产品详细介绍功能：（1）进行学习计划管理，帮助教师建立学习、成长体系（2）提供课程资源导入功能，方便构建多元化、标准化的课程体系（3）提供在线学习平台，进行直播互动，进行交互式学习（4）根据计划追踪到每个教师的学习状态

一、产品简介        MXY5001光纤传感原理及应用综合实训平台是我司专为各种光纤传感器的学习与研究而开发的。该实训平台是在光纤传感领域中的光纤透射技术、反射技术及微弯反射技术等基本原理的基础上开发而成的。本实训平台从简单到复杂，从基础到应用，系统的介绍了光纤传感器的基本原理，实验方法以及实际应用的实例。学生可以根据所提供的可搭建设计组件开展各种实验，或者根据仪器所提供的元件进行二次搭建。这不仅丰富了大学实验的教学内容，拓宽了学生的知识面，而且可以进一步调动学生学习本专业的积极性，对理工科院校学生将所学知识的工程应用化具有积极的意义。 二、实验内容 LD光源P-I、V-I特性曲线测试设计实验 光纤微弯传感系统设计实验 光纤位移传感系统设计实验 光纤烟雾报警系统设计实验 光纤温度传感系统设计实验 光纤液位测量系统设计实验 光纤压力传感测量系统实验 光纤导光照明系统设计实验 光纤传感角度测量设计实验 三、主要技术参数 1、光源： 650nm点状半导体激光器；650nm光纤激光器；1W红光LED；3W全彩LED； 2、功率计探头： 光电池型号SL248R；开路电压0.3V；短路电流8µA；暗电流1nA；光谱响应范围550nm-750nm，峰值波长650nm；功率范围：0-5mw 3、显示屏：     LCD1602液晶显示屏，单排16针接口；8位双向数据总线；可与8位单片机或控制器直接相连；管脚高电平为+5V；可显示2行；每行16个字符。 4、51系列单片机：     STC89C52，新一代超强抗干扰、高速、低功耗的单片机，指令代码完全兼容传统8051单片机，12时钟/机器周期可任意选择，最新的D版本内部集成max810专用复位电路。 5、光纤微弯称重： 光源：650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；液晶显示光功率值； 砝码：10g、20g、50g、100g、200g； 6、光纤位移传感： 光源：650nm光纤激光器；反射式光纤传感器：纤芯直径φ1长度80cm；液晶显示光功率值； 7、光纤烟雾报警及浓度显示： 光源650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径φ1长度50cm；液晶显示光功率值及烟雾浓度；光线透过率小于80%（即烟雾浓度大于20%）报警； 8、光纤温度传感： 对射式光纤传感跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；PT100温度传感器：测温范围：0~90°； 温控仪：额定电压180V～220V，50Hz；电源功耗<5W；量程0～400℃；准确度0.5；分辨率1℃；环境温度0～50℃；相对湿度35%～85%；风扇：DC-12V直流风扇；液晶显示光功率值 9、光纤液位测量： 多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；光纤准直透镜：近距离，焦距可调；烧瓶：具备入水口及出水口；液晶显示光功率值，水位小于设定值时报警。 10、压力传感测量： 气泵：ACO-001；功率20W；电源220VAC/50Hz；排气量20L/min；压力传感器：测量范围20～250KPa；相应的输出电压为0.2V～4.9V；工作温度范围为-40℃～+125℃； 11、导光照明光纤：端点发光、体发光两种； 12、调整架：轴向位移调节采用了精密螺纹副调节，运动平滑； 四、配置设施 光纤传感应用综合实训平台主机、导轨及支架组件、位移组件、微弯形变装置、 压力组件、温度组件、液位测量组件、照明光纤、光纤跳线、法兰盘，实验指导书及实验录像光盘等。

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。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

项目开展的背景及意义 当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展； 有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量； 有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标； 有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。  

本发明公开了一种矩形口径三角网格平面阵列天线的方向图数值优化方法，首先根据天线发射频率、阵列口径尺寸和阵列单元间距等系统参数建立矩形口径三角网格分布的阵列单元布局；根据用户指定的波束指向角度确定每个单元的相位加权；然后设定幅度加权优化矢量，并初始化幅度加权优化矢量矩阵，采用差分进化算法对幅度加权优化矢量矩阵进行迭代数值优化，直到最佳优化矢量的适应度值低于设定阈值。本发明很好地解决了矩形口径三角网格平面阵列的数值优化问题，可快速优化出所需的幅度加权矩阵，使阵列二维方向图上的副瓣电平和零陷电平等特征满足指标。

本发明公开了一种多用户 MIMO 广播信道在混合 CSI 下的自 由度优化方法，包括：(1)根据静态接收器组的信道参数 Hs 设计预编 码矩阵 W，<img file=""DDA0000731125240000011.GIF"" wi=""380"" he=""87""/>(2)通过静态接收器的目标信号 d和预编码矩阵W 获得静态 接收器组的编码信号 Xs，<img file=""DDA0000731125240000013.GIF"" wi=""534"" he=""88""/> 其 中 xi ＝ Wdi ∈ CK × 1 ， <img file=""DDA0000731125240000014.GIF"" wi=""501"" he=""85""/>(3) 对 动态用户的目标信号 Xd 和静态接收器组的编码信号 Xs 进行格拉斯曼 -欧氏叠乘，得到叠乘信号<img file=""DDA0000731125240000012.GIF"" wi=""364"" he=""142""/>基站发送此叠乘信号；(4)各用户对接收信号进 行解码。本发明方法对于动态用户来说，叠乘并不改变它与基站间的通信，就好像没有静态用户存在一样，其自由度是没有变化的；对于 静态用户来说，基站发送叠乘信号时，可以让它获得额外的自由度增 益。

本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

本申请公开了一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检 测优化方法，属于含风机的配电网安全稳定研究领域。现有技术中， 都没有考虑风速的不确定性，并且网络中的负荷处于波动状态，与风 速结合起来，增加了不确定性因素的维度，本申请基于快速解耦法和 鲁棒优化理论，通过确定风速和负荷的波动范围，提出了鲁棒优化方 法，该方法不仅可以实现在风速和负荷不确定下的单点风机准入研究， 还可以计算多点接入时组合风机的容量。 

本发明公开了基于粒子群优化的心电信号自适应非局部均值降噪方法，包括以下步骤：(1)对原始心电信号进行非局部均值滤波，得到滤波结果；(2)采用粒子群算法对每一信号点 i 自适应确定非局部均值滤波方法中的两个关键参数，即衰减参数和搜索窗口；(3)利用自适应确定的上述两个参数，对原始心电信号进行非局部均值滤波，获得最终的降噪信号。