南京师范大学课程资源研究所是专门从事省地市级、社区科普教育资源、中小学、幼儿园和大学课程教学资源研究、开发与应用的研究机构。下设科普教育资源研究室、自动测量与控制工作室、物理课程资源研究室、化学课程资源研究室、生命科学课程资源研究室和教育科学课程资源研究室，并有17000平方米的研制生产基地。研究所有一支由南京师范大学的专家教授带领的50多人的技术研发团队，先后承担了教育部“高等师范教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”和 “新世纪教育教学改革工程”等各类教育教学改革研究项目30多项，30多位老师参加了新课程标准的制定和新教材的编写工作。研究所成立以来，累计已经获得了50多项教育技术产品发明专利，在科普教育资源和课程教学资源研究、开发与应用等研究领域形成了明显的优势。 　　南京师范大学课程资源研究所可提供的系列教育产品有：科技馆、科普馆、科技创新实验室、科学探究实验室、数字化实验室、通用技术实验室、机器人实验室、航天航空科普馆、航天航空科技馆、地震科普馆、地震科技馆、安全教育科普馆、安全教育科技馆、交通安全科普馆、交通安全科技馆、消防科普馆、消防科技馆、幼儿园科学发现室、农业科普馆、社区科普馆、社区科技馆、壁挂式科技馆、科普大篷车、示范性综合实践基地、综合实践活动室、生命健康科普馆、低碳环保科普馆、军事教育科普馆、儿童乐园。 　　研究所研制的系列教育产品已推广应用到了全国各省市5000多家学校和科普场馆，建立了广泛的用户群。南师大系列产品以其卓越的性能成为同类品牌中的佼佼者，正受到越来越多的学校和科普场馆的关注。 　　序号仪器名称单位数量 　　1一度电的意义套1 　　2雾霾的形成与危害套1 　　3都江堰水利工程套1 　　4沼气的利用模型套1 　　5水处理演示系统套1 　　6PM2.5模拟与检测体验套1 　　7健身发电,脚踏发电套1 　　8墙体保温套1 　　9我要低碳套1 　　10生存危机套1 　　11温室气体套1 　　12水土保持演示仪套1 　　13新能源小屋套1 　　14大自然的眼睛套1 　　15地球碳库套1 　　16环保知识互动抢答系统套1 　　17垃圾分类实验仪套1 　　18旧衣物处理套1 　　19把太阳光引到家套1 　　20抽水储能套1 　　21食品巧加工套1 　　22节能用水方法.套1 　　23节能灯PK普通灯套1 　　24环境监测与保护系统套1 　　25垃圾填埋处理场模型套1 　　26环保低碳小屋套1 　　27雨水收集与湿地保护模型套1 　　28地球村的“碳”危机套1 　　29自然界的“碳”循环套1 　　30新能源综合展示模型套1 　　31发电塔套1 　　32飞轮储能套1 　　33废弃物分类与回收套1 　　34风光互补发电套1 　　35太阳能热水器套1 　　36污水源地源热泵原理套1 　　37旋转屋套1 　　38压缩空气储能套1 　　39合理利用清洁能源套1 　　40丰富的含碳化合物套1 　　41碳的迁移套1 　　42碳循环套1 　　43身边的污染套1 　　44了解雾霾机套1 　　45气候辨辨辨套1 　　46绿色之树套1 　　47立柱式智能蔬菜种植机套1 　　48寻找低碳排放物套1 　　49碳失衡世界套1 　　50我的低碳生活妙招套1 　　51美丽的星球套1 　　52碳原子套1 　　53身边有碳套1 　　54测你呼出的二氧化碳套1 　　55地球也发烧套1 　　56百年高碳套1

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

项目成果/简介: 目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无

通过机器学习方法对个人的各种属性，如身份、年龄、姿态、表情、颜值、行为等进行自动识别和分析，广泛应用于人机交互、推荐系统、智能监控、安全控制等诸多领域。包括3D手势姿态识别、基于静态图像的人体行为识别等技术。

目前，公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法，对于非限制性非现场治超才刚刚起步，技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题，阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术，可以对货车的属性进行精细化检测与识别，融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造，极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

儿童智能颜色识别和彩绘钢笔，其上壳体的顶端嵌设具有处理器的控制电路板，控制电路板的上端面设有颜色传感器，控制电路板的下端面设有RGB?LED，所述壳体内固定有三个微型减速电机，三个微型减速电机的输出轴分别与一旋转活塞上墨器的活塞杆连接，下壳体的下端固接钢笔笔头，钢笔笔头内插装有钢笔笔舌，钢笔笔舌的下端嵌装有钢笔笔尖，三个旋转活塞上墨器内装载的墨水分别为红、黄、蓝三色，处理器将从物体表面获取的RGB值匹配为相应分量比例的红、黄、蓝分量，并使微型减速电机按照各自对应颜色的分量比例旋转对应比例的小段时间，于是钢笔笔尖书写出对应分量比例的三色墨水混合而成的颜色。优点；可任意拾取颜色并自动以该颜色绘画。

掌纹识别是目前最有效的生物特征之一，相比于指纹、人脸识别等具有更可靠的性能。技术团队拥有掌纹识别部分的核心专利和一项软件注册权，并在继续申请相关发明专利。具有自主研发的掌纹识别算法，该方法基于高阶差分信息，以及选择合适的Gabor尺度和方向，在著名的Polyu Database测试集合上等错误率为0，达到国际先进水平。

一种面部表情识别装置，包括架体，所述架体由框架和外壳组成，所述框架中间形成空腔，所述外壳为中空柱形体，内部形成通道，外壳一端与框架中的空腔连通，另一端为封闭端，通道内靠近所述封闭端安装第一电机，第一电机通过丝杆与第二电机末端连接，第一电机带动第二电机沿通道轴线方向运动，第二电机通过转轴与镜头模块连接，第二电机带动镜头模块转动，镜头模块上沿中心对称设置一对镜头。通过在外壳通道内设置第一电机、第二电机，实现了镜头模块在轴线方向上的移动和转动，从而从多角度对面部图像数据进行采集，使得采集到的数据更为精准，

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。