针对我市发展航天产业的政策和国内外市场环境面临的新问题，本项目基于大规模并行计算 技术和软件无线电技术研究开发一种新型全软件卫星数传链路系统，突破现有调制解调设备性能提 升的瓶颈，既匹配“大卫星”的技术需求，同时全软件的设计又可有效降低成本，提高产能，符合 “小卫星”市场对“量”的需求。总之，本项目将进行“软件定义卫星数传设备”及航天产业链电 子信息软硬件系统的研发、生产、销售，产品将覆盖多种制式的卫星数据传输、地面测试和地面接 收应用系统。

项目针对公网网络规模大用户多，专网用户自主网络维护能力弱的关键难题，提出了云-边-端一体化的异构资源管理架构及优化方法，可满足感知、测控、通信等多样化业务需求，提供全流程一体化端到端解决方案，变革新一代移动通信网络的网络优化模式，促进感知、测控、通信等行业专网用户快速跨越式发展。

本项目面向智慧城市建设需求，针对当前安防监控智能化水平低的现状，研发基于人工智能 和互联网技术结合的多光谱人脸检测和跨频谱人脸识别方案。该方案突破了传统人脸检测与识别基 于可见光的弊端，并可以极大促进国家智慧城市尤其是安防事业的信息化和智能化建设，改变现有 安防业的服务质量落后面貌。首先，该技术可以避免传统安防监控中大量人力和资源的浪费，扭转 高能耗、高排放的增长格局，形成绿色增长和绿色转型的新常态；其次，该技术术区别于现有的常 规的可见光检测和识别技术，具有抗恶劣环境、全天候工作等特色。

单兵便携式4G移动侦码设备是一种主动式手机侦码设备，其基于无线通信基站和无线网络工作原理，采用OFDMA技术方案，产品具有体积小、功耗低、易隐藏、易操作等技术优势。其设备主体仅有一部智能手机大小，具有便携性高、隐蔽性强、操作简单的特点。可广泛应用于国安、公安、保密、军队等有关部门，是一种能够广泛应用于一线搜捕、跟踪、采集人员的便携式单兵侦码设备。

该项目具备论文和软著支持，在西安市第九医院应用。技术核心：使用 PyTorch 深度学习框架， 基于 EfficientNet 构建了眼底病变非增生型病变分期（国际分期分为五个不同严重程度，0 期为无明 显病变 4 期为严重病变）模型接近国际先进水平。 基于 Faster RCNN 两阶段检测网络基本架构使用新的训练方式对低分辨率的图片进行超分 以及改进的特征金字塔结构构建了最终的模型。我们提出的检测模型在没有使用预先分割 mini patches 进行训练 CNN 网络的情况下 , 在 E_ophtha_MA 数据集上在 (False Positives per Image)FPI>6 时 sensitivity 大于 0.8, 超过了目前已知的算法和医生的表现。

本项目提供一种基于细粒度组织的科技创新知识洞察平台技术。包括识别创新链条上的机构、 人才、企业、成果等资源，细粒度组织成果资源 , 形成创新链知识元，围绕创新链形成机构、人才、 企业、成果的知识图谱。洞察技术的发展趋势，分析各科研机构、科研人才对创新链的贡献度；洞察 各企业的产品和技术分布情况，分析科研机构的成果对企业产品生产的贡献度以及需要解决的问题。