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        深圳市聯(lián)特微電腦信息技術(shù)開(kāi)發(fā)有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“聯(lián)特微公司”）成立于2000年4月，是一家專(zhuān)業(yè)的教育系統(tǒng)集成商，具備豐富的教育信息化、智能化項(xiàng)目咨詢(xún)、設(shè)計(jì)、施工、維護(hù)、培訓(xùn)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。公司專(zhuān)注于為教育行業(yè)客戶(hù)提供未來(lái)學(xué)校、人工智能及創(chuàng)新教育、實(shí)驗(yàn)室共建、智慧校園、教學(xué)與科研儀器設(shè)備、專(zhuān)業(yè)共建、人才培養(yǎng)、校企合作等整體解決方案。         聯(lián)特微公司按照ISO9001標(biāo)準(zhǔn)，建立了科學(xué)、規(guī)范的質(zhì)量管理體系，全面部署實(shí)施了CRM、ERP企業(yè)信息化。公司秉承人性化管理，倡導(dǎo)“創(chuàng)新、實(shí)干、包容、感恩”的理念，遵循客戶(hù)滿(mǎn)意、員工滿(mǎn)意、股東滿(mǎn)意、社會(huì)滿(mǎn)意的質(zhì)量方針。         聯(lián)特微公司是大灣區(qū)產(chǎn)教聯(lián)盟副理事長(zhǎng)單位、騰訊智慧校園戰(zhàn)略合作伙伴、華為全線產(chǎn)品合作伙伴、科大訊飛AI創(chuàng)新教育合作伙伴、商湯AI創(chuàng)新教育合作伙伴、大疆無(wú)人機(jī)/機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室合作伙伴、德國(guó)EOS 3D打印機(jī)戰(zhàn)略合作伙伴、天津鐳明金屬3D打印機(jī)戰(zhàn)略合作伙伴，并與其它一系列智慧校園優(yōu)質(zhì)廠商建立了長(zhǎng)期戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。         聯(lián)特微公司未來(lái)學(xué)校整體解決方案包括學(xué)校基礎(chǔ)設(shè)施、教學(xué)平臺(tái)、智慧功能場(chǎng)館、實(shí)驗(yàn)室、智慧教學(xué)和管理等整體建設(shè)，涵蓋了智慧教室、理化生智慧實(shí)驗(yàn)室、智慧體育、人工智能創(chuàng)新教育（3D打印機(jī)、3D掃描儀、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、腦科學(xué)、人工智能課程）、智能制造（機(jī)器人、虛擬仿真實(shí)訓(xùn)、IOA數(shù)字孿生虛實(shí)結(jié)合實(shí)訓(xùn)等）、激光技術(shù)應(yīng)用（激光雕刻機(jī)、激光切割機(jī)、激光打標(biāo)機(jī)等）、金工實(shí)驗(yàn)室、心理咨詢(xún)室、智慧圖書(shū)館、科學(xué)報(bào)告廳、科學(xué)館、科普教室（VR科普資源、AR互動(dòng)沙盤(pán)、全息數(shù)字模型教育系統(tǒng)）、勞技館、校園電視臺(tái)、錄播教室、天文數(shù)字課堂、數(shù)字書(shū)法教室、智慧音樂(lè)教室、數(shù)字地理教室、數(shù)字歷史教室、數(shù)字美術(shù)教室、數(shù)字探究學(xué)習(xí)系統(tǒng)、AR教學(xué)系統(tǒng)、3D智能全景互動(dòng)教學(xué)系統(tǒng)、實(shí)訓(xùn)教學(xué)移動(dòng)式視頻管理系統(tǒng)、智慧校園云平臺(tái)、走班教學(xué)排選課、網(wǎng)上閱卷、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)教學(xué)系統(tǒng)、電教平臺(tái)、智能吊麥擴(kuò)聲系統(tǒng)、智慧班牌、數(shù)字校園文化、地理園、生物園、標(biāo)本館、生態(tài)館、教室護(hù)眼節(jié)能照明、校園物聯(lián)網(wǎng)、云系統(tǒng)（私有云、桌面云）、微模塊機(jī)房、校園一臉通、廣播系統(tǒng)、綜合安保系統(tǒng)、綜合布線系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)等，已經(jīng)成功應(yīng)用于深圳市各普校、高校、職校，涉及深圳市教育局直屬、深圳市人力資源和社會(huì)保障局直屬、福田區(qū)、羅湖區(qū)、鹽田區(qū)、南山區(qū)、寶安區(qū)、龍崗區(qū)、龍華區(qū)、坪山區(qū)、光明區(qū)、大鵬新區(qū)學(xué)校。            聯(lián)特微公司依托國(guó)家政策，引領(lǐng)技術(shù)潮流，立足5G技術(shù)、聚焦AI，賦能教、學(xué)、管、評(píng)。包含了5G賦能教學(xué)教研、AI賦能精準(zhǔn)教學(xué)、AI賦能機(jī)器人伴學(xué)、AI賦能校園管評(píng)、AI賦能校園平安等系統(tǒng)。為學(xué)校精選推出人工智能+5G整體解決方案，從智能識(shí)別、無(wú)人機(jī)（機(jī)器人）、云計(jì)算、VR/AR、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用這六個(gè)方向進(jìn)行課程的展開(kāi)，培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)。并建設(shè)與課程相對(duì)應(yīng)的人工智能實(shí)驗(yàn)室、天文創(chuàng)客（VR）教室、編程無(wú)人機(jī)教室、編程機(jī)器人教室、VR實(shí)驗(yàn)室等。         聯(lián)特微公司作為德國(guó)EOS 3D打印機(jī)戰(zhàn)略合作伙伴，促成其與深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院簽訂科研和教學(xué)合作框架協(xié)議，探索“企業(yè)學(xué)院科研合作”新培養(yǎng)模式，并成功中標(biāo)深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院創(chuàng)客中心金屬3D打印機(jī)、激光焊接機(jī)和激光打標(biāo)機(jī)項(xiàng)目。

將三維數(shù)字信息記錄在全息底片上的裝置及其記錄方法,它涉及的是三維圖像存儲(chǔ)及立體顯示的技術(shù)領(lǐng)域.它是為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在制作物理模型時(shí)間較長(zhǎng),費(fèi)用較高,虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)價(jià)格昂貴的問(wèn)題.它的數(shù)字微反射鏡的光軸上依次設(shè)置有四分之一波片,偏振分束鏡,第一凸透鏡,空間濾波器,第二凸透鏡,全息底片,激光器輸出的激光通過(guò)電動(dòng)快門(mén),分束鏡,二分之一波片,第四凸透鏡,第三凸透鏡入射到偏振分束鏡的輸入端;另一部分激光透過(guò)分束鏡后由反射鏡反射到全息底片的背面上.它的步驟為:將三維圖像轉(zhuǎn)換成不同視角的二維圖像系列;在數(shù)字微反射鏡上顯示;在全息底片上成像.本發(fā)明能將計(jì)算機(jī)中數(shù)字式三維圖像記錄到全息底片上,以實(shí)現(xiàn)立體顯示. 收起

本發(fā)明介紹了一種基于無(wú)線信道特征量化私有不對(duì)稱(chēng)密鑰的信息傳輸方法。由通信雙方測(cè)量無(wú)線信道特征，提取出各自的私有密鑰。通信的一方使用私有密鑰對(duì)需要傳輸?shù)男畔⑾冗M(jìn)行信道編碼后再進(jìn)行異或操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳輸信息的加密。接收方使用其私有密鑰對(duì)接收的信息進(jìn)行異或操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳輸信息的解密。由于無(wú)線信道和設(shè)備特征的影響，通信雙方的私有密鑰可能不對(duì)稱(chēng)，即有一定的差異。接收方解密的信息需要再使用信道糾錯(cuò)譯碼，解出正確的傳輸信息。使用該方法可以不需要通過(guò)額外的信息調(diào)和和隱私放大過(guò)程，實(shí)現(xiàn)共享無(wú)線信道特征的安全信息傳輸。

哈爾濱工程大學(xué)高分辨海洋信息獲取系統(tǒng)設(shè)備采購(gòu)及服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)性磋商

本發(fā)明公開(kāi)了一種大規(guī)模天線場(chǎng)景下基于統(tǒng)計(jì)信道信息的下行 傳輸方法，包括：(1)采用 K 均值聚類(lèi)法將用戶(hù)按照統(tǒng)計(jì)信息相似度分 組，分組后組中心作為外層預(yù)編碼；(2)對(duì)每個(gè)組利用外層預(yù)編碼降維 后用戶(hù)等效信道選出調(diào)度用戶(hù)集合，獨(dú)立計(jì)算內(nèi)層預(yù)編碼(3)將整個(gè)下 行預(yù)編碼表示為內(nèi)編碼與外編碼和乘積，并進(jìn)行下行傳輸。本發(fā)明利 用大規(guī)模天線的特性，提出了一種分步的預(yù)編碼策略，該策略分為外 層預(yù)編碼和內(nèi)層預(yù)編碼。外層預(yù)編碼用來(lái)消除組間干擾并且降低信道 維度，減小導(dǎo)頻和信道反饋開(kāi)銷(xiāo)；內(nèi)層預(yù)編碼用降維后的瞬時(shí)等效信 道信息消除本組用戶(hù)間的干擾，不同組內(nèi)層預(yù)編碼過(guò)程可獨(dú)立進(jìn)行， 此過(guò)程降低了傳統(tǒng)大規(guī)模天線系統(tǒng)集中式計(jì)算復(fù)雜度。 

質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與維護(hù)信息化服務(wù)平臺(tái)，包括：質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)、工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)遠(yuǎn)程維護(hù)、工程管理系統(tǒng)、智能監(jiān)測(cè)預(yù)警體系等六個(gè)功能模塊。其中“質(zhì)量遠(yuǎn)程監(jiān)控與工藝操作優(yōu)化系統(tǒng)”是整個(gè)系統(tǒng)的核心，基于全國(guó)設(shè)備運(yùn)行的云數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過(guò)分析計(jì)算給出最優(yōu)的工藝操作參數(shù)，系統(tǒng)人員可遠(yuǎn)程修改環(huán)保裝備的底層操作參數(shù)和程序，進(jìn)行遠(yuǎn)程優(yōu)化操作與系統(tǒng)軟件故障的診斷與排除。通過(guò)質(zhì)量監(jiān)管模型、成本管理模型和設(shè)備管理模型可以組建出一個(gè)獨(dú)立的污染物治理遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)管理模型，可以快速生成分析管理報(bào)表、趨勢(shì)以及各種復(fù)雜計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)污

該項(xiàng)目是863計(jì)劃項(xiàng)目，現(xiàn)處于實(shí)驗(yàn)室研究階段。項(xiàng)目成果受專(zhuān)利保護(hù)。 1、項(xiàng)目概述 本項(xiàng)目針對(duì)高速公路進(jìn)出城路段交通擁堵嚴(yán)重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺(tái)，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動(dòng)態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)技術(shù)；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺(tái)，其中對(duì)異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級(jí)信息共享的內(nèi)容和模式進(jìn)行了系統(tǒng)分析，對(duì)異構(gòu)信息進(jìn)行了融合處理，實(shí)現(xiàn)了特征級(jí)信息的發(fā)布。 在短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)研究方面，已對(duì)京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時(shí)交通特征的預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)了交通擁擠的預(yù)判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學(xué)習(xí)方法，對(duì)高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，并進(jìn)行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級(jí)交通動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù) 針對(duì)目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)格式和像素級(jí)融合技術(shù)都有所不同，控制目標(biāo)參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)情況，項(xiàng)目提出的交通特征信息共享平臺(tái)首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級(jí)數(shù)據(jù)融合問(wèn)題，尋求基于服務(wù)水平的動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)技術(shù) 針對(duì)集中式信息共享平臺(tái)投資大、實(shí)施困難的缺點(diǎn)，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及分布式技術(shù)建立交通信息共享平臺(tái)，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設(shè)思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來(lái)說(shuō)，也容易實(shí)現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)模型 將時(shí)間序列理論與關(guān)聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型，在很大程度上提高了預(yù)測(cè)方法的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性，有利于預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù) 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務(wù)水平判定技術(shù)的支持下，運(yùn)用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實(shí)現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關(guān)的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類(lèi)技術(shù)產(chǎn)品或成果比較 目前，我國(guó)已建設(shè)的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個(gè)個(gè)分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問(wèn)題，異構(gòu)情況嚴(yán)重；在信息共享平臺(tái)設(shè)計(jì)上，大都采用集中式為主，需要新建一個(gè)監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項(xiàng)目所提出的預(yù)測(cè)思路及預(yù)測(cè)方法相比，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國(guó)高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術(shù)產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 本課題針對(duì)的主要對(duì)象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設(shè)成本，而且可以滿(mǎn)足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強(qiáng)的應(yīng)用和推廣價(jià)值。在實(shí)際的應(yīng)用和推廣中，還需進(jìn)一步擴(kuò)充和細(xì)化協(xié)同控制目標(biāo)，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對(duì)具體的控制策略和控制設(shè)施進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，以提升協(xié)同控制的實(shí)際效果。 預(yù)期效果： 運(yùn)用系統(tǒng)論和其他相關(guān)領(lǐng)域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺(tái)的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺(tái)的基礎(chǔ)上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實(shí)踐中，研究成果能夠得到較好的應(yīng)用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種過(guò)程控制系統(tǒng)信息安全防護(hù)的異常檢測(cè)方法，首先根據(jù)失效事件建立故障樹(shù)；然后根據(jù)預(yù)設(shè)的分區(qū)原則對(duì)故障樹(shù)的葉子事件進(jìn)行分區(qū)隔離；再利用各區(qū)域的信息，分別對(duì)系統(tǒng)同一關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行描述，建立關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型；并通過(guò)對(duì)該數(shù)學(xué)模型的參數(shù)進(jìn)行擬合求取最佳擬合系數(shù)，獲得關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的數(shù)據(jù)表達(dá)式；根據(jù)關(guān)鍵性狀態(tài)的數(shù)學(xué)表達(dá)式計(jì)算關(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離，根據(jù)該描述距離計(jì)算任意兩個(gè)區(qū)域?qū)﹃P(guān)鍵狀態(tài)信號(hào)的描述距離；根據(jù)