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本發明提供一種基于區域相關反饋的行人重識別方法及系統，進行初次查詢匹配和反饋樣本收集， 選取不相關圖像作為反饋樣本并標記類型;確定近鄰集合、區域權重調整和特征權重調整;進行特征表 達和距離度量，得到查詢匹配結果;查詢匹配結果，如果符合要求則輸出結果，如果不符合要求，則返 回進行迭代更新反饋樣本，直到符合要求。本發明提出的基于區域相關反饋的技術，是充分了利用行人 圖像的局部特征信息，從局部特征出發，結合其他信息實時動態地調整局部特征權重，并結合傳統行人 重識別方法最終實現準確快速地找出并成功匹配目標嫌

本發明公開了一種數據去重過程中的并行分塊方法，其特征在 于，包括：(1)將數據流中的文件分成多個定長的數據段，所述數據段 的長度大于數據分塊的最大塊長；(2)利用計算機多核處理器并行對每 個數據段進行分塊，每個數據段都通過分塊獲得多個數據塊；(3)將最 后一個數據段除外的每個數據段的最后一個數據塊與后一個數據段的 第一個數據塊進行邊界銜接處理。本發明提出的并行分塊方法，采用 一種新穎的邊界銜接方法解決了傳統分塊方法的

研發階段/n數控銑刀內容簡介：　　球頭立銑刀是加工復雜曲面的主要刀具，在模具、汽車、航空航天等領域有著廣泛的應用，由于其端刃結構復雜，在沒有五軸五聯動數控工具磨床的單位，其使用只能是一次性的，浪費極大。本項目為降低所需的聯動軸數，實現其在三軸聯動數控機床上重新修磨，建立了一種基于三軸CNC磨削球頭立銑刀端刃的數學模型,其端刃仍具備有利于提高刀具切削性能的"S"型端刃；端刃上的任一點均具有相同的法向前角和等法向后角，符合國標規定。　　本項目設計并制造了在三軸聯動數控機床上進行端刃重磨的輔助裝置；實驗證

產品詳細介紹SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統（多功能種子分析儀）1、貨物名稱：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統是根據圖像識別原理來實現自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數分析，以及出苗數、整齊度、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數或蟲卵計數（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內置支持網上在線升級的模塊。3、主要技術指標：★ 500萬像素分辨率的彩色數碼拍攝儀，及超薄的背光光源板，具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。拍照分析的種粒直徑1～20mm。稻種的實粒與秕谷需經風選，再分別計數分析。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。★ 全自動數粒速度：1200～20000粒/分鐘，數粒誤差≤±0.1~0.4%，極少監視修正即達100%正確。全自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。適用于各類農作物實粒種子的自動精確考種、各類糧庫的蟲口自動計數，以及出苗數、整齊度、均勻度分析，顯示和輸出計數結果。★ 具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現自動分類的特性，以及品種比對特性。能自動測出各類粘連種粒的每粒粒形參數（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），并排序輸出。分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結果即現。具有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數據的自動輸入接口。輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數，以確保100%正確目標區的個性化計數：對工作區視野中任選范圍或矩形范圍內的計數。分析數據導出：分析圖像結果可保存，自動形成總報表，統計分析結果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。4 供貨基本配置：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統 數量 備注SC-G型自動考種分析及千粒重軟件系統及電子版簡明手冊 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種分析及千粒重系統軟件質量三包卡 1張 光盤電子文檔中USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質保1年超薄的背光光源板（A4工作臺板） 1個 非人為損壞，質保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產廠家質保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1個 注：本技術標書中打★款項必須響應，否則為重大偏離5. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經銷商在當地找供應商）品牌一體機電腦（酷睿雙核CPU / 4G內存/1G顯存/ 500G硬盤 / 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，Windows 10完整專業版或完整旗艦版）

產品詳細介紹八爪魚教育裝備超級單八爪魚教育的年度“超級新品”終于正式登場。 2020年6月16日，八爪魚教育“更輕的未來”2020超級新品發布會，正式開啟全網直播。八爪魚發布了全新產品線下的首款“超級新品”——蜂鳥X1，教育移動直播箱。 發布會在映目、微博，B站，快手，西瓜視頻等平臺進行全網同步直播，吸引了近10萬人在線觀看。直播獲得了諸多用戶致電垂詢和高度關注。 這次發布會是八爪魚教育的一次大冒險。因為創新的價值觀，和做精品的決心，八爪魚開辟了全新的產品線，要做教育行業中還沒有人做過的事，開辟一片他人尚未踏足的新領地，打造教育行業的“超級單品”。 1蜂鳥X1，更輕的未來 教育的未來，理應更“輕”。蜂鳥XI——教育移動直播箱，是八爪魚為教育場景量身打造的超級單品。也是目前為止，最為便攜的、可應用于多種教學場景的移動直播設備、移動視頻錄制設備。 它和傳統的同類設備比較，最大的優勢就是輕，小，簡單，便攜。剔除了所有復雜繁瑣的功能和操作過程，一切精簡，保留最核心的部分。以AI技術賦能功能應用，適應多種教學場景。 蜂鳥X1是真正的“無線“設備，只需要架起腳架，安裝AI攝像機，然后開機錄制，迅速搞定。與同類設備相比，減除了近2/3的體積，用一只小箱子，就可以把全部家當都裝進去，拎箱即走，大大提高了便攜性。 因此，蜂鳥X1的使用不再局限于單一場景。可以自由移動，機位設定也更自由，這意味著，場景的選擇擴寬了，以前無法直播或者本地錄制的場景，因為蜂鳥的輕便和自由，都可以輕松實現。 2黑科技，真AI 在新品發布前，我們也曾露出一些新品的關鍵詞，比如黑科技、真AI。蜂鳥X1的核心——AI攝像機XY10，具有三大核心優勢，AI追蹤，智能構圖，手勢感應。真正做到“黑科技、真AI”,讓教育場景的使用更加得心應手。 在AI追蹤方面，XY10可以實現最遠 40 米，水平方向最快 180 度/秒的智能追蹤、跟焦拍攝。自動對跟蹤目標構建全方位的視覺模型并進行精確識別，即便是目標人物在復雜環境或遇到障礙物丟失時， XY10也能在目標出現的第一時間再次尋回并繼續追蹤人物拍攝。這對于教學場景的使用來說綽綽有余。 同時，XY10-AI高清攝像機將人像構圖、尺度估算等AI技術引入到智能拍攝系統中。拍攝時，可自動對人物進行專業構圖優化處理，其功能包括自動構圖，手動構圖，景別鎖定等等。XY10還創造性的融合了手勢感應。自然易用的手勢讓快門控制、跟拍追隨、鏡頭變焦等都能一手搞定。 3高度開放，多場景覆蓋 蜂鳥的優勢，決定了它可以覆蓋更多使用場景，如教學錄播、微課錄制、教師教研、雙師課堂、大型會議，還有戶外教學、運動會、學校晚會錄制等。都可以使用蜂鳥X1完美記錄。可以說，擁有一套蜂鳥X1，你就不再需要其他設備了，適用大多數教學場景，同時節約了教學裝備的成本。 蜂鳥X1具有高度的開放性。可以使用自有平臺，也可以兼容各大廠家的第三方剪輯軟件。我們也為蜂鳥適配了三個版本：移動直播旗艦5G版、移動直播LTE4G版、標準WiFi版。每個版本都有單雙機位工選擇，最大化的滿足用戶的多樣性需求。 4“撥云見日”，等你加入 八爪魚還為蜂鳥X1配備了一項重要計劃——“撥云”扶貧計劃。2020年，所有扶貧項目及扶貧城市項目采購蜂鳥X1系列，該項目均可補貼15%。八爪魚教育投放的補貼年度總預算為1000萬元。 八爪魚教育希望能夠通過最先進的設備，將優質的教育內容傳遞到貧困地區，在今年這個特殊時期，能夠切實的為教育事業做出一點貢獻。 八爪魚的新產品線已開啟，在發布會結束后，蜂鳥X1同步開啟首批限量預約，這預示著蜂鳥X1要正式面臨市場的檢驗了。我們對蜂鳥X1充滿信心，因為它代表著教育的“未來”。 旅程才剛開始，未來“很輕”，但夢想和價值依舊具有非同尋常的分量，我們邁出第一步，用時代前沿的技術來武裝自己，提升效率。之后，我們還會有更多為教育服務的新鮮科技好物，等待我們共同去發現和探索，不斷打破常規，用科技賦能教育。

D2D 異構網絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網進行數據中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數據，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統的關鍵技術之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數據傳輸中對能量效率的優化，將使得數據傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續航時間表示滿意，手機續航時間已經成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯，其研究結果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現先單調遞增后單調遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構網絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優的NP難聯合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態和干擾水平而動態變化的一對一匹配問題，并通過采用穩定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優化理論來解決能效優化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節能減排戰略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發展方向和國際通信產業長期發展趨勢相一致，將在技術、環境和經濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網絡資源分配、干擾協調、移動性管理、自組織組網等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經驗。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領域主流期刊發表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網通信與網絡技術專題研討會聯合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

高校科技成果盡在科轉云

本發明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數據傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數據量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數據量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數據作為強用戶數據，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數據；本發明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統能效。

上海大學機電工程與自動化學院智能基礎件團隊聽取醫生需求，運用3D打印技術快速開發并制作的簡易面屏、護目鏡等防護用具，已經送到上海市第一人民醫院供一般門診醫護人員備用。 機自學院工訓中心接到“護目鏡”3D打印加工要求，從模型設計到工程訓練中心進行打印，再經試戴到精修參數，護目鏡樣品成型只用了2天時間。在打印過程中，團隊嘗試了不同打印材料與成型方法，選用了光敏樹脂或熱塑性聚氨酯彈性體（TPU）進行打印工作。2月2日開始小批量加工。但實驗室產能有限，為了盡可能多做幾套，設備24小時開機，工作人員兩班倒，目前已交付8副護目鏡。 該團隊還將護目鏡的模型數據與打印參數全網公開，師生們還設計了護目面屏組合體與負壓隔離罩，后續工作也在緊鑼密鼓地進行中。

陳樂堯和黃麓升兩位老師與湖南萌境智能三維技術有限公司聯合開發的是一款3D打印設備，該產品已進入可靠性實驗階段，取得了階段性的成果。有望在今年推向市場，實現首臺套銷售。 該產品是在兩位老師的通力合作下，通過自主設計機械電氣等結構，自主開發控制程序，經過近三年的刻苦攻關完成的。3D打印技術是一個新興高科技產業，市場正在快速成長，方興未艾。針對公司本身的產業布局，我們較早地聯合湖南萌境智能開展了3D打印設備的研發，也期待這個產品成為萌境智能未來的盈利產品。在目前抗疫的關鍵時刻，陳樂堯老師還指導公司設計了多款疫情防控急需產品，并利用SLS技術快速打印出來。這些產品可以解決醫護人員口罩佩戴時間久了之后勒耳朵的問題。同時，雙方還在積極合作研究新型的護目鏡產品。