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土工格室
山东路德新材料股份有限公司 2021-09-01
开源鸿蒙创新实验平台 型号:LPHM-25
1、产品介绍 国家大力鼓励信创产业发展的背景下,本实验箱基于OpenHarmony操作系统,是一款结合主流人工智能外设模块、物联网通信模块,满足实训需求,助力开发者提升OpenHarmony的应用开发。 OpenHarmony全场景实验箱,为开展鸿蒙系统实践教学的专用平台,通过该实验平台实现鸿蒙系统下的OpenHarmony北向应用开发、OpenHarmony南向设备开发等关键技术,使学生在深入了解鸿蒙系统的基础架构、技术原理、开发流程的同时,掌握基于标准鸿蒙系统和轻量级鸿蒙系统的应用开发的技能,为未来从事鸿蒙应用开发打下坚实的实践基础,打造智慧农业、智能家居、智能医疗、智能安防、智慧交通等现代智慧场景的综合应用的能力。 本实验箱适用于OpenHarmony操作系统在高校的移动互联、物联网、人工智能、创新创业等相关专业中实践教学的应用和推广。主要适用于高校、职业院校、培训机构、企业、开发者和相关师生。具备功能齐全、课程资源丰富、场景灵活组合等优势,实现了产学研创一体化的教育模式。 2、产品展示   图2.8 开源鸿蒙创新实验平台展示 3、产品特点 先进性 l性能卓越:搭载嵌入式边缘计算处理器RK3566/rk3568,配备4GB RAM与16GB存储空间,以及11.6英寸高清电容触摸屏,确保流畅的用户体验。 l支持多操作系统:鸿蒙(OpenHarmony)、Linux; 扩展性 l定制化设计:所有硬件单元均采用模块化设计,支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 l项目套件丰富:提供多种可选的项目套件模块,支持完成多样化的鸿蒙应用场景设计和创新。 实验箱采用磁吸式模块设计,不仅可以轻松地吸附在验箱上,从而简化了安装和拆卸过程,而且用户可以根据实际需求随时添加或更换模块,从而灵活地拓展实验箱的实验内容和应用场景。 配套 课程与实验:支持包括鸿蒙北向应用开发、鸿蒙南向设备开发等在内的丰富课程和实验。 该产品除软硬件双开源,可二次开发和学习使用外,还配备针对设备完整的实训指导书完整丰富的教学实训素材资源。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。
江苏学蠡信息科技有限公司 2025-07-15
AI人工智能语音机器视觉实验箱
1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成,高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器,标配4GB DDR3内存和16GB闪存,可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统,可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器,预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库,支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例,如语音前处理(声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取)、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等,通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 (1)先进性 性能卓越:搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399,配备4GB RAM与16GB存储空间,以及6英寸高清电容触摸屏,确保流畅的用户体验。 高效运算:配NPU协处理器模块,专为神经网络模型设计,提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富:提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口,满足多样化的外设连接需求。 (2)扩展性 定制化设计:所有硬件单元均采用模块化设计,支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富:提供多种可选的项目套件模块,支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台:智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展,增强了平台的适应性和灵活性。 (3)包容性 多功能应用:实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学,提供全面的教育资源。 课程与实验:支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合:平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性,提升了实训设备的复用率,有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战,实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景,以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景,及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能,均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。
江苏学蠡信息科技有限公司 2025-07-15
一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法
本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法,该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域,并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中,同时保留了原路网的数据信息,最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中,用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况,本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围,自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并,保留了原有用户已经维护好的路网信息,节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本,同时提高了扩展路网的准确性。
东南大学 2021-04-11
用于大数据处理系统的内存数据集置换系统与置换方法
本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统, 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析,得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合;信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测,并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块;决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序,判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换,在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并
华中科技大学 2021-04-14
云南生物资源保护与利用国家重点实验室揭示了马来穿山甲可能是SARS-CoV-2类似病毒的潜在自然宿主
项目成果/简介:云南大学省部共建云南生物资源保护与利用国家重点实验室张志刚团队于2020年2月2日开始对之前发表的马来穿山甲病毒组学数据(该数据由2019年3月24日无法救护成功的穿山甲肺的样本获取)(Liu et al. 2019, Viruses 11, 979)进行重新组装和全面系统地分析,发现这批马来穿山甲携带SARS-CoV-2相近的冠状病毒(命名为Pangolin-CoV),其与SARS-C
云南大学 2021-01-12
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学 2021-04-10
一种在图像中识别物体的方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,对环境噪声较大的场合,根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法,根据动态区域连通性提取物体的结构特征,通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析:本发明最主要的任务是弱化了形态的特征,强调结构,从而加强的了抗噪能力,并通过概率模型,给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用(自然生态保护区的熊猫识别)当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析:本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象,从对象的颜色特征出发得到结构,对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学 2021-04-10
基于图像序列的超分辨率成像技术
基于真实成像模型,图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法;对弱纹理目标的高清重建,对超精细纹理的精确预测与重建。
东南大学 2021-04-11
基于CR系统的图像增强技术应用研究
上世纪80年代,日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography),它是用成像板(Imaging Plate,简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储,再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术,实现了胶片数据化,为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础,为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像,使其不再经过显影、定影、水洗技术流程,从而节省了大量的劳动力和精力;CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间,保证了图像的质量,也便于图像的存储、查找,从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代,方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点,CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时,会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制,这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求,从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素,其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说,由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免,而且一直存在,因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题,利用图像增强技术对模糊图像处理,方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果:
南京工程学院 2021-04-11
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