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。

一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据，有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法，以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术，可满足自然语言数据搜索的需求，但是对词较多或者无法分词的异 构数据，比如信号、日志、代码和基因等，需要使用SA（suffix array，后缀数组）索引，在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。

形成了具有中国自身特色的材料基因工程数据共享平台技术，并据此建成便捷实用的数据服务平台。基于材料基因工程思想，在国家“863”计划（2015AA034201）支持下，建设国家材料科学数据共享网 2.0 版。2017 年 5 月完成建设并实现上线运行访问，满足材料基因工程数据存储与管理需要（http://www.materdata.cn/）。该平台同时承担国家“863”计划和北京市科技支撑计划材料基因工程项目（D16110300240000）的数据汇交任务。材料基因工程数据共享平台于2018年4月3日在北京举办的“863”课题验收会议上成功验收，并得到专家认可。专家委员会主席秦高梧教授认为：初步构建了材料基因工程数据共享平台的框架，具有查询、检索、统计、下载以及对接数据挖掘等功能；初步形成了集热力学计算、动力学计算、有限元模拟、神经网络分析的多层次跨尺度一体化设计方法。为满足该平台的数据汇交和数据共享，开发了材料科学数据DOI 注册软件[MaterDataDOI] v1.0，并获得了该软件的著作权（北京科技大学，2017SR056658）。除公益性数据互联网共享服务外，同时面向钢铁、有色等行业，提供定向资源共享以及专题性定制服务，探索公益性共享与定向服务数据共享机制和方式。