产品详细介绍本平台是一个旨在为老师提供备课资源、引导学生自主学习国学经典的资源系统。以国学经典的原文为核心，向外拓展和延伸，建构一个包括文化知识、人物故事、经典诵读、游戏测评在内的文化系统；在制作上紧密地与现代信息技术、多媒体技术、视频音画技术、游戏原理结合起来，同时在内容研发上严格遵循学术规范，严谨审慎地对待内容的开发， 使之成为信息化与人文性、生动性与科学性完美结合的系统软件。1、软件功能：该软件为国学多媒体资源，可用于教师备课参考、课堂情境教学和学生自主学习。2、软件内容：涵盖中国文化经典之经、史、子、集、蒙学等15 部经典。蒙学经典：《弟子规》《三字经》《百家姓》《千字文》《笠翁对韵》；思想元典：《论语》《孟子》《大学》《中庸》《老子》《庄子》；文史经典：《史记》《唐诗》《宋词》《历代美文》。 3、软件特点（1）制作权威：由来自北京大学、清华大学、中国人民大学、北京师范大学的国学大师和儿童心理专家全面解读，精心打造 。    （2）情景生动：采用快乐学习的设计理念，创设了富有游戏性、趣味性的独特场景。                （3）互动灵活：设计了童声跟读、神奇汉字、互动游戏等多种参与形式，最大限度地激发儿童的学习潜能。                                        （4）技术领先：充分利用现代计算机多媒体技术，全方位刺激儿童的想象，鲜活灵动地诠释国学经典。                                            （5）根据国学经典文本特点和学生学习需求，设计了快乐诵读、动画剧场、汉字故事、博闻多识、游戏空间、知识库等学习功能。

产品详细介绍 智慧学习的构建意义        在信息化时代下，充分运用云计算、大数据、移动通信技术，以增强、丰富和加速学习过程，借助于开放教育资源、智能化的“互联网+”个性化学习模式。在任何时间、任何地点实现互联互通，智慧学习环境的构建使学习者的行为改变能力得以增强的较为灵活的学习，让学习者通过自我导向、以人为本的学习方式，并利用智能设备和社会网络，让学习者发展自我启动的创造性学习能力的学习途径。

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本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种可穿戴式上肢康复训练机器人装置，包括肩关节、上臂、肘关节、前臂、腕关节和手掌。本发明机器人装置有 8个自由度，用来模拟人的上肢关节自由度，康复训练中能够提供较多的活动度，使人体上肢的主要关节都能得到辅助训练；采用可穿戴式结构，结构简单，重量轻，能穿着于患者身上，舒适性好，并且直接作用于患肢，因此训练的针对性强，效果好。多自由度的结构设计，可以满足多种控制方式，可以辅助患肢进行单关节运动和多关节复合运动的康复训练，达到辅助完成患者的日常生活需要的目的。

本成果提出了一种新型的移动式磨抛加工机器人方案，实现了具有高转动输出特性的并联机构构型创新设计与尺寸参数优化，建立了机器人整机高刚度高能效设计方法，开发了高能量密度关键驱动单元，搭建了开放式机器人控制系统并研制了移动式混联磨抛机器人系统样机，攻克了机器人精度保证难题并实现了末端执行器的准确定位。 项目研究了曲面自适应的主被动耦合柔性磨抛法兰，建立材料去除模型以研究进给速度与接触力同步耦合规划方法、开发了面向大型风电叶片磨抛加工余量检测的原位视觉测量系统，进行了面向大型风电叶片磨抛的原位视觉测量-余量补偿-力控加工的自适应打磨与验证，为大型风电叶片力控磨抛工艺系统设计提供了理论基础和实现手段。 并且项目研制基于玻璃钢叶片高光反射表面三维激光扫描测头，构建了面向超大叶片的多移动机器人协作型激光三维测量系统，并完成了大型风电叶片测量软件的开发，实现风电叶片高精度定位以及健壮、高效高精的多机器人协作测量与叶型分析。 【技术指标】 【市场前景】 目前机器人打磨技术在汽车零部件、五金卫浴、3C电子、工业零件、医疗器械、航空航天和轨道交通等行业已经有较为成熟的应用。但相对焊接、喷涂、搬运码垛等机器人应用来说，打磨应用规模还比较小，随着人口红利的消失、产品成本降低和产品质量提高的要求，这一细分领域也蕴涵着巨大的发展潜力。近几年，我国打磨机器人行业市场规模快速增长，从2012年的15.58亿元增长到了2022年的96.1亿元，年均复合增长率达到18%，未来随着劳动力结构的改变及智能制造的发展仍有开拓增长空间。

智能机器人创新实验平台是由海天雄研发的以Cortex-A15高性能ARM芯片为上位机来控制机器人行为动作的平台，由上位机系统(ARM芯片)与下位机(51芯片)两大部分组成。该平台可根据不同的实验需求进行独立工作。 上位机（三星公司Cortex-A15的5260 ARM芯片）主要是运行控制机器人的Android应用程序，并且此系统也拥有丰富的外设，可以用来学习Android应用程序的开发以及ARM芯片的学习，可以作为整个嵌入式系统的教学平台使用。 下位机（AT89C51系列的芯片）主要是根据上位机发送的命令控制机器人的动作行为，此系统可以拥有一般51单片机的外设（LED、数码管、蜂鸣器等），可以独立使用，并且拥有大量的传感器，例如：舵机、超声波、直流电机、摄像头等。 智能机器人创新实验平台采用的是上位机控制，通过WiFi路由通道，根据下位机探测的环境因素判断情况回传给上位机以此智能控制。另外，可以在非控制情况下循迹运行。主要由四大块组成：上位机5260平台运行Android程序、WiFi路由模块、单片机与驱动模块以及机器人的感知与控制系统。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

观察齿轮与齿轮间的咬合传动，从而获得其交互作用的概念，并培养小朋友对科学的兴趣。可作制作套件用。