北京大友可为信息技术集团有限公司是一家专注于高等教育领域教学实训平台技术的高科技企业，提供基于 5G、 人工智能、机器人和物联网结合领域的新一代信息技术教学实训科研平台。 公司总部位于北京中关村国家自主创新示范区核心区，在上海、成都、西安、长沙等地高科技产业园设有子公司 / 分支机构。各地员工总数50余人，其中博士4人，高级技术人员12名，中级技术人员19名。公司在智能机器人、 5G+AI、5G+ 物联网、疫情防控系统、智慧小区、智慧物流、智慧医疗、通信专网等领域落地创新成果。 我司结合各高校人才培养计划，提出 5G 和新一代信息技术实验室建设方案，配套教学科研统一软件平台，在学校 实验室内搭建一个功能齐全、性能先进的 5G 通信 /5G 物联网 /5G 人工智能 /5G 机器人实验平台，帮助高校快速建 立相关专业教学资源以及实训、教学科研环境，满足课程实验、课程设计、实习实训、科研训练等多方面需求，帮 助学生更好地学习课程内容，提高学生动手能力，激发学生学习兴趣。

安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售

XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统（舌诊、面诊、问诊）   XM-SZY01中医望诊信息采集管理系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪及问诊模块三种功能巧妙的融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理以及问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： 1、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析功能。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，支持5步撤消。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。   三、问诊分析处理： ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选，通过回答 88 道试题（病人起病和转变的情形，寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况）， 最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查询，也可以打印辩证报告。

一、产品简介     本实验系统覆盖了光纤光学、 光纤通信和光纤传感器等相关领域。是学生学习并了解光纤传输信息和光纤传感信息的基本原理和相关技术的基础实验设备，通过实验掌握相关的基本原理和基本操作，为以后的学习奠定坚实的基础。涉及的专业：信息类专业、通信专业、光学专业、物理专业、计量测试专业和仪器科学专业等。 二、实验内容 光纤光学基本知识 1）光纤激光器与光纤的耦合实验； 2）光纤传输损耗性质及测量实验； 3）光纤数值孔径（NA）测量实验； 半导体激光器特性实验 1）半导体激光器阈值实验； 2）半导体激光器效率、串联电阻和背光电流的测量； 3）半导体激光器的调制特性实验； 4） 半导体激光器的结发热效应实验； 光纤无源器件 1）光纤转换器测试实验； 2）光纤变换器测试实验； 3）光纤耦合器测试实验； 4）光纤隔离器特性测试实验； 5）波分复用器和解复用器测试实验； 6）可调光纤衰减器测试实验； 7）光纤机械光开关特性测试实验； 光纤传感实验 1）M-Z光纤干涉实验； 2）光纤温度传感实验； 3）光纤压力传感实验； 光纤通信实验 1）多模光纤特性测量； 2）单模光纤特性测量； 3）法兰盘特性测量； 4）衰减器特性测量； 5）光分路器特性测量； 6）光波分复用器特性测量； 7）回波反损测量； 8）光波长测量； 9）扰模器制作； 10）PI特性测量； 11）光源稳定性测量； 12）模拟信号光调制； 13）模拟信号光接收； 14）图像信号传输； 15）CMI码型变换实验； 16）接收定时恢复电路实验； 17）消光比测量； 18）加扰码实验； 19）5B6B码型变换实验； 20）光时域反射测试仪； 21）CDMA扩频调制解调实验； 22）AMI／HDB3终端接口实验； 23）同步数据接口实验； 24）异步数据接口实验； 25）CMI传输系统测试； 26）5B6B线路编码通信系统综合测试； 27）CDMA传输系统测试； 28）在线误码测试； 29）计算机数据传输系统测试； 30）光纤传输系统抗干扰性能测量； 31）同步数据通信系统测试； 6、智能语音光纤通信设计实验 本实验主要涉及语音识别，光纤通信，和智能灯控三部分，利用语音识别电路将语音口令转化为电信号，信号通过远距离数据传输的光纤发送给主控电路，最终主控电路根据解析出的口令来实现控制LED灯的开关、亮度的切换以及颜色的切换。本实验实现了声音信号-电信号-光信号-电信号的一个数据传输与转化的过程，通过本实验，能够让学生进一步学习声光电的数字传输与转化应用，以及光纤通信的优势。  三、实验配置参数 1、 激光器波长：650±20nm， 功率：≤5mw，输出端口：FC/PC ； 1310/1550±20nm，功率：1-2.5mw，连续可调；输出端口：FC/PC； 2、可见光功率探头：中心波长：650nm，最大输入功率5.5mw； 3、红外探头：响应波长范围：800-1700nm； 最大输入功率：4mw，校准波长：1550nm/1310nm； 4、光纤数值孔径参数：多模光纤跳线：纤芯直径62.5um；长：1米； 5光纤机械光开关：插入损耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波损耗＞50dB ；开关速度：≦8ms ； 6、高隔离度光纤隔离器：最大插入损耗：0.35dB ；回波损耗：≧50dB ；隔离度：≧30dB ； 7、光纤耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入损耗1310/1550: 3.3dB ; 8、光纤波分复用器：隔离度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入损耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 9、光纤可调衰减器：0-30db可调； 10、光纤温度传感器：测温范围：-40°~260°，精度1%； 11、光检测灵敏度高，实际测试指标约-40dBm； 12、可建立临时应急通信系统（点对点距离大于50公里），可传输PCM电话、同步数据（速率：2.048Mbps），计算机数据、模拟图像等业务。 13、语音识别/声控芯片：内置单声道mono 16-bit A/D 模数转换；内置双声道stereo 16-bit D/A 数模转换；内置 20mW 双声道耳机放大器输出；内置 550mW 单声道扬声器放大器输出；支持并行接口或者 SPI 接口；内置锁相电路 PLL，输入主控时钟频率为 2MHz - 34MHz；工作电压：(VDD: for internal core) 3.3V；48pin 的 QFN 7*7 标准封装；省电模式耗电：1uA； 14、TF卡(MICRO SD 卡)：存储空间512M； 15、喇叭：直径5CM；负载电阻8欧；额定功率1W；厚度1.1CM ； 16、麦克风：3.5mm迷你麦克风；灵敏度52DB； 17、光纤收发器：额定电压:DC 5V; 物理接口：DB9串口接口与SC接头；RS-232数据传输速率： DC-250Kbps； 18、单模光纤跳线：接口：SC-SC单模光纤跳线；类型：单模；工作波长：1310-1550nm；纤芯直径：9μm。 四、实验目的 1、了解光连接器及其原理、种类，实验操作进行连接器参数测量； 2、掌握光纤偏振控制器工作原理，实验操作单模光纤偏振状态控制； 3、了解光纤耦合器用途及其性能参数，实验操作测量耦合器特性参数测量； 4、了解光纤隔离器用途及其性能参数，实验操作光纤隔离器特性参数测量； 5、了解光纤光开关用途及其性能参数，实验操作光纤光开关特性参数测量； 6、了解光波分复用器（WDM）原理与意义，操作双波长波分复用（WDM）原理性实验； 7、实现声音信号-电信号-光信号-电信号的一个数据传输与转化的过程，通过本实验，能够让学生进一步学习声光电的数字传输与转化应用，以及光纤通信的优势。

       计算全息与信息安全综合实验系统是用光电传感器件（如CCD或CMOS）代替干板记录全息图，然后将全息图存入计算机。全息图可以通过用计算机模拟来实现被测物体的数字再现和处理。也可以利用空间光调制器（SLM）实现光学再现。数字全息与传统光学全息相比具有制作成本低、成像速度快、记录和再现灵活等优点。近年来，随着计算机特别是高分辨率CCD的发展，数字全息技术及其应用受到越来越多的关注，其应用范围已涉及形貌测量、变形测量、粒子场测试、数字全息显微、防伪、三维图像识别、医学诊断等许多领域。        TP-XOS1 计算全息与信息安全综合实验系统使用高精度CMOS相机和空间光调制器（SLM）进行采集和再现，降低了对环境（暗室、防震）的要求，免去了冲洗的不安全隐患，可以对数据进行二次开发，如滤波、存储、传输、加密安全等，拓展了全息的应用领域。 主要实验内容： 数字记录数字再现实验 光学记录数字再现实验 数字记录光学再现实验 光学记录光学再现实验 信息安全光学加密原理实验    

  GIM302惯性测量装置由三轴陀螺仪、三轴加速度计、温度检测模块及数据处理电路构成，可实时监测运动体的三维角速度、三维线加速度及空间姿态信息，并通过RS422/RS485数字接口依照既定通信规约输出经过多维度误差修正（涵盖温漂补偿、装配偏差校正、非线性特性校准等）的完整惯性参数。该设备采用差动式陀螺设计架构，显著降低了直线加速度与机械振动带来的干扰，同时具备宽温域补偿功能，确保在严苛工业环境下稳定工作。 应用范围: 该系列产品典型应用场景包括：便携式三维激光扫描系统、工业机器人高精度运动控制、微创手术导航设备、地下工程定向钻进系统、智能驾驶测试平台、水下机器人定位导航、无人机飞控与制导系统等。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。