物理仿真实验室，综合应用AI和AR技术，通过3D建模虚拟再现真实的实验场景，借助先进的体感交互设备Kinect进行虚实互动，将真实的实验者与虚拟仿真的实验器材结合到一个画面里，实验者实现无需佩戴任何体感设备，纯手势就可以进行实验互动教学。 物理仿真实验室包含初中物理所有重点难点实验内容，有效协助老师进行实验教学，丰富实验教学方式，提高实验教学效果，降低实验风险。 物理仿真实验室包含： 硬件：服务器、机械手臂、显示器、拓展显示设备、kinect全套。 软件：根据教学要求制作的物理仿真实验资源库，包含初中物理所有重点难点实验内容。如平面镜成像、二力平衡的条件、磁场方向等。

      云幻科教虚拟学科实验室解决方案，根据国家课程标准中的实验要求，运用虚拟仿真技术构建虚拟学科实验室，构建高度仿真的虚拟实验环境和实验操作对象，学生可以自主选择不同实验，在虚拟的环境下进行实验观摩、模拟实验、拓展训练等操作，在虚拟实验的互动体验中更深入的学习知识。虚拟学科实验室由3D教育资源云平台与虚拟现实互动设备构成，优质丰富的教学资源与先进的教学设备联合打造优质的实验教学环境。 虚拟学科实验室的分类： 虚拟化学实验室：涵盖中学化学实验100多个，如中和反应、还原反应、二氧化碳的性质、镁在空气中的燃烧等 虚拟物理实验室：涵盖中学物理实验接近200个，如摩擦力、压力、浮力、光的折射等 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 方案特点： 交互式操作，培养实践动手能力 实验素材丰富，为探索提供多种选择 虚拟实验器材，节省资源损耗 正确操作指引，规避实验风险

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打印设备详细信息：索要完整打印设备资料请访问清锋科技官网下载 3D打印机-LuxCreo清锋科技 教育科研解决方案 3D打印作为一种新型生产方式，可以加速产品开发周期，满足多 材料、复杂形状、任意批量的生产需求，是全球最受关注的高科 技行业之一。拥有3D打印课程、设备的院校、科研机构在创新、 创造方面均有着得天独厚的优势。LuxCreo致力于推动行业发展， 为科研创新、数字化智能化转型以及行业人才培养等方面提供支 持。 01 打印设备 iLux系列桌面机，Lux系列工业机，可作为研发、教学、实验等配套设备，满足不同项目需求 打印材料 EM弹性材料、TM韧性材料、透明韧性材料、Dental齿科等材料，可满足消费、医疗、工业、汽车、航空航天等学科的教学研发需求 打印软件 LuxFlow模型处理软件，支持数据导入、文件修复、智能2D/3D摆放、生成支撑、切片、路径填充等功能，便于快速进行现场教学演示、培训实操、学术研发 清锋科技在3D打印技术、软硬件、材料等方面积累了来自全球各个高校的顶尖人材，可结合院校、机构所需进行相关的培训及讲座，助力教育科研工作更加系统、科学。同时，清锋科技在北京、宁波及美国硅谷均设有打印中心，可为学生及科研人员提供进一步深入了解3D打印的场地支持。 客户收益 院校 提升院校教学硬件水平，有助于培养未来的3D打印人才生动展示课本、教案内容，增加教学趣味性资深3D打印行业专家亲自授课 科研机构 快速将模型、数据形成实物，简化步骤，缩短论证时间结合最新技术，加速研发新产品，输出有价值易商业化的研发项目全球顶尖3D打印工作团队提供技术支持 LuxCreo iLux 高速光固化桌面3D打印机 iLux 高速光固化桌面3D打印机产品介绍 LuxCreo iLux 是面向工程师的高速光固化3D打印机，依托于清华、哈佛、剑桥、佐治亚理工、北卡罗纳州立等名校的光机电、材料、软件专家近10年的研发成果。 iLux 3D打印机适用于快速、高精度打印原型件、测试件和小批量件。 清锋的iLux 桌面机解决方案1．打印能力在有限的空间中摆放3台打印机，且能够打印中等尺寸的零部件，可以在半天内多次打印零部件开展教学任务。iLux 设备具有192*120*200的打印空间，成型速度最快可以到4cm/h，3台设备的占地面积不到2个平方。2．高性能材料高性能材料有助于开展机械设计、金工实训中的装配验证、精度测量等教学要求。iLux设备可匹配高精度、耐高温、坚韧、弹性等多种工程材料，可以满足教学实践的要求。3．实训开放多套教学版LuxFlow软件给学生教学使用，满足模型修复、支撑设计、摆放优化、参数设计、切片生成等实训使用。案例：贵州某高职院校，采用iLux 建设增材制造技术专业普通的塑料3D打印机，如果要打印高性能材料，需要粉末、线材类的工业级设备，但是这些工艺往往后处理复杂、占地面积大、成本高昂。在对iLux 解决方案开展了可行性研究之后，贵州某职业院校确定了面曝光增材制造的优势，并决定可以考虑采用该解决方案辅助增材制造技术专业建设。使用清锋的解决方案后，学院用不到2个平方的空间，就放置了3台“工业级”桌面打印机；同时以较低的预算获得高性能材料的打印实训，得到增材设计课程的软件部署条件。 主要参数 光源 LCD 4K@405nm 适用材料 HT 31, RE 31；DMR II/III, DSG 材料性能 TDS 离型技术 FEP；LEAPTM 打印范围 (XYZ) 192x120x200mm 树脂在线加热 无 XY分辨率 50µm Z轴分辨率 0.010~0.015mm 打印速度 ≤4cm/h@100µm层厚 软件 LuxFlow，在线更新 设备外观 设备尺寸 434x392x548mm 设备重量 28kg   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系，依托自主研发的Lux系列打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn 如有合作需求或者感兴趣的产品，可以扫描下方二维码联系清锋 ↓↓↓ 公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18614034268 销售电话：13817977721；13811595251 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢1017

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

自修复材料是近年来发展迅速的一类新型功能材料,它能够通过物理或化学作用自动修复损伤并恢复其功能，为主动预防材料的潜在危害并延长其使用寿命提供了一种新的智能方法。