人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

这个项目是集硬件、软件、服务于一体，通过高科技现代化的网络技术、4G/5G技术、云技术、调频广播发射技术、远程监测、播放管理等技术，实现远程管理、播放服务。

该系统对推拿手法尤其是慎用手法利用VR技术让学生们进行互动练习，在最大程度保证安全的情况下达到训练目的。

1、江苏优埃唯智能科技有限公司UAV智能视觉感知教学研究实验平台，包含3个彩色高清工业相机与2个免驱USB多系统兼容摄像头，满足不同场景、不同功耗需求的图像采集需求，并包含配备数字光源控制器的补充光源、高精度可控PLC置物台、内置数据存储与处理器、显示器。 2、支持单目、双目、三目等不同数量相机、以及工业相机、免驱USB摄像头等不同类型图像采集装置的自由组合、协同数据采集与处理功能、适用于不同尺寸目标的静态/动态连续帧触发采集。 3、提供机械设计及电气图纸、Python开发例程源码与功能手册，支持二次开发。 4、具有基础图像处理功能，以及相机标定、立体匹配、目标定位等多种先进的图像处理功能。

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 特殊教育资源中心（资源教室）云平台，划分为学校端、学生端等多用户端口。用户端口登录使用上相互独立，在数据和资源上又能实时同步共享。 学校端集成了人员信息管理、档案管理、数据中心、评估中心、训练中心、个别教育计划、系统管理、云课堂等核心功能模块，主要用于学校创建、管理特殊学生档案、建立个别教育计划、进行科学评估训练的工作平台。 学生端以学生能够简单操作、便捷使用为核心，主要用于学生进行评估训练、线上课堂、在线学习等。 系统支持对资源中心管辖的学生、教师、家长的基本信息和扩展信息的上传和维护；支持查询全部学生使用系统的全部记录档案，包括学生的基本信息、在系统中所进行的评估、个性化辅导计划、参与的训练、在线训练的游戏的结果等。 系统建立起资源中心辐射的特殊教育云数据中心。可随时动态查询学校的学生数量、教师数量，还可以根据不同障碍类型、不同年龄段的学生等等进行自由统计。实现学生进行专业量表测评后结果的自动分析和数据挖掘，查看各学生的评估与训练开展情况，为特殊教育资源分配和管理提供极具价值的参考依据。 系统预置特殊教育专业评估工具，可以各种针对不同问题类型进行评估，以便特教老师了解特殊儿童的障碍程度，使教学、训练或研究更有针对性。普通学校和培智学校常见的特殊学生包括：智力障碍、学习障碍、自闭症、情绪与行为障碍、注意力与多动障碍、社会适应障碍等不同类型。提供了包括学习障碍儿童筛查量表、孤独症行为评定量表、儿童感统发展评定量表等权威评定量表。 系统根据儿童的发展阶段和信息加工过程，不同类型的特殊儿童提供了包括感统训练、语言训练、人际交往训练、认知训练、情绪训练等各种主题训练方案，促进特殊儿童的潜能开发，提高他们的各项能力。训练内容包括视频、动画、游戏、多媒体课件等形式多样，具体包括：大龙球游戏、我是谁、心情日记、小小乐队、蝴蝶的形成、戴帽子、手的训练等不同维度不同内容的训练课。 系统提供完整的IEP（个别教育计划）模板，教师可以根据学生的障碍奠定评估报告，结合系统资料介绍中的教学建议，为学生制定训练目标和训练计划，再开展适宜的训练内容，即实施个别教育计划。学生在进行训练的过程中，学校管理人员可以查阅到学生的所有训练计划，并且了解学生的训练情况，对当前个别训练计划进行检查、追踪与指导。在每个阶段性评估中，教师也可以根据评估报告适当地调整个别训练计划，使得个别训练计划在每一个时期都是最适应儿童发展的。

功能特性： 高灵敏度全指向阵列咪头，覆盖方圆近10米空间，声音干净自然； DSP数字阵列对比算法，自适应动态降噪，完美去除环境噪声； 全数字自动增益，远近距离说话，拾音大小效果一致； 集成班班通音频信号管理平台，所有音频设备集中管理使用，节约投入，便于维护。   本设备采用处理器与拾音器分离设计，拾音器与处理器通过一根或者两根专用数据线连接，实现音频和电源共线远距高保真传输，拾音器由处理器集中供电。处理器外壳采用标准19英寸机柜设计，1U高，可直接与其他录播设备固定安装在机柜里面，由机柜直接通过市电供电，与其他设备集中管理维护。 处理器集成多功能音频处理平台，具备高速DSP语音处理模块、多路自动混音、环境噪声消除、自动增益、前级放大、多路输入输出音频管理、每路输出音调调节、输出音量调节、单独和混合输出等多种功能。实现一台机器即可接入管理班班通里所有的音频设备，如无线麦克风、电脑音频、校园广播等，处理器直接输出音频至录播主机录音和功放扩声使用，避免使用一般监控类拾音器需要额外增加比如调音台、混音器、前级放大器等设备，节省投入，大大减轻维护工作量。 本设备提供单拾音器和双拾音器两种配置方案，可根据空间大小和形状选购安装。一般类似方形规整空间，可选用单拾音器方案，用一个配套的专用拾音器安装在空间中央天花上，实现整个空间的声音采集；如果是狭长型空间或者过大空间（如100平方米或以上），则选用双拾音器方案，用配套的两个专用嵌入式拾音器，前后分布嵌入在天花上，进行整个空间的声音采集。实现一个平台满足不同空间需求的高效配置。

◎无可挑剔的本底噪声 ◎十路麦克风48V幻像供电 ◎不发言通道电平自动衰减，有效降噪 ◎先进声控电路设计，声控开关自动切换 ◎自动话筒开启，有效抑制啸叫 ◎全自动啸叫抑制，极大提高现场扩声效果 ◎无损音效处理，声音原汁原味再现 ◎总输出高、中、低音调调节 ◎特有环境噪声消除功能，嘈杂环境清晰录播 ◎匹配录播系统要求，优化输出端口电平，无需经调音台，直接使用 产品介绍：            本会议、录播音频处理平台主要针对精品课堂录播、多媒体教室录播、班 班通互动课堂录播、法庭录播、审讯室录播、本地和远程会议录播等工程应用 针对音频采集和现场扩声的需要而特别研发的音频处理产品。     本音频处理平台根据录播系统工程实际应用需求进行专门研究开发，采用 模块化设计，可以根据不同的工程需要，选配相应的模块组合，为工程需要提 供最适合的应用方案，节约工程投入。为迎合录播系统应用的多样性需求，开 发人员为本平台设计了丰富全面且可调的各类接口和设置，可以衍生出丰富多 样的搭配使用效果，游刃有余的应对各种不同的使用需求，同时也有效避免了 系统平台对其他音频中介调节设备的依赖，如调音台等，节约高效。     本平台具备10路自动混音、针对性的主动环境噪声消除、一流的全自动啸 叫消除、远程主动回声消除等全面卓越的功能，各功能模块灵活配置，您可以 根据具体工程需要，轻松用组合出高效的配置，有效解决在各种录播工程中遇 到的几乎所有的音频问题。     感谢您选用我们的产品，如使用过程中，有任何的意见和建议，或者还有 没法解决的音频问题，请随时与您的销售商联系，向我们及时反馈您的问题， 以便我们不断改进和完善我们的产品。   技术参数： 

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。