人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

本成果规划厂区占地200亩，首期投资2亿元，规划在未来1年多的时间内建成年产5万套心血管支架、2万套心脏瓣膜、20万套可降解金属骨螺钉、骨夹板生产线，预计在2015年取得各项产品注册许可证，带动实现产值将达10亿元。该成果将达到国际先进水平，填补我国高端心血管医疗器械产品的空白。

泪道阻塞是眼科常见病，其危害主要是溢泪，经常流泪可导致眼周皮肤粗糙、糜烂、下睑外翻、鼻泪管阻塞引起的慢性泪囊炎，常有脓性分泌物从泪点排出，对眼球构成潜在危险，对病人带来很大痛苦，既防碍工作，又影响美观。所以我们研制了人工泪小管，人工鼻泪管。

人工超材料是指亚波长尺度单元按一定的宏观排列方式形成的人工复合电磁结构。由于其基本单元和排列方式都可任意设计，因此能构造出传统材料与传统技术不能实现的超常规媒质参数，进而对电磁波进行高效灵活调控，实现一系列自然界不存在的新奇物理特性和应用。然而，传统的电磁超材料和超表面都是基于连续变化的媒质参数，很难实时地操控电磁波。 以程强教授为核心团队的课题组在国际上首次提出“数字编码与可编程超材料”，提出用二进制数字编码来表征超材料的思想，通过改变数字编码单元“0”和“1”的空间排布来控制电磁波。这一概念的提出不仅简化了超材料的设计难度和优化流程，构建了超材料由物理空间通往数字空间的桥梁，使人们能够从信息科学的角度来理解和探索超材料。更重要地是，超材料的数字化编码表征方式非常有利于结合一些有源器件（例如二极管和MEMS开关等），在现场可编程门阵列（FPGA）等电路系统的控制下实时地数字化调控电磁波，动态地实现多种完全不同的功能。 在该工作中，作者利用优化算法，设计相应的时空三维编码矩阵，超表面将入射波能量分散到空间任意方向和任意谐波频谱上，这一特性很好地缩减了雷达散射截面（RCS），未来有望应用于新型的计算成像系统。更重要的是，引入时间维度的编码之后，可以扩展传统的空间编码比特数，降低了实现高比特可编程超表面的系统复杂度。例如，一款2比特的可编程超表面，只要设计相应的时空编码矩阵，就可以在中心频率和谐波频率实现等效的360度相位覆盖，这是传统可编程超表面无法实现的，可用于实现波束塑形等一系列实用功能。 本工作得到了国家科技部重点研发计划“变革性技术关键科学问题”重点专项“微波毫米波数字编码和现场可编程超构材料的理论体系与关键技术”，以及国家自然科学基金等项目的资助，相关实验测试工作在东南大学毫米波国家重点实验室完成。

本实用新型公开了一种人工气道，特别是一种应用于医疗卫生领域的人工气道。本实用新型提供一种可以简化对人工气道封闭气囊压力进行监测，并能实时对封闭气囊的压力进行自动安全调节，同时防止误操作，使其可以安全且稳定维持在理想压力值的人工气道，包括导管、主接头、封闭气囊和充气管，所述主接头设置在导管的端部；所述充气管一端与封闭气囊相通，另一端与压力指示气囊相通，还包括压力安全阀。当临床医务人员在充气接头处注射气体，随着注射气体的增加压力指示气囊压力，封闭气囊以及压力接口处的压力也随之增加，一旦封闭气囊和外侧压力指示气囊压力过高超过压力安全阀安全值，压力安全阀打开漏气释放压力。

为中小学校及校外教育机构提供课程整体规划、学习空间创新建设。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型   XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型由上肢肌、三角肌、肱三头肌、肱桡肌、旋前圆肌、指浅屈肌、臂丛和腋动脉等7部件组成，显示上肢带肌、臂肌、前臂肌前群、后群和手肌等结构，共有79个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，85×23×18cm 材质：PVC材料

该探条由手柄、连杆、探头组成，探头直径为1.0、1.5、2.0、2.5、3.0mm五种型号，长度8～12mm，手柄长70mm，连杆长140mm，直径为0.8mm，探头与连杆采用特殊工艺一次成型，不易折断脱落，采取特殊工艺电压变化着色为：金黄、淡兰、深兰不等，不退色、不污染、术中易辨，利用术者操作。用钛合金制成，弹性高，柔韧性好，用于血管内的测量扩张。

鱼线血管线栓，包括鱼线，所述鱼线的长度为7cm，直径为0.265mm；所述鱼线的前端镀有封蜡层，所述封蜡层的长度为0.5-1cm，最大外径为0.7-1.3mm。在所述封蜡层后方，还设有长度为0.2cm的环状修改液涂层，该修改液涂层的后端距封蜡层前端的距离为2cm。