以色列技术创新成果资料汇编.DOCX

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1、以色列技术创新成果资料汇编计算机及信息网络技术特拉维夫大学希伯来大学威兹曼学院目 录一、特拉维夫大学 .11. 4-2013-456 |大数据分析 (4-2013-456 | Big Data Analytics) .12. 4-2012-335 |本地化使用 TOA 从多路径 .23. 7-2013-442 |微机电系统(MEMS)传感器和执行器 .44. 7-2009-59 |高速光子数字 - 模拟转换 .65. 7-2015-932 |免费在线 web 应用程序向导 .86. 4-2012-407 |新均衡器符号间干扰(ISI)沟通渠道与单载波传输 .97. 7-2011-192 |压缩

2、传感的雷达检测 .108. 4-2007-37 | Multi-Silencing 算法(MSA)分析Multi-Knockout和扰动实验 .129. 7-2014-779 |多焦点成像使用光学相位掩模 .1410. 4-2008-34 |传统显示器上显示高动态范围的图像 .1511. 4-2007-38 |算法预期的用户活动 .1712. 4-2010-33 |眼睛凝视修正视频会议 .1813. 4-2007-35 |智能视频重新定位目标 .2014. 4-2014-857 |无线发射器的测向 .2215. 4-2013-456 |大数据分析 .24二、希伯来大学 .271. 11-200

3、6-120 |电子身份认证技术 .272. 10-2008-2072 |基于用户的评论自动生成产品排名技术 .273. 10-2009-2331 |基于地理空间数据分析的路线搜索技术 .294. 10-2012-2759 |经改进的压缩数据安全扫描技术 .305. 10-2010-2434 |计算机辅助手术和医学图像处理实验室 .316. 10-2009-2261 |针对盲人的人工视觉应用 .317. 10-2010-2556 |提高盲人导向装置应用 .328. 7-2006-854 |医学成像方法和系统应用 .339. 9-2011-2610 |分析超分子自组装的软件 .3410. 10-2

4、007-1910 |针对时间信号处理的神经算法技术包括人类语音识别任务 .3511. 18-2009-2336 |跟踪和分析人类的空间行为的系统应用 .3512. 10-2013-2888 |实时定位调查智能手机应用程序应用 .3613. 10-2006-1317 |多传感器超分辨率系统及方法 .3714. 10-2006-1038 |新视图合成技术(复数图像传感器) .3715. 10-2006-860 |使用动态场景帧预测的在线视频注册技术 .3816. 10-2007-1907 | 3D 可视化场景技术 .3817. 10-2006-93 |照片和视频图像的彩色化技术 .3818. 10

5、-2006-94 |目标导向烟雾动画技术 .3919. 10-2006-1016 |无重复翘曲的运动计算技术 .3920. 0-2006-1219 |视频拼接技术 .3921. 10-2006-1406 |广义全景马赛克技术 .4022. 10-2009-2303 | 映射图像编辑技术 .4023. 10-2011-2616 |使用对极几何的视讯稳定技术 .4024. 10-2010-2370 |针对自有示例进行图像和视频升级 .4125. 10-2012-2837 |使用表面马赛克进行视频摘要处理 .4126. 10-2012-2814 | 用来增强图像的非刚性稠密对应应用程序 .4127.

6、 10-2011-2657 |视频中颜色平衡系统 .4128. 10-2009-2271 |EAW 编辑技术和应用 .4229. 10-2011-2707 |特定内容图像增强技术 .4230. 10-2012-2790 |去除图像模糊度技术 .4231. 10-2008-2076 |单图像去雾技术 .4332. 10-2006-817 |实时模式匹配技术 .4333. 10-2006-922 MARKOVIAN DOMAINS 和统计指纹的分割的蛋白质序列 .4334. 10-2006-300 |针对所有已知的蛋白质进行自动分类的新工具 .4435. 10-2009-2304 |多角度表面马赛

7、克技术 .4436. 10-2008-2104 |超像素模型颜色的模型 .4437. 10-2006-1713 |编译器辅助票调度技术 .4538. 10-2007-1913 |指示客户端 IP 技术 .4539. 10-2007-1900 |频谱稀疏线性判别分析方法 .4640. 10-2009-2253 |估计图像噪频的数量方法 .4641. 10-2007-1832 |提高缓存性能与降低能源消耗技术 .4642. 10-2009-2299 |通过最大化网络流量预测技术 .4643. 10-2010-2449 |增强情感分析的算法 .4744. 10-2010-2394 |从网上提取近似的

8、数值属性技术 .4745. 10-2010-2432 |检测识别信息隐身含义技术 .4846. 10-2010-2479 |提高,调整图像精度的技术 .4847. 10-2010-2480 |提高图像匹配的新算法 .4848. 10-2011-2636 |针对网络社区传播的优化预测系统 .4949. 10-2011-2615 |蓝噪抖动与半色调技术 .4950. 10-2006-303 |登记和显示用户反馈机制通过对 WWW 索引的使用 .4951. 10-2008-2072 |基于用户的评论自动生成产品排名技术 .50三、威兹曼学院 .521. 保护 RFID 电子标签免收功率分析攻击 .5

9、21一、特拉维夫大学1. 4-2013-456 |大数据分析 (4-2013-456 | Big Data Analytics)数据挖掘和机器学习;面向用户的安全:一个多学科的方法,拟议的研究是一个跨学科的项目,旨在开发一个自适应网络安全系统是 personally-adjusted 人类用户的特征。项目是基于快速发展的文学在“可用的安全” 出现在系统安全性的实现通常取决于用户行为,和许多更严重的安全漏洞的发生,因为用户的行为,有时错误的。项目结合了四种不同的研究方法: 公理建模、机器学习、优化和模拟。这个小组将开发的最优用户行为模型作为系统和环境的函数属性。这些模型将提供最佳系统配置的用户行

10、为的迹象将保持高水平的安全。行为研究与安全相关的行为。这组将进行一系列的实验来研究用户的安全相关行为在实验室设置专门研制的试验系统。本研究的目的是开发一个用户行为预测模型,基于经验数据。机器学习和分类。这个小组将使用机器学习技术和统计方法来识别和模型用户行为包括异常和对用户进行分类类根据他们与安全相关的行为。发展与安全相关的体系结构。这个小组将制定系统安全架构考虑个人用户的行为的特点和调整安全设置用户类型和使用场景。这四组将密切相互作用。公理模型的输出将作为基础行为研究;行为实验的结果将被用作输入机器学习和分类,及架构的设计将驱动的发展模式和行为实验的设计。研究应该最终导致一般的发展和适应面向

11、用户的安全解决方案,使用新颖的安全体系结构,基于公理化和行为模型。新建筑将比现有的体系结构和可能的优势和缺点会被识别。4-2013-456 Big Data Analytics (英文对照)Defence and SecurityICT and MediaMobileICT and MediaInternetICT and MediaData Mining / Handling / ProcessingICT and MediaCommunication TechnologiesBen Gal Irad, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, Indu

12、strial EngineeringBukchin Yossi, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, Industrial EngineeringShmueli Erez, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, Industrial EngineeringData Mining and Machine Learning; User-Oriented Security: A Multi-Disciplinary Approach2The proposed research is an interdiscipli

13、nary project, aiming to develop an adaptive cyber-security system that is personally-adjusted to characteristics of a human user. The project is based on the rapidly developing literature on “usable security“ which emerged from the realization that system security often depends on user behavior, and

14、 that many of the more severe security breaches occur because of users actions, sometime erroneous ones. The project combines four different research approaches: Axiomatic modeling, Machine Learning, Optimization and Simulations. This group will develop models of optimal user behavior as a function

15、of the system and the environmental properties. These models will provide indications of optimal system configurations for which user behavior will maintain high levels of security.Behavioral research on security-related behaviors. This group will conduct a series of experiments to study users secur

16、ity related behaviors in a laboratory setting with a specially developed experimental system. The aim of this research is to develop a predictive model of user behavior, based on empirical data.Machine learning and categorization. This group will use machine learning techniques and statistical metho

17、ds to identify and model user behavior including anomalies and to categorize users into classes according to their security-related behavior.Development of security-related architecture. This group will develop architecture for system security that considers characteristics of individual users behav

18、ior and adjusts the security settings to the user type and the usage scenarios.These four groups will closely interact with each other. The output of the axiomatic models will serve as the basis to the behavioral research; the results of the behavioral experiments will be used as inputs for the mach

19、ine learning and the categorization, and the design of the architecture will drive the development of the models and the design of the behavioral experiments.The research should eventually lead to the development of a general and adaptive user-oriented security solution, using novel security archite

20、cture, based on both axiomatic and behavioral models. The new architecture will be compared to existing architectures and the possible advantages and shortcomings will be identified.2. 4-2012-335 |本地化使用 TOA 从多路径(4-2012-335 | localization using TOA from Multipath)这项技术我们的专家团队已成功开发为达到在多径条件下的最佳性能位置估计独特的

21、算法。新颖的估计优点是,它达到的精度比其他主要的方法和它的计算复杂性是低显著更好。这意味着该算法非常适合于在具有有限的实时,存储器和功率资源系统实施并且仍然产生具有最佳精度的定位估计。3当今现有用于在多径的存在位置估计实际的方法是不理想的,并从大估计误差的可能性高,限制在许多应用室内定位的吸引力受损。此外,该实现最佳性能的位置估算算法是很复杂的,因此在大多数情况下是不实际的实施。需求基于到达时间的定位方法(TOA)测量的吸引力,因为其准确性用带宽增加。在室内环境中的发射信号由这样的多径到达被接收的对象,墙和民族反射。用于位置估计需要测量所述第一到达路径的 TOA,但它往往是显著衰减由于破坏性叠

22、加多径反射,或者被障碍物阻挡。在添加剂的热噪声的存在,基于 TOA鲁棒和准确的位置估计是一个相当大的挑战,特别是当信号噪声比(SNR)低。最近的 WiFi 和蜂窝标准已经升级到支持设备国产化。随着智能手机的扩散,预计在不久的将来无线室内定位将起到内公共区域显著辊使导航,如购物中心,机场,停车场和基于地理位置也使商业化。潜在应用在室内无线系统中的目标的精确和强大的定位估计由基站在许多应用,如室内导航,库存跟踪,公众安全,救援,军事,交通管理,家庭自动化和病人监护重要。发展阶段该算法已开发相比,使用的统计多径信道模型,并与来自真实室内多径环境进行测量的 IEEE 标准的计算机模拟其他参考的方法。4

23、-2012-335 | localization using TOA from Multipath (英文对照)Defence and SecurityICT and MediaMobileICT and MediaCommunication TechnologiesWeiss Anthony Joseph, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, Electrical Eng-SystemsRaphaeli Dan, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, Electrical Eng-SystemsBialer

24、 Oded, T.A.U Tel Aviv University, Engineering, School of Electrical EngineeringThe TechnologyOur expert team has succeeded to develop a unique algorithm for location estimation that attains optimal performance in multipath conditions. The novel estimator advantage is that it attains accuracy which i

25、s significantly better than other leading methods and that its computational complexity is low. Meaning the algorithm is well suited for implementation in systems with limited real time, memory and power resources and still yields location estimation with best accuracy.4Todays existing practical met

26、hods for position estimation in the presence of multipath are suboptimal and suffer from a high probability of large estimation error which limits the attractiveness of indoor positioning in many applications. Furthermore, the location estimation algorithms that attain best performance are very comp

27、lex and hence in most cases are impractical for implementation.The NeedPositioning methods based on time of arrival (TOA) measurements are attractive since their accuracy increases with the used bandwidth. In an indoor environment the transmitted signal is reflected by objects, walls and peoples thu

28、s multipath arrivals are received. For the position estimation the TOA of the first arrival path needs to be measured, however it is often attenuated significantly due to destructive superposition with multipath reflections, or blocked by obstacles. In the presence of additive thermal noise, robust

29、and accurate position estimation based on TOA is a considerable challenge especially when the signal to noise ratio (SNR) is low.Recent WiFi and Cellular standards have been upgraded to support localization of devices. With the proliferation of Smart Phones it is expected that in the near future wir

30、eless indoor positioning will play a significant roll enabling navigation inside public areas such as shopping centers, airports, parking lots and also enabling commercialization based on location.Potential ApplicationPrecise and robust positioning estimation of a target by base stations in an indoo

31、r wireless system is important in many applications such as indoor navigation, inventory tracking, public safety, rescue, military, traffic management, home automation and patient monitoring.Stage of DevelopmentThe algorithm has been developed and compared to other reference methods with a computer

32、simulation using IEEE standards of statistical multipath channel models and with measurements taken from real indoor multipath environments.3. 7-2013-442 |微机电系统( MEMS)传感器和执行器(7-2013-442 | MICROELECTROMECHANICAL SYSTEMS (MEMS) SENSORS AND ACTUATORS)克雷洛夫维亚切,T.A.U 特拉维夫大学,工程学院,机械工程学院技术我在纳米机电系统(MEMS/ NEM

33、S)的设计和建模方面的研究活动结合了理论和应用并集合了几个方向。这项研究的总体范围是开发新方法来驱动和传感其在微器件中的执行。在微系统领域,高度竞争的工业环境下,设备性能要求日益提高,导致了利用更复杂设计开拓复杂的物理效果。我们在特拉维夫大学的学校工学院建立的微系统的设计与表征实验室(MDCL )里基于微结构中遇到的复杂的机电现象中进行深入理论和实验研究,并开发新的驱动和探测方5法。在我们小组设备开发的实例中,我们可以注意到静电驱动参变微谐波减振器、惯性(加速器和陀螺仪)和位移传感器、倾斜微镜,以及用于切换和微机械记忆应用的双稳态和多稳态装置。用于非易失性机械存储器和逻辑单元的双稳态和多稳态的

34、微器件。静电或磁性致动的微结构的一个显着特征是它们本质上是非线性的。该研究的新的理论和试验结果表明了普通、双稳态和多稳态结构尤其是参数驱动装置的微米和纳米结构的动态性和稳定性。这些装置可是实施在非常坚固和可靠的机械非易失性存储器、开关装置以及微和纳米机械逻辑单元上。惯性传感器 - 微加速度计和角速度传感器(陀螺仪微)这项研究是专注于开发惯性微传感器的加速度计和陀螺仪的新工作原理。特别是,一种新颖的加速度/作用力传感器在近期被开发。它的工作原理是基于双稳态装置的稳定性界限监控。这种方法使得该装置的灵敏度显著改善。该方法的可行性被实验证明。同时,建立了一个新的微型陀螺仪的平衡传感模型。深入的理论分析表明,该装置可明显的提高性能。 最近引进了角速度传感器的高效参量激发驱动模式,目前正在表征阶段。此外,其他几个研究项目正在建设,包括电活性聚合物微器件的开发(与特拉维夫大学的沙哈姆教授合作)和用于生物传感和气体传感的纳米谐振器(与克雷格黑德教授、伊利奇博士,美国康乃尔大学合作)专利美国授权专利 7613367PCT 在非零动量陀螺、双稳态加速度计、临时参数陀螺仪上申请了7-2013-442 | MICROELECTROMECHANICAL SYSTEMS (MEMS) SENSORS AND ACTUATORS(英文对照)Kryl

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