产品详细介绍 智能设备与应用STEAM主题课程 项目背景 随着科技的快速发展，各式各样的智能设备已逐渐融入到我们的日常生活中，为人类带来诸多便利。传感器作为与外界环境交互的重要手段和感知信息的主要来源，是各类智能设备的基础与核心，在推动社会进步和经济发展有着十分重要的作用。学习电子传感相关知识有助于学生了解现代科技社会，并体会制作科技创意作品带来的乐趣。 在本项目中，学生可借助八爪鱼智能设备与应用套件和人工智能与编程教学系统，了解常见传感器和执行器的原理及应用，制作相应的创意作品，并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫ 认识常用传感器和执行器的原理，知道其功能和应用领域，并学会简单使用。 ⚫ 初步了解简单的机械结构和连接方式，体验简单的模型搭建。 ⚫ 了解指令、程序和算法的基本含义，能够读懂简单的程序流程图。 ⚫ 学会使用图形化模块或 C++语言设计简单程序，并下载到模型上执行。 2.过程与方法 ⚫ 通过阅读多媒体资料和对传感器、执行器进行连接测试，掌握搜集、分析、比较和分类信息的方法，培养信息处理能力。 ⚫ 能够读懂图形化编程或 C++的程序流程图，能分析程序的功能并简单调试，发展编程思维能力。 ⚫ 能根据现实生活中人工智能的实际应用，设计程序并使模型运行，发展工程思维能力和解决问题能力。 3.情感态度与价值观 ⚫ 了解日常生活中常见的智能设备，初步认识智能设备对工作和社会的影响。 ⚫ 乐于倾听不同的意见和理解别人的想法，尊重他人的情感与态度。 ⚫ 实事求是，勇于修正与完善自己的观点。

广泛应用在航拍、测绘、植保、检测、搜救等多种领域的设备，部分有我司自行开发，也可以为特殊用户定制开发领域装备；

Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

其他成果/n建筑材料技术领域，具体涉及一种减噪保温墙体材料及其制备方法和减噪保温砌块及其制作方法。该方法包括步骤：1）准备原料；2）将骨料、氧化石墨烯、水泥和硅灰混合，得到混合物A；3）向混合物A中依次加入减水剂、粘结剂、激发剂和水泥质量30～40%的水，搅拌混合，得混合浆料B；4）将作物秸秆制作成秸秆框架；5）将混合浆料B倒入模具中进行浇筑，并在浇筑过程中将步骤4）得到的秸秆框架放入到模具中，脱模后经过养护，即得。本发明主要原料为建筑垃圾，解决了建筑垃圾处置问题和废物资源化利用。秸秆与骨料间的空隙结构增长了声波传递的距离并多次折射，削弱了=声波的能量，具有良好的减噪作用。

本发明公开了一种迭代空间模糊聚类的大脑磁共振图像超体素生成方法，包括以下步骤：首先，由于人类大脑具有相同的拓扑结构，从基于群体的大脑MRI模板获得一组种子模板；其次，为了排除部分容积效应的影响，提出了一种迭代空间模糊聚类算法，将体素分配给每个种子生成超体素。本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，生成有效的大脑磁共振图像超体素。

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。

本发明公开了一种用于显微粒子成像测速系统的图像采集装置及图像采集方法，其中图像采集装置包括双脉冲激光器、分束镜、扩束模块、荧光显微镜、照明区域调节模块、CCD相机以及同步控制器，与CCD相机和双脉冲激光器连接，用于控制双脉冲激光器和CCD相机同步。脉冲激光被分束镜衰减并反射导入扩束模块，扩束后被照明区域调节模块会聚于显微镜物镜焦平面前方，调节照明区域调节模块，可以实现了照明区域大小的可调节。与现有的技术相比，本发明应用于大功率脉冲激光器作为光源，大幅提高了照明光光强，并能实现照明区域大小的调节，满足显微粒子成像测速系统对落射照明的要求，并能提高了采集图像的信噪比。

本发明公开了一种基于探测器温度的红外图像非均匀性校正方 法，通过图像增益校正系数和采集的均匀背景图像，计算探测器在不 同探测器温度点下的偏置本底，进一步地，根据偏置本底和探测器当 前工作温度的对应变化趋势以插值方法估算探测器在当前工作温度下 的偏移校正参数，最后利用图像增益校正系数和偏移校正参数对红外 图像进行两点校正。相应地，本发明还提出了一种对应的校正系统。 本发明无需红外探测器温控系统及调零挡片，根据探测器在不同温度 点下的偏置本底和当前探测器的温度及时有效地计算校正参数，在保 证红外图像校正效果的同时，有效降低了算法复杂度，增加了实时性。

本发明提出一种基于四点二元模型的图像纹理特征值的提取方法,首先计算2x2像素块内四个像素点像素值的均值;其次计算每个像素点与均值的差值,若差值大于等于一给定阈值,就置该像素块的位置编码值为1,否则为0;最后将四个像素块的位置编码值乘以相对应的权重后,再将4个乘积求和,就得到该2x2像素块的纹理特征值,本发明只需要计算四个像素点与其均值的差值,得到4bit的二进制码,计算量减少一半且复杂度低,且能有效地表示人脸的局部纹理信息,可应用于人脸检测,识别和目标跟踪系统.