由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

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。

本发明公开了一种利用静电纺丝工艺制备延性电路互联结构的方法，包括：通过静电纺丝装置向位于其喷头下方且沿着水平方向来回直线移动的硅片基板上喷射静电纺丝溶液，由此在基板上形成呈波形延伸且具备微纳米直径的图案；选取弹性衬底并执行清洁处理，然后对弹性衬底做拉伸处理；将处于拉伸状态的弹性衬底紧贴在形成有图案的硅片基板上，挤出两者接触面之间的空气后予以分离，使得硅片基板上的图案转印至弹性衬底表面；恢复弹性衬底的自然状态，由此制得所需的延性电路互联结构。本发明还公开了相应的产品及其应用。通过本发明，能够生成具备高

本发明公开了一种基于双向填充的通孔互联结构制作方法，包括：（a）在基片第一表面上加工制得第一盲孔；（b）在第一表面上淀积绝缘层、阻挡层和种子层；（c）在第二表面上套刻加工制得第二盲孔，且其深度止于露出第一盲孔中的绝缘层；（d）在第二表面上淀积绝缘层和阻挡层；（e）在第二表面的阻挡层上平铺贴合干膜并执行曝光显影；（f）以干膜作为掩膜，对绝缘层和阻挡层执行刻蚀处理仅保留下种子层；（g）执行填充操作。本发明中还公开了相应的通孔互联结构产品。通过本发明，能够以便于操控、高效率的方式执行填充过程，并获得填充效

本发明属于延性电路制造领域，并公开了一种延性电路互联结 构的制造装置，包括注射器、高压发生器、金属收集板和振动发生器， 其中注射器中充有静电纺丝溶液并将静电纺丝溶液输送至金属喷头； 金属收集板承载有基板位于喷头的喷射下方，并通过与之相连的运动 平台一同沿着 X 轴或 Y 轴方向移动；振动发生器用于当金属收集板及 所承载的基板沿着 X 轴或 Y 轴方向平移的同时，使其沿着与平移方向 垂直的Y轴或X轴方向产生振动；高压发生器的正极与金属喷头相连， 其负极与金属收集板相连。本发明中还公开了相应的制备方法及其产 品。通过本发明，可生成具备高延展性、高精度级的二级波纹结构， 并尤其适用于延性电路互联结构的用途。 

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 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。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本课题从能源互联网自下而上构建开放互联、对等分享的新型能源电力基础设施的需求出发，提出能源路由器是能源互联网实现的关键装备。借鉴互联网的理念、技术、方法和架 构，能源路由器效仿信息网络路由器，以实现能量交换能像信息分享一样便捷。借助电力电 子、储能以及信息通信技术的发展，本课题结合能源互联网用户需求侧能量交换与互联的需 求，研制低压小容量能源路由器。清华大学在国内较早开始开展能源互联网方面的研究工作，提出了能源互联网基本架构、 关键技术，并开展能源路由器以及相关信息通信技术等方面的研发工作，并于 2014 年获得 国家自然科学基金委首个能源互联网方面的立项——“能源互联网建模、分析与优化理论研 究”，目前参与承担国家电网公司科技项目“能源互联网技术架构研究”“能源互联网信息通 信体系架构研究”和“全球视角下能源互联网的系统构建理论及情景分析”等直接能源互联 网相关研究。能源路由器是能源互联网的核心重大装备，未来电网发展趋势会以大量电力电子装置呈现，电能路由器以电力电子技术为基础，电能路由器未来能替代电力变压器、电力电子装备 等，加上随着新能源和分布式新能源的发展，新能源的接入成为能源路由器的最大推手，市 场规模达到百亿以上。