人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

本实用新型涉及一种集控制功能与I/O功能于一体的智能控制器，包括主板电路和罩体，所述主板电路包括MCU单元、电源单元、UI单元、UO单元、DI单元、DO单元、通讯单元，所述UI单元包括模数转换单元、开关量输入处理单元、电平量输入处理单元，所述UO单元包括数模转换单元、外接继电器驱动单元，所述通讯单元包括以太网通讯处理单元、485通讯处理单元、无线通讯处理单元，所述UI单元、UO单元、DI单元、DO单元和通讯单元皆与MCU单元相连，所述电源单元对MCU单元、UI单元、UO单元、DI单元、DO单元和通讯单元进行供电。本实用新型具有最精简的计算机控制结构，采用 CPU 主控单元独立完成控制与运算，其结构紧凑，集成度高，产品具有多种通讯方式，可操作性强。

钻削加工是机械制造行业中孔加工的最主要方法，钻头是切削刀具中使用频率最高、应用最为广泛的刀具。多刃多尖钻头（倪志福钻头）“好用，但难磨”是业界公认的，该技术产品的的推广应用的关键问题是“重磨”。胡思节教授采用可换钻尖的形式制造高性能的多刃多尖钻头，改变传统整体钻头结构，使用钻杆和刀片可分离的结构形式，钻杆可多次重复使用，刀片磨损后可快速更换,刀片更换后的定位精度可以达到0.02mm，彻底解决了多刃多尖钻头钻尖“重磨”的难题，为多刃多尖钻头的大面积推广使用铺平了道路。钻尖形式根据多年的研究成果，采用独特的多刃多尖的结构形式(且这些钻型只能用我们自己研发的特有的五轴数控钻尖磨床来加工)。钻尖刀片采用高硬度耐磨的硬质合金材料制造，把“好钢用在刀刃上”，可节约90%以上昂贵的硬质合金材料(硬质合金材料的价格是制造刀杆材料价格的10倍以上)，从而大大降低可换钻尖式硬质合金钻头的制造成本。

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。

XM-434晶状体、虹膜、角膜、玻璃体   XM-434晶状体、虹膜、角膜、玻璃体为眼球配件，放大6倍，4部件。 尺寸：放大6倍 材质：PVC材料

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花生多酚提取物方法目的在于克服以上提到的目前常用提取多 酚方法的不足，发明了一种花生多酚提取物的新方法，通过利用负压空化气泡 产生强烈的空化效应和机械震动，造成样品颗粒细胞壁快速破裂，加速了胞内 物质向介质释放、扩散和溶解，促进提取过程。负压空化提取技术具有样品干 燥及试剂回收比较容易；原料来源广，价格低廉，所需的成本低，效率高、得 率高、纯度高、设备简单、易于操作，适于工业化生产，作为开发食品天然抗 氧化剂和防腐剂，符合国内外一贯提倡的“天然、营养、多功能”的食品添加 剂的开发方针。花生壳和红衣是花生的副产物，具有来源广、价格低廉。目前 市场上尚未发现有利用负压空化技术从花生壳或花生壳红衣中提取多酚类物质 的研究。 技术优点或者效益预测:生多酚初步市场估价为 400 元/公斤，多酚提取率 为 5%，项目投产后年加工量 10000 吨生产规模估算投资额为 7500 万，可实现年 销售收入 2 亿元，实现利税 8000 万元；年加工量 5000 吨生产规模投资额 5000青岛农业大学科技成果介绍 2017 －51－ 万，可实现年销售收入 1 亿元，实现利税 3500 万元；年加工量 2000 吨生产规 模估算投资额为 3000 万，可实现年销售收入 4000 万元，实现利税 1200 万元。 因此，该项目盈利性强、投资回报率高、贷款偿还期短，经济效益上可行，这 有利于提高花生综合利用成果的国际竞争力，项目的建设有利于推广先进的花 生种植技术，有利于增加劳动就业，经济效益良好，社会效益显著。