产品详细介绍 技术与设计2模型教具（教师用）  35001 板凳组件模型  35002 房屋模型  35003 纺车模型  35004 桥梁模型  35005 塔式起重机模型  35006 液压控制系统模型  35007 硬币分拣流程模型  35009 红绿灯控制系统模型  35011 恒温控制箱模型  35012 水塔水位自动控制模型  技术与设计2实验学具（学生用）  35001 板凳组件模型  35002 房屋模型  35004 桥梁模型  35007 硬币分拣流程模型  35010 红外发射接收电路模型（活动项目：超市自动迎宾控制装置）  80551 升旗定时控制装置设计与制作套件  80555 常见控制方式认知及应用套件（活动项目：简易控制装置）  80559 台灯散件（活动项目：可调灯）  80561 结构设计套件（活动项目：相片框）  80566 车辆模型制作流程设计套件  80567 流程设计套件（活动项目：盖房子）  80568 系统特性分析套件（活动项目：自行车）   板承压试验套件    结构与力认知及应用套件（活动项目：拱桥的受力分析）    结构与稳定性认知及应用套件（活动项目：稳固的人字梯）    结构与强度认知及应用套件（活动项目：结构框架套件）    结构稳定性探究套件（活动项目：不同垒法的墙）    不稳定性结构认知及应用套件（活动项目：跨栏架）    结构稳定性套件（活动项目：篮球架）    结构与功能认知及应用套件（活动项目：折叠椅）    系统分析及优化分析套件（活动项目：旋转木马）    清洁车设计套件    控制系统反馈设计套件（活动项目：视力保护提醒报警器）      电子控制技术模型教具（教师用）  35008 光控路灯模型  35010 红外发射接收电路模型  电子控制技术实验学具（学生用）  35008 光控路灯模型  35010 红外发射接收电路模型（活动项目：来人提醒”欢迎光临“）  80552 光敏报警电路   80553 遥控小车设计与制作套件  80554 晶体三极管开关特性试验套件  80556 红绿灯控制设计套件  80557 常见继电器认知与应用套件（活动项目：低压控制高压）  80562 磁敏传感器应用套件   80569 常见电子元器件特性认知套件（活动项目：频闪灯）  80570 半导体开关特性认知与应用套件（活动项目：公司主管安全钥匙）  80571 基本数字电路认知与设计套件（活动项目：保险箱密码锁）  80572 恒温控制系统设计套件    旋转彩灯电路设计套件  电子音乐门铃认知与设计套件  自动检测计数系统设计套件    位移自动调节系统设计套件    简易机器人模型教具（教师用）  35013 简易机器人模型  35014 机械传动模型    智能路口交通信号灯演示模型    搬运机器人制作套件    爬行机器人制作套件    分拣机器人制作套件  服务机器人制作套件  简易机器人实验学具（学生用）  35013 简易机器人模型  35014 机械传动模型 （活动项目：常见的四种机械传动方式）  80558 电动机械手制作套件  80563 力敏传感器应用套件  80564 气敏传感器应用套件  80565 声敏传感器应用套件  80573 单片机简单应用套件（活动项目：电风扇）  80574 简易机器人制作套件（活动项目：寻迹、避障、灭火机器人制作套件）  齿轮箱组合设计套件  独轮车设计套件  毛巾架设计套件  雨刮器设计套件  舞蹈机器人制作套件  趋光机器人制作套件  电话：0513-81601271   81601272EMAIL：ntjyskj@yahoo.com.cn网址：www.ntjys.comQQ:979322621 

产品详细介绍 一、机器人技术产业应用方向介绍     随着计算机科学技术的不断发展，工业机器人应用领域也随之不断扩展和深化。工业机器人已成为一种高新技术产业，正为工业自动化发挥着巨大作用。 机器人学是一门综合性的新兴学科，它是综合了机械工程技术、电子工程技术、信息传感器技术、控制理论、机构学、人工智能学、仿生学等多学科而形成的高新技术。在国外工业机器人技术日趋成熟，其已经成为一种标准设备而在工业自动化行业广泛应用，它代表了机电一体化的最高成就。 随着科学技术的不断发展，工业机器人技术的发展水平也成为一个国家工业自动化水平的重要标志。工业机器人是机器人学的一个分支，工业机器人已成为柔性制造系统（FMS)、自动化工厂（FA)、计算机集成制造系统（CIMS）的自动化工具。 (一)工业机器人 图表 工业机器人未来发展方向 我国未来工业机器人（300024）技术发展的重点有： 一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人； 二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等； 三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。 其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成，中投顾问在《2016-2020年中国机器人产业投资分析及前景预测报告》中指出，我国工业机器人行业要认识到以下几点情况：第一，工业机器人技术是我国由制造大国向制造强国转变的主要手段和途径，政府要对国产工业机器人有更多的政策与经济支持，参考国外先进经验，加大技术投入与改造；第二，在国家的科技发展计划中，应该继续对智能机器人研究开发与应用给予大力支持，形成产品和自动化制造装备同步协调的新局面；第三，部分国产工业机器人已经与国外相当，企业采购工业机器人时不要盲目进口，应该综合评估，立足国产。 (二)服务机器人 服务机器人技术越来越向智能机器技术与系统方向发展，其应用领域向助老助残、家用服务、特种服务等方面扩展，在学科发展上与生机电理论与技术、纳米制造、生物制造等学科进行交叉创新，研究的科学问题包含新材料、新感知、新控制和新认知等方面。而涉及服务机器人的需求与创新、产业、服务及安全之间的辩证关系依然是其发展的核心原动力与约束力。 研究服务机器人产业基础框架与核心技术，发展服务机器人战略性新兴产业，对促进我国机器人自主创新体系的建立，适应“机器人进入千家万户”的产业发展趋势，将产生深远的影响。同时对应对我国老龄化社会、建设和谐社会等，具有重要的战略性、前瞻性和引导性。 二、机器人市场前景展望及职业院校开设机器人专业的重要意义     《机器人产业“十三五”发展规划》草案已基本制度完成。《规划》提出了今后五年中国机器人产业的主要发展方向，工信部将重点推进工业机器人在轮胎、陶瓷等原材料行业，民爆等危险作业行业，锻造铸造等金属工业行业以及国防军工领域的推广应用；《规划》也对服务机器人行业发展进行了顶层设计，家庭辅助类机器人以更高的性价比解放人类双手。     推动工业机器人变大变强      中国已经连续两年成为世界第一大机器人市场，但产业大而不强。如何促进机器人市场的健康有序发展是管理层非常关注的问题。     以工业机器人为例，目前我国精密减速机、控制器、伺服系统以及高性能驱动器等机器人核心零部件大部分依赖进口，而这些零部件占到整体生产成本70%以上。     其中，精密减速器75%的份额被日本垄断，国内高价购买占到生产成本的45%，而在日本仅为25%，我国采购核心零部件的成本就已经高于国外同款机器人的整体售价，在高端机器人市场上根本无法与国外品牌竞争。     服务机器人千亿市场待开拓     近年来，工业机器人发展速度较快，但服务机器人相对弱势。因此，《规划》对服务机器人行业发展进行了顶层设计。    《规划》提出了市场主导、质量为先、强化基础、创新驱动的发展原则，实现在助老助残领域、消费服务领域、医疗领域等重点领域的示范应用，并开展核心零部件攻关、前沿共性技术研发、医疗康复机器人应用等重点工作。     目前，家务辅助机器人每年以超过10%的增长速度出现在生活中，把个人从繁重的家务劳动中解放出来，家庭机器人将成为继计算机之后的又一个科技和产业发展浪潮。    家庭辅助类机器人以更高的性价比解放人类双手，保守估计市场空间将超千亿元。随着云机器人技术获得重大突破，小型家庭用辅助机器人将大幅度降低生产成本，将在2020年之前形成至少累计416亿美元的新兴市场。     服务机器人一般需结合特定市场进行开发，所以从这点上来说，本土企业更容易结合特定的环境和文化进行开发，占据良好的市场定位，从而保持一定的竞争优势。     2016-2020年中国机器人销量预测     2013年，中国工业机器人销量为3.69万台；2014年达到5.7万台，同比增长了55%。 综合以上因素，中投顾问在《2016-2020年中国机器人产业投资分析及前景预测报告》预计，2016年中国工业机器人销量将达到9.35万台，未来五年(2016-2020)行业年均复合增长率约为30.12%，2020年中国工业机器人销量将达到26.8万台。     因此，中高职院校开设工业机器人相关专业恰逢其时，对学校专业升级和改造至关重要。  图表 中投顾问对2016-2020年中国工业机器人销量预测             

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才

1月10日，中国高等教育博览会新闻发布会在北京召开，主题是介绍高博会服务高校设备更新改造及数字化建设专项工作。