IECUBE-3100集成电路测试实训平台是一个源于继承广电路行业实际工业应用场景，基于集成电路行业国际领先的NI测试测量技术，针对集成电路测试技能培养而专门开发的实训平台，可以完成典型集成电路的测试实训，包括ADC、DAC、PA、数字逻辑IC以及晶体管等。

以数字化、网络化、智能化、安全化、平台化为客户实现“化N为1”，一键既所见，打造智能高效、节能、安全、环保的管、控、营一体化平台，提供一站式的物联网解决方案。为了解决系统工程集成商项目应用中存在的设备管理，数据分析，用电安全，运维保养，可视化应用，外部系统对接等繁琐痛点。

        LG-IRB01型工业机器人基础创新实训台是专门针对工业机器人领域的一套实训实验教学系统，按照模块化结构进行设计，主要由ABB IRB120型六关节工业机器人、视觉系统、PLC模块、电气控制系统等组成，可进行工业机器人相关技术开发、维护维修、示教等方面专项实训教学，能够完成关键设备的特性和参数设置、工业机器人手动控制及基本参数设置、工业机器人IO通信及PLC信息交互、工业机器人单轴运动与线性运动控制、工业机器人工具TCP参数标定、工业机器人工件坐标系参数标定及多坐标系切换、基于关键点的轨迹编程、模拟码垛工艺应用编程、工业机器人与PLC的通讯与联调、触摸屏控制应用等实训任务。 一、工业机器人参数要求 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 二、实训台及相关配件： （1）整个平台为立式结构，主要框架和工作面采用工业铝型材搭建，电器柜可以安装工控机、IO口扩展板电磁阀安装位置、变频器安装位置、PLC安装位置，电气接线部分为抽屉式结构，便于接线，预留扩展区域，便于设备的扩展。工作平台为可以灵活安装各功能模块的导槽式或矩阵螺丝孔式。尺寸：≥2100mm×1200mm×900mm；材料：铝合金+钢板；平台面板为多用途可扩展设 计方式，扩展灵活；采用气动夹具：最大负载能力：≥3kg；最大抓取范围：≥15cm×15cm；最高抓取精度：≥1mm；带安装机架。 （2）触摸屏：≥7英寸；液晶显示屏分辨率：≥800×480；组态：嵌入式组态；提供与PLC通讯相配套的端口线和工控机连接的端口线。 （3）物料：尺寸：≥50mm×30mm×15mm；材料：金属材质；数量：≥10个。 （4）PLC：集成≥16路输入和≥16路输出IO口；内置≥64K大容量的RAM存储；内置高速处理≥0.065μS/基本指令；控制规模：≥32 I/O点；内置独立≥3轴100kHz定位功能：提供相关电气连接线与附属器件。 （5）气源气路：采用无油静音气泵或集中气源供气；配有调压过滤器、气路等气动元件；排气压力：≥0.7Mpa；流量：≥20L/min；噪音量：≤70dB。 三、主要功能板块： 1、分拣搬运： 配备圆形、三角形、方形等物料模板；机器人可精准完成各种形状物料分拣搬运；可扩充配置视觉组件，选配视觉条件下可完成全自动分拣（含颜色、位置、坐标、角度等识别）； 2、码垛：码垛是模拟工业场合的自动搬运码垛功能设计，可以自动记录码垛位置和高度，具有重复精度高，自动计算旋转角度等功能；工业机器人工具盘上安装了气动吸盘；包含一个输送带，采用步进电机驱动；电机速度可以进行调节；可以实现将模拟物料送到输送带上进行定向传送；具有传感器能够检测模拟物料是否到达指定位置。 3、运动轨迹模块：TCP练习区主要作为工业机器人的基础学习环节，能动态直观的体现出TCP示教的重要性和示教的精度，能够自由更换示教尖端；可实现TCP标定练习，提供TCP标定用锥形教学块；可实现基本轨迹编程练习，提供三角形、方形教学轨迹；可实现复杂轨迹编程练习，提供曲线教学轨迹； 4、流水线模块：流水线应用场景与工厂实际物流情况相似，可进行机器人点位示教编程与调试，可根据学习内容不同而设置不同挑选形式，可根据工件不同采用不同的夹取夹具。 5、立体仓库：存储自动装配工件；仓位数量：≥3列3层9个；仓位承重：≥2Kg；仓位尺寸：≥100mm×70mm×80mm；外形尺寸：≥350mm×180mm×450mm；工件种类：≥3种9个；工件模块包括自动装配母件、子件等。 6、视觉智能检测线：主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。 7、快换单元：由4种夹具组成，配合机器人使用作搬运、涂胶、焊接、码垛等用途。配置快换公头1个、快换母头4个、搬运夹具2套、涂胶夹具1套、焊接工具1套、电磁阀3个，并标准固定机构，移动式底板。 8、工业机器人末端安装电磁吸盘，可匹配多种夹具。同时至少配备4种工装夹具，夹具有专门的工具架安放，每个夹具的负重至少在3kg以上。按照实训项目的要求可分别配合工业机器人完成物料夹取、轨迹模拟、打磨抛光、写字绘图等工作。 9、云智能实验室安全管理系统 本平台将无线传输、信息处理等物联网技术应用用于自动化远程控制。设备端运行状态、数据参数等上传至云平台。物联网系统的传感层、传输层和应用层关联掌握数据与分析数据。 （1）电压、电流等模拟量数据显示。 （2）输入开关监控，输出开关等数字量控制。 （3）远程控制启停状态，给定输出电压值的。 （4）显示输入输出电压值的历史数据 （5）可按照日期、日间进行查询历史数进行查询。 （6）报警信号为PLC主机模拟量采集数值或者开关量可以自由设定，如当模拟量输入超过设定电压时产生（7）报警，通过物联网自动化应用软件将报警信号上传到云平台，通过云平台向设置的终端推送报警信号，（8）每台设备可对应多个终端设备。 （9）通过手机端可以实现远程控制PLC的输出及监视PLC的输入状态变化。 （10）数据显示画面：画面显示输入电压数值，输出电压监控，开关状态输入，开关控制输出，以及云端连接二维码。 （11）联网设置界面：设置现场数据连接云平台后台数据库管理。 需提供云智能实验室安全管理系统软件著作权证书原件备查，并现场演示1-3项功能视频。 10、实验室智能电源管理系统 实训室总体智能电源管理系统由主电路、控制电路、检测保护电路、显示电路、语音报警电路等组成，整个实验室配置一套管理系统。投标时现场演示以下10.1-10.4项功能视频。

【发 明 人】郭盛；段金廒；钱大玮；宿树兰 【摘要】 本发明公开了一种大枣活性提取物及其在制备辅助改善记忆功能药物或保健品中的应用。本发明首次采用大孔吸附树脂耦合离子交换树脂，制备大枣精制提取物，较传统的分离纯化方法分离效率更高，且分离得到的活性成分含量高，生物活性强，安全性高。小鼠避暗实验结果显示，精制大枣核苷提取物可显著延长小鼠进入暗室的潜伏期，降低小组进入暗室的错误次数；小鼠水迷宫实验结果显示，精制大枣核苷提取物可显著缩短小鼠到达终点的时间。表明精制大枣核苷提取物具有改善小鼠学习记忆功能的功效。因此，大枣有望开发成为新一代安全有效，用于辅助改善学习记忆功能的药物或保健品，同时也为大枣的深加工产业化开发提供了途径。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

本发明提供一种跨平台乡村旅游APP的实现方法与装置，所述方法包括：S1，基于乡村旅游的视图层业务需求，利用AppCan跨平台技术框架，采用html5+css3+JavaScript构建乡村旅游APP的用户交互界面；S2，基于乡村旅游的数据层业务逻辑需求和所述用户交互界面，利用AppCan跨平台技术框架，通过手机系统统一接口webview，构建乡村旅游APP的移动业务逻辑；S3，基于与后台服务器的信息访问需求，利用AppCan跨平台技术框架，构建APP客户端与所述后台服务器的信息交互逻辑。本发明能够有效提高应用代码复用率和开发的效率，并能有效降低开发者劳动强度。

数据是企业的重要资源，数据质量则是体现其价值的关键。大多数企业已建立的众多的基础专业数据库、信息资源管理系统，并完成的数据仓库建设，但是对数据与信息的质量、新数据是否上来以及上来及时性等缺乏有效的监控手段；同时，已有信息资源往往被分散的保存着，其管理维护乃至数据库的变更都难以掌控。本系统基于元数据、元结构、元知识模拟专家对于数据与信息资源的管理策略，利用机器学习、自然语言处理以及知识库技术，实现了基础数据资源监控与管理，建立了基础数据资源动态监控与质量巡检系统。系统主要功能包括： 元数据管理 建立和管理包含所有基础数据库结构信息的元数据库，使对各个基础库中的最新数据项和数据项变更历史等有一个全面的掌控；同时也为今后建立在基础库之上的应用和对数据库的维护打下良好的基础。 重要基础数据的采集监控 对各基础数据库中的重要数据是否及时采集入库及基础数据的删除进行定期的监控，并对监控的结果给出相关结论报表，以便及时了解各基础库数据的数据增删情况。 数据质量巡检子系统 定期地对各基础数据库中的重要数据项进行质量检查，监控各数据项中的数据是否满足给定的规则条件，对于不符合条件的数据通过提供的预警机制进行预警。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。