基于深度学习的图像识别云端服务平台，能够 通过云计算框架训练深度学习算法模型，对图像进行目标检测 和识别。平台拟采用云端 API 的形式，为其他客户端的提供简 单易用的图像识别服务，将目标识别应用到互联网及移动应用 场景中，推动移动互联网的进步。 该平台实现如下功能：1.模型训练：平台能够基于用户给 定的不同行业的数据，训练相应的精细化分类模型。2. 图像识 别：平台能够根据预先训练好的识别模型，对用户

突破性地采用了参考多维度工作方法。这些多维度特征具体包括四大项：1.程序实体的覆盖信息（coverage information），即程序实体在运行失败或成功的测试用例中是否被覆盖到的信息，一般来说被失败测试用例覆盖越多的程序实体更有出错的可能性；2. 程序变异信息(mutation information)， 即当原程序被改变形成的变异体（mut

产品详细介绍系统概述： 作业是老师交代给学生的课后学习任务，一般要求在规定的时间段内完成。 作业系统就是一个管理课后学习任务的系统，提供教师版和学生版两种界面；教师利用该系统来创建、引用、布置和批阅作业，而学生则能利用该系统按时接收教师布置的学习任务并及时上交作业；在教师创建作业时，系统自动生成了全校共享乃至全区共享的作业库，以实现更加智能化的作业管理，提高作业资源的重复利用率，减轻教师作业管理工作量。 核心功能： 老师创建作业 创建作业就是教师创建一个需求明确的学习任务(“学习任务描述、预计用时、适用范围、分享范围”)，并且将该任务分配给指定学生去按时完成。 学习任务描述方式有很多，常见的描述方式有“文本叙述、文档说明、图片说明、视频说明、音频说明、在线资源”； 适用范围则负责说明该学习任务适合什么阶段的学生来做，适用哪个年级？适用哪个学科？适用哪篇课文和哪几个知识点？ 分享范围则限定了谁可以引用该作业，支持私有，校内共享，区内共享三种分享范围。 一个作业就是一个独立的实体，创建一次之后，可以被多次引用和多次布置，同样内容的作业尽量不要重复建设。 老师布置作业 布置作业就是老师将一个学习任务分配给指定学生们，并且规定了在多长时间内完成。一个完整的作业布置流程必须指定班级和作业日期，如图4-19-3。 一个作业可以被多次布置，同一个作业同一个班级同一天只能安排一次，这样，但是一个班级一天可以安排不同学科的多个作业。 学生写作业 学生接收到老师布置的各类课后作业之后，务必按照各门学科的作业要求在规定的时间内去“写作业”，写作业的核心工作就是完成作业要求的学习任务，完成任务的方式不一定是线上完成，也可以是线下完成作业任务，再去线上提交作业结果。 学生交作业 交作业就是将学习任务完成后的答案或者任务作品通过系统提供的文本、拍照等多种方式提交给老师。系统不强求一定要用键盘打字来写作业，线下将学习任务做完，然后通过拍照或者视频摄像等方式来提交作业答案或任务作品都是支持的。 老师批阅作业 老师一旦布置完作业之后，进入该作业的“批阅”窗口内，可以随时检查学生的作业上交情况，如果发现有未按时交作业的学生，可以给学生发送催交信件，如图4-19-5所示；一旦学生上交了作业，老师就能在线批阅学生的作业了；批阅作业时，不但能给学生当天作业打分，还能给出简短评语。 学生本人在看到老师的批阅内容后，还能针对该作业向老师提问(图4-19-4)。 作业分析 作业分析将根据每位学生的作业提交情况从“作业得分、作业用时、作业引用次数”等多种维度进行统计分析，通过作业分析能够发现学生学习中存在的各种问题。 系统特色： 支持线下完成学习任务，然后线上拍照O2O提交作业方式； 作业资源可以校内共享，形成全校统一的作业库； 通过知识点关联实现作业与“教学资源和网络课程”的匹配，实现个性化学习推送； 作业可以直接被网络课程引用。

产品功能：  产品参数：                         双行显示  分辨率:31*96全阵点显示  349种计算功能  重量：135g(含电池)  快速上下翻转功能  机身尺寸：160mm*82mm*16mm  快速左右翻转功能  耗电：0.0002W  乘幂与方根运算  电源：一节AAA（7号/SUM-4）  三角函数  电池寿命：约有2年（每天使用一小时）  对数与反对数  操作温度：0℃-40℃  阶乘、排列、组合  包装尺寸：163mm*88mm*24mm  复数运算  高/中学适用  直角坐标与极坐标  10+2显示函数计算  统计运算  塑料按键  数据存储  双行显示  微分计算    积分计算    使用电池：AAA*1    机身尺寸：16*8.4*1.6cm(厘米）    保护盖：见包装盒说明      

专业语言学习硬件操作面板，物理按键分布明确 声音在网络上无损传输，声音纯净，完美再现；教室授课对讲、学生分组会话时，声音延迟<5ms 支持英语四、六级口语网络考试等各类国家级考试、语言教学、计算机教学

星立方第三方学习测评服务”是一种基于学生学科知识、学科技能以及学科思想等多种维度的检测与学业数据挖掘、分析、反馈服务。

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

南京大学电子智慧型服务机器人创新研究院融合AI+5G技术，研发出智慧服务机器人“小融”代替银行大堂经理，实现客户业务办理流程自动化，与中国工商银行合力开展智慧银行建设，在避免人人接触同时实现业务快速办理，提高了服务效率。智慧服务机器人“小艾”代替医院导医人员完成导诊、分诊等工作，有效避免了原有医护人员与患者直接接触而发生交叉感染的可能，降低病毒传播的风险。2020年2月18日，智慧服务机器人“小艾”首先进入南京市鼓楼医院门诊大厅，它不怕病毒，不需穿戴防护服及口罩，是新冠肺炎疫情防治期间鼓楼医院的智慧导医，也是医护人员的最佳助手。在鼓楼医院导医台，患者进入病区时，南大电子机器人首先会通过人脸识别对未佩戴口罩人员进行搜索，并向前温馨提示；通过机器人视觉及语音交互，她还可以对病区内发热、咳嗽等症状患者进行识别梳理，主动向前询问及排查筛选，并引导至发热门诊；在判断患者情况后，机器人可通过脸部大屏推送医院科室导视图，以语音加图片的形式引导患者去相关科室就诊，有效进行分流，减少人流聚集；对于医院概况、在班医生、楼层分布及基础设施等问题查询，机器人也可以通过语音交互帮助患者答疑解难，并精准引导推送；除完成导诊、分诊等日常工作外，机器人更可以对当天就诊情况及患者情况进行大数据分析统计。除智慧导医场景外，在防控期间，机器人还可以协助医护人员进行病情诊断、隔离区查房、远程会诊，更可以陪患者聊天进行心理疏导，服务场景及功能可进一步延伸。南大电子智慧型服务机器人创新研究院已迅速参与到科技抗疫的大军中，除驰援医疗行业外，南大电子智慧服务机器人还在政府单位、银行网点、街道社区等窗口单位上岗服务，用智慧力量共筑AI安全防线；同时，南大电子也将更好发挥人工智能赋能效应，用最好的产品及最优的技术支援抗疫，携手各行各业打赢这场疫情防控的攻坚战。

“这台医疗服务机器人主要用于医院物资的智能配送，承担递送化验单、送药、送餐进隔离区以及回收被服和医疗垃圾等工作。”该项目技术总工、国家973项目首席科学家张良培教授介绍，医疗服务机器人可以针对疫情和医院的复杂环境，依靠多传感器融合的同时定位与地图构建，算法实现场景建模与定位；还能自主规划最优路径前往指定的位置，遇到障碍物时，回结合激光、视觉及声呐等多传感器融合实现动态探测与跟踪，从而自动绕开障碍物。“医疗服务机器人可以24小时连续工作，进行自主充电。”主要技术负责人罗斌教授介绍，由该团队自主设计的基于WEB的远程部署交互接口可以实现远程快速部署，向机器人下达指令。小珈外形平滑，没有凹槽等容易滋生病毒的设计，外壳材质设计为抗腐蚀的医疗材料，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭即可快速完成消毒。“因为来自珞珈山，所以我们叫它小珈，明天一早小珈就要去危重病房工作了。”国家多媒体软件工程技术研究中心副主任涂卫平介绍，小珈运送物资的过程无需人员操作，不怕病毒、不知疲倦，极大减少了医护人员进入隔离区的频次，对医护人员起到良好的隔离保护作用，减轻了前线工作人员的负担。面对疫情，武汉大学张良培、罗斌、杜博，涂卫平、赵青、张晋东等科技工作者从遥感、室内定位、计算机视觉、音视频和工程技术等多个方面日夜攻关，克服疫情带来的种种困难，争分夺秒地进行调试，顺利完成预定任务。这台机器人的小伙伴后期还将陆续抵达，为疫情一线的医护人员和患者服务。