以新大陆嵌入式AI核心开发板为核心，结合深度摄像头、激光雷达等部件，以差速模型与视觉神经网络技术，掌握ROS 机器人操作系统、深度学习、自动驾驶等融合技术。 

集计算机视觉、智能语音、机械臂融合控制技术为一体，配套机器人色块分拣、语音机器人、小型柔性智能制造、无人零售等多个行业典型实验案例，学习掌握人工智能专业核心技术。

面向人工智能工程技术、人工智能技术应用等专业的核心技术教学，学习掌握人工智能计算机视觉、智能语音、边缘计算、终端感知控制等相关人工智能关键技术。

具备教学实训、课堂练习、资源承载的支撑能力以及区块链理论知识、技术实战、环境搭建、开发语言、案例分析于一体的实验平台。

RMST中控平台/RMST立式中控平台/DG-MS智能管理平台 中控平台作为管理系统主要控制核心，负责系统内试剂信息的记录和更新，承载着各管控对象的交互软件和数据信息，实现人机信息传递、外围硬件操控和数据库更新功能，同时能够定时备份保证数据安全。  产品参数PARAMETERS： 操作终端配合中控平台进行数据的出入库管理，主要用于解决实验室试剂管理扩展，完成系统的出库、还库、查库和异常处理，形成完整的试剂信息数据库，并对数据进行分类统计、筛选，以提高实验室试剂管理效率。 产品特色FEATURES： 1、便携式一体化操作平台 平台以控制端为核心集成双功能扫描器、人脸识别能力和超大显示屏，管理员可在平台上查询组网的库房内试剂的所有流转信息，对于异常情况 、权限设置、生成报表等都能快速实现。 2、智能化信息系统 自动记录流转信息、自动统计分析，生成各类统计报表，支持数据随时查询并导出EXCEL报表，实现库存无纸化管理；

环境温湿度、光照强度、水分、盐碱度、作物生理指标……这些参数关系农作物生长，现代农业通过农业信息智能感知技术便可轻松“一网打尽”。 然而实时监测这些指标需要电力驱动，电力无疑是智慧农业蓬勃发展的“源头活水”。田间地头常常难以铺设管线，而电池有限续航能力和污染风险又比较突出。因此发展农业信息“无源感知”是未来智慧农业一大趋势。 为更好地解决这一难题，浙江大学生物系统工程与食品科学学院IBE团队平建峰研究员课题组，提出了一种简便有效的方法，从农业环境中挖掘自然能源并将其高效转化为电能。首次将摩擦纳米发电机技术应用于农用纺织品中，并用于降雨时雨水能的收集，通过能量转化获取电能。 这项研究，近日发表在国际知名期刊《纳米能源》（ Nano Energy ）上，论文第一作者为浙江大学生物系统工程与食品科学学院2020级博士研究生姜成美 ，通讯作者为平建峰研究员。 功能化纱线的制备流程及其在农业中的应用场景把摩擦纳米发电机装进农用纺织品的纱线里 南方地区经常暴雨成灾，造成农业生产的巨大损失。农用纺织品在大棚设施中最为常见，它能够遮阴挡雨，保护农作物。 如何从农业环境中挖掘能源？ 浙大科研人员将这两者巧妙结合，通过纱线表面功能化，将摩擦纳米发电机依附在纱线上，织成智能化农用纺织品，利用雨水冲刷时的电子转移与流动产生电流，源源不断地为智慧农业供能。装载摩擦纳米发电机的纱线可以说是智慧农业的“无源活水”。 这个研究灵感来自一场突如其来的大雨：仲夏时节，一场突如其来的倾盆大雨透过来不及关闭的窗户摧残了窗台边的绿植。这引起了研究人员的思考：“农作物所处的环境只会更恶劣，那么我们就想办法利用它的恶劣。”大棚不仅可以作为作物、动物的“保护伞”，还可以作为雨滴能的收集器。 实验数据显示，在9.5牛顿的连续力作用下，3厘米长的纱线就能产生7.7伏的电压。 平建峰介绍，未来通过连接储能设备，这些被改造的农用纺织品，不仅可以为种植业和畜牧业提供保护以提高农畜产品质量与产量，还可以为物联网感知器件源源不断地输送电能，从而开展农业信息的无源监测和实时提供天气状况。 功能化纱线在农用纺织品上的应用绿色能源在智慧农业中具有广阔应用 为什么雨滴的能量可以转化成电能呢？ 这是因为对农用纺织品的纱线进行了特殊改造。科研人员在其表面覆盖了两层特殊材料——导电的碳化钛纳米材料和不导电的聚二甲基硅氧烷（一种高分子聚合物）。 功能化纱线收集雨滴能的原理 该聚合物能够防水并与环境中的雨水发生电子转移。而碳化钛感应电极，不仅具有高导电性能，还因其高电负性可以助力表面聚合物抢夺电子。因此在实现农用纺织品原有的农用保护材料、保温、遮阳、水土保持、排水灌溉、种子培育基材的功能基础上，还能从农业环境中源源不断地获取能源，为智慧农业提供驱动力，实现农业信息“无源实时感知”。 平建峰说，这两种材料具有良好的生物相容性，而且整个制备过程易于规模化和工业化。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。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。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证