(shè)計(jì)及效果評(píng)估,并進(jìn)行反復(fù)迭代,確保工業(yè)生產(chǎn)過程的電磁兼容控制;根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的特殊要求,研究電磁兼容實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)和測試方法,在電子信息系統(tǒng)工程實(shí)施完成后,根據(jù)相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和要求進(jìn)行電磁兼容性試驗(yàn),確認(rèn)系統(tǒng)電磁兼容狀況達(dá)到設(shè)計(jì)指標(biāo)。該技術(shù)可以應(yīng)用于日用電器及電子電氣產(chǎn)品的電磁兼容設(shè)計(jì)、評(píng)估、工程控制和檢測。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
面向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的音頻加密與
信息
隱藏系統(tǒng)
成果簡介:隨著智能手機(jī)、移動(dòng)通信技術(shù)、多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展,近年來 涌現(xiàn)出了米聊、TalkBox、微信等語音及時(shí)通信工具。語音及時(shí)通信工具通 過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)免費(fèi)傳遞語音短信的方式,方便了信息輸入的同時(shí)節(jié)約了電話 資費(fèi),已經(jīng)提出就迅速流行起來。可以預(yù)見,隨著語音及時(shí)通信技術(shù)和應(yīng)用 模式的不斷成熟,語音及時(shí)通信將成為智能手機(jī)上的一種主流通信模式。使 用語音信息隱藏技術(shù)將保密信息隱藏于語音短信,具有隱蔽性、便利性和安全性等優(yōu)點(diǎn)。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)具有不可感知性、魯
北京理工大學(xué)
2021-04-14
基于物聯(lián)網(wǎng)的稻麥產(chǎn)業(yè)科技
信息
服務(wù)系統(tǒng)
針對(duì)傳統(tǒng)稻麥生長監(jiān)測不高清、傳感單一化、數(shù)據(jù)氣象化、功能同質(zhì)化、系統(tǒng)孤島化、研用離散化、服務(wù)被動(dòng)化等問題,創(chuàng)新部署了基于新一代物聯(lián)網(wǎng)的稻麥產(chǎn)業(yè)科技信息服務(wù)系統(tǒng)。
揚(yáng)州大學(xué)
2021-04-14
基于區(qū)域態(tài)勢(shì)
信息
的網(wǎng)絡(luò)攻擊后果動(dòng)態(tài)定量評(píng)估方法
本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域態(tài)勢(shì)信息的網(wǎng)絡(luò)攻擊后果動(dòng)態(tài)定量評(píng)估方法,獲取工業(yè)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施所有站點(diǎn)內(nèi)部工藝的運(yùn)行信息并進(jìn)行篩選,獲得由網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致的異常發(fā)生的位置信息,以及物理設(shè)備當(dāng)前的有用的運(yùn)行狀態(tài)信息;利用多層流模型計(jì)算站點(diǎn)輸出的物質(zhì)流異常信息,并建立站點(diǎn)的輸入輸出物質(zhì)流計(jì)算模型;根據(jù)由網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致的站點(diǎn)輸出物質(zhì)流異常信息,以及站點(diǎn)的輸入輸出物質(zhì)流計(jì)算模型,以及輸送網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D模型,建立態(tài)勢(shì)預(yù)測模型,以預(yù)測未來一
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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