RFID无线射频技术简介

射频识别（Radio Frequency Identification简称RFID）技术是20世纪90年代兴起的自动识别技术。它是一项利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现信息传递并通过所传递的信息达到自动识别的技术。与传统的接触式识别技术和光学识别技术相比,射频识别技术不但可以使电子标签和读卡器之间实现无接触．而且可以实现多个标签的防冲突操作,从而可以解决很多传统识别技术的缺陷。     

基于数据挖掘专利著录信息聚类研究

专利信息分析可以分为外部信息（著录项信息）分析与内部信息（专利技术文本）分析。基于数据挖掘理论,运用IPC分类、专利名称、摘要字段、设计人和专利权人等专利著录信息的五维属性,设计一种新的专利信息识别分类方法,并以船舶工业技术进行实证测试,取得了较好的分析效果。     

青岛绘制RFID全球创新资源发展路线图

青岛市科学技术信息研究所发布消息称,为推进青岛市物联网技术创新和产业发展获取重要战略性信息资源,了解物联网关键技术无线射频识别（RFID）全球发展路线及趋势、揭示研发热点,     

RFID技术介绍和在交通领域的应用

射频识别技术是20世纪90年代开始兴起、并在最近几年里得到快速发展的一种自动识别技术,是一顷利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触的信息传递和识别的技术。     

浅谈VI视觉识别系统

VI（Visual）是视觉识别的英文简称,是以塑造企业形象为目的,以企业标志、标准字形、标准色为主体的视觉传达媒介。这种视觉识别,能够充分表现企业的经营理念和企业精神、个出持征,使社会公众能够一目了然地了解企业传达的信息,从而达到识别企业并建立企业形象的目的。     

基于专利相似度的突破性技术发明识别研究——以纳米技术为例

随着我国发明专利申请数量的迅猛增加,如何通过事前和事后指标测度并识别技术和经济价值高的突破性技术发明就成为学术界面临的焦点问题。针对我国专利普遍缺乏引文信息的现状,本文利用专利的国际专利分类（IPC）信息构建两两专利相似度指标,并引入时间维度对过去、当前以及未来三个时间段的专利相似度比较,测度专利的新颖性、独特性和影响力,从而构建突破性技术发明的综合识别方案。然后,以纳米技术为例,利用美国专利商标局（USPTO）在1975-2015年的授权发明专利数据进行实证检验。结果表明：（1）基于专利IPC四位和六位分类的相似度指标分别可以识别出6.23%和5.06%的纳米技术专利为突破性技术发明;（2）基于专利相似度识别的突破性技术发明与基于专利被引数识别的突破性技术发明具有显著的正相关关系,但是,两类识别方法得到的结果中仅有不足总样本的0.5%是相同的,表明以往单纯依赖专利被引数据识别突破性技术发明可能存在一定偏差;（3）对突破性技术发明来源特征的实证检验表明,基于专利相似度和基于专利被引数的突破性技术发明的发明人和组织来源特征基本一致,而发明层面的知识来源特征呈现不一致的结果,进一步反映出两类识别方案的差异性。本文基于专利相似度构建的突破性技术发明识别方案既为企业在实践中挖掘和利用高价值的发明专利提供参考,也对未来突破性技术发明相关研究达成一致结论具有重要意义。     

利用RFID技术进行图书馆管理

针对学校图书馆在图书流通管理过程中的繁杂流程,以及较大的工作量和容易产生失误的问题,提出利用无线射频识别技术（RFID）来代替现在的条形码识别技术,实现图书的批量识别和流通管理。RFID能够实现远距离、移动目标、大批量、无遗漏和自动快速的识别,特别是对于仓库藏书的管理,该技术能够在不移动图书位置的情况下,短时间内阅读完大批图书的信息,与条形码识别技术比较,具有省时省力快速简便的优点。     

运用RFID技术变革陶瓷物流

RFID（Radio Frequency Identification）射频识别技术作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的高新技术,通过对实体对象的唯一有效标识和自动识别,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境,被广泛应用于物流信息输入、存储与采集,逐渐成为企业提高物流供应链管理水平不可缺少的技术工具和手段。[第一段]     

我国省域知识产权（专利）密集型产业识别与培育路径研究——以贵州省为例

基于专利文献计量及产业情报分析,研究构建贵州省知识产权（专利）密集型产业界定标准,对贵州省各国民经济行业关键指标进行测算,分析识别出贵州省知识产权（专利）密集型产业,结合产业识别情况、发展现状及影响因素,从（技术）供给面、（市场）需求面及（创新）环境面等三个维度研究提出贵州省知识产权（专利）密集型产业培育路径,以期为建立省域知识产权（专利）密集型产业界定标准,识别、分析和培育发展知识产权（专利）密集型产业提供情报支撑和决策参考。     

学生创造能力的提高须注意开发其思维能力

思维是思维主体处理信息及意识的活动。思维主体是可对信息进行能动操作（如采集、传递、存储、提取、删除、对比、筛选、判别、排列、分类、变相、转形、整合、表达等等活动）的物质。思维主体既有自然进化而形成的动物（如人）,也（会）有逐渐发展完善的人工智能产品。思维活动的对象是信息及意识。信息是能被思维主体识别的事物现象及表象。意识是思维活动的产物,意识以信息的形式储存、表现和输出,意识传播的实质是信息传播。意识往往又会成为思维主体进行下一步思维的基础。这里思维和意识两个词分别代表不同的事物,但人们往往把它们当作同一个概念,这种状况容易引起人们认识上的混乱,因此需要注意区分。     

区域物化探信息特征级融合识别地质体的方法研究

浅覆盖区地质填图工作由于受景观条件制约而存在精度低、效率差的实际困难;勘查技术方法（地球物理手段具有穿透性、地球化学方法根据土壤-基岩成分上的继承性识别）是解决这一问题的有效途径;已报道的研究主要为地球物理、地球化学单方法的应用,它们只反应了地质体一方面的特征,利用这些信息识别岩性必然存在多解性。本文拟将物化探数据进行特征级融合,提取地质填图中的岩性信息。通过理论研究与数据分析的结合,提取物探特征信息特征和化探特征信息特征,本文拟将区域物化探数据进行特征级融合应用,使两类信息从根本上相互印证、约束,用于浅覆盖区岩性识别。     

贵州省知识产权（专利）密集型产业研究

针对贵州省知识产权（专利）密集型产业的识别界定标准和产业分类尚未建立的现状，参考借鉴国家知识产权局、国家统计局以及美国商务部和欧洲专利局等的知识产权（专利）密集型产业界定标准，基于2017—2021年期间贵州省专利基础信息，从专利文献及产业情报视角，研究识别出贵州省知识产权（专利）密集型产业，并研究分析贵州省知识产权（专利）密集型产业特征、发展态势、产业分布、专利分布及变化趋势，以期为贵州省识别、监测和培育发展知识产权（专利）密集型产业提供情报支撑和决策参考。研究发现，贵州省知识产权（专利）密集型产业发展保持了较好延续性，发明专利规模整体呈增长趋势，而各产业发明专利密集度则有所波动，专利地区分布严重不均衡；满足贵州省知识产权（专利）密集型产业条件的行业减少，范围呈集中趋势；贵州省知识产权（专利）密集型产业与国家知识产权（专利）密集型产业及战略性新兴产业具有较好协同性，行业种类较国家层面更为广泛；贵州省知识产权（专利）密集型产业与当地特色优势产业契合度高，但其产业总产值与专利支撑程度反差巨大，专利对产业的贡献未充分体现，应着力促进创新链与产业链融合协同发展。     

基于RFID/物联网的校车安全监管系统的架构

射频识别（RFID）技术以其穿透性能好、安全性能强、可同时识别多个电子标签等特点,可以实现多目标、非接触式的唯一性识别,是构建“物联网”的支撑技术之一。以RFID 技术为基础,结合电子传感、信息处理以及无线通信等技术,实现监管系统与校车间的主动辨识以及信息交互在校车安全领域中的应用具有重要意义。     

机器人色标设计及识别算法

在半自主机器人足球比赛（MiroSot）中,机器人色标是机器人身份的标识,设计的合理色标可以使识别准确,不会相互干扰、出错,识别快速、计算量小。在比赛中,机器人视觉子系统的性能对整个系统的性能影响很大。识别机器人并快速准确获得机器人的实况信息对机器人策略的执行有着决定性的作用,直接影响系统的正常运行。分析了足球机器人视觉系统中色标设计的特点和要求,提出了一些提高视觉系统的实时性、准确性的方法。     

产学研协同创新生命周期识别研究

借鉴生命周期理论构建了基于模糊集合的产学研协同创新识别模型,从理论上将合作和协同划分为生命周期的相邻阶段,确定了协同度、合作产出、协同效应三个关键识别指标,并通过案例分析检验了识别模型的可操作性。研究结论表明：（1）产学研协同创新生命周期识别模型在保留阶段间模糊性的前提下实现了协同过程的科学划分;（2）关键指标的识别效果良好,指标量化方法能够结合主客观评价;（3）协同关系的发展路径存在差异性。     

RFID系统的组成及工作原理

无线射频识别技术（RFID）是一种自动识别技术，它利用无线射频方式来进行非接触式自动识别，极大地加速了信息的收集和处理，具有精度高、适应环境能力强、抗干扰、操作快捷等优点，因此，与其它的识别技术相比有更大的应用范围。本文着重讨论了它的基本组成和工作原理，为进一步开发应用提供了方便。     

一种基于图学习的异常轨迹检测模型

<正>随着人工智能技术和传感器技术（如GPS）的普及,移动轨迹数据（如车辆轨迹数据）以前所未有的规模产生,轨迹数据包括了交通出行的时间和位置信息,反映了各种各样的交通模式和出行特征。对轨迹数据进行分析已经成为一个热门的研究领域,它有着广泛的应用基础,如交通流量预测、地图匹配、轨迹相似性计算和轨迹出行方式识别等应用。     

隐马尔可夫模型在命名实体中的应用

命名实体是文本中基本的信息元素，是正确理解文本的基础。命名实体识别就是要判断一个文本串是否代表一个命名实体，并确定它的类别，即发现命名实体和标注命名实体。利用了隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）和改进的隐马尔可夫模型进行英文命名实体的识别。     

基于DSP的语音识别系统研究

文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法（DTW）实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。     

物联网——信息化发展的“催化剂”

物联网就是＂物物相连的互联网＂。这有两层意思：第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。因此,物联网的定义是通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接.