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高等教育领域数字化综合服务平台
IECUBE-3831集成电路多功能实验基础平台
IECUBE-3831集成电路多功能实验基础平台是一个用于选择集成电路基础实验方案的主控平台，内置半导体器件&工艺等各类仿真器和模型，与IECUBE-3832实验用半导体参数分析仪配合使用构成完整实验平台。
北京曾益慧创科技有限公司
2022-07-08
IRVS200智能视觉机器人柔性系统开发平台
产品详细介绍维视推出的MV-IRVS200是以"中国制造2025"为理论指导、以"智能机器人"为核心而设计的综合性智能制造科研平台，主要解决智能制造涉及到的复杂工程问题，并将智能制造的相关技术和解决方案传输给用户。MV-IRVS200的研究实验在囊括机械设计、电气控制自动化系统设计、视觉系统设计、工业机器人应用及维护、系统集成技术的基础上，额外配置了机器学习、智能控制、立体视觉、柔性制造的系统设计研究项目，以满足"工业4.0"时代对人才技术能力和协作能力的全新要求。功能特性● 多感应器相融合的六自由度机器人● 立体视觉系统● 基于"机器学习"的模式识别系统● 环境感知系统● "一物一码"产品追溯系统● 多感应器相融合的六自由度机器人● 柔性抓取系统
陕西维视数字图像技术有限公司
2021-08-23
MV-BDP300工业视觉自动化系统开发平台
产品详细介绍产品简介MV-BDP300是基于"工业4.0智能工厂"理念而设计的一套综合性平台，是进入"工业4.0"时代的必备工具。平台除了具备完整的机器视觉及工业自动化功能外，特别应用了"物料智能传递、模式识别、质量检测、数据通讯、柔性系统搭建"方面的技术。而作为一套"开发"平台，用户可以采用多台设备实现"多机互联"，也可以和机械臂联动设计智能制造系统，MV-BDP300为此预设计了大量的标准通讯接口和定位传感器。功能特性● 工程实验室建设——特别适用需要经常性测试各种不同工业项目的用户，可以形象立体的向您的客户展示机器视觉检测方案。 配套工业级图像采集系统 预设多检测工位 通用型载具托盘设计 支持二次开发的视觉检测软件 开放式的运动控制系统设计● 教学科研及成果展示——MV-BDP300适用于所有需要视觉自动化技术的教学科研应用，基于"工业4.0智能工厂"理念设计的系统平台，可以更好的展示您的技术成果。 PLC、HMI、MCGS嵌入式组态软件组合控制应用 PC与PLC串行通信 PLC与HMI的RS422通讯 双轨道环形流水线控制● 工业现场设备——MV-BDP300不仅是一套开发平台，更是一套完整的工业检测设备。系统平台设计了上料定位传感器、视觉检测工位、下料定位传感器、检测结果通讯接口等功能模块，可以把设备直接放到生产现场代替人的工作。 字符识别和判断——生产日期、字符logo、汉字等标准字符（图形）的识别检测，支持用户自定义字符库训练 尺寸测量和判断——明—暗、暗—明边界自动识别判断，获取对应边缘的尺寸信息 颜色识别和判断——获取指定区域的色度信息，根据检测精度，区分出颜色有问题的产品 缺陷检测和判断——设置模板，分析需要检测的兴趣点，判断检测区域是否有缺陷 匹配定位——获取检测对象上面的典型特征点的坐标及偏角，智能匹配检测区域，解决每次检测时产品位置摆放不一致的问题
陕西维视数字图像技术有限公司
2021-08-23
2019年“双百计划”典型案例：常州大学阿里云大数据实验室
常州大学阿里云大数据学院成功落地对于落实江苏省“两聚一高”新实践聚力建设“强富美高”新常州提供了有力支持，为常州市经济发展集聚智力资源，培养云计算、大数据、人工智能方向的高端复合型人才。
中国高等教育博览会
2021-12-16
云上高博会寄语—电子科技大学校长曾勇
电子科技大学校长曾勇寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—东北师范大学校长刘益春
东北师范大学校长刘益春寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—中国农业大学校长孙其信
中国农业大学校长孙其信寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-24
云上高博会寄语—北京理工大学校长张军
北京理工大学校长张军寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语-成都航空职业技术学院校长张蕴启
成都航空职业技术学院校长张蕴启寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据 的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点 云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消 除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包 括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集 和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据 聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云 的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量， 根据该漂移矢量对低精度点云的各样点进行漂移，实现融合。本发明 的方法在消除低精度点云漂移误差的同时，可实现小幅度噪声的光顺。
华中科技大学
2021-04-11