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。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

本发明首先依据系统的具体负载和用户的时延特性，选出优先级最高的一组用户。其次，对优先级最高的一组用户进行组内排序，分配当前的调度资源(ResourceBlockGroup,RBG)给组内优先级最高的用户。本发明设置了优先级表达式，式中考虑了用户信道环境，同时还考虑了用户的时延和保证比特速率(GuranteedBitRate,GBR)以保证用户QoS等级，并实现不同实时业务对分组延迟要求的差异。

相比OFCDM系统，本发明的接收端链路简单，不需要知道发送端选用的扩频码块，也不需要进行信道估计和频域均衡，只要在时频相干的信道内进行相关调制解调即可达到较好的BER性能，降低了系统复杂度。

提出了一种共享通道式无线电能与半双工信号并行传输方法。针对目前 为提升无线电能传输系统的安全性与可控性而产生的对无线信号传输的需求， 提出一种基于并联信号支路的共享通道式无线电能与半双工信号并行传输方法, 并分析了电能与信号的串扰特性、信号的衰减特性以及信号的动态响应，最终 给出了信号支路的参数设计方法。 提出了一种适用于无线电能传输系统的新型共享通道式无线电能与全双 工信号并行传输方法。针对目前为实现无线电能传输系统本身的控制系统构建 以及其他数据传输功能而产生的对无线信号传输的需求，提出一种电能与信号 串扰隔离方法以及同端信号干扰的抑制方法，并分别针对电能传输通道、信号 传输通道以及电能与信号串扰建立频域模型，给出一套参数设计流程。此外通 过同端干扰信号估计方法搭建同端干扰的主动抑制电路，并给出相应的参数设 计方法。

在光通信传输过程中，发射端将电信号转换成光信号，然后调制到激光器发出激光束，通过光纤传递，在接收端接收到光信号后再将其转化为电信号，经调制解调后变为信息，而光电芯片所起到的作用就是，实现电信号和光信号之间的相互转换，是光电技术产品的核心，处于光通信领域的金字塔尖。

01、项目背景 应用于卫星星间远距离组网通信，同时可以用于隐蔽通信场景。星间组网通信终端物理层软件是星间组网通信终端的重要组成部分，用于建立卫星之间双向低速率星间数据通信链路，完成相互间情报数据和其他信息传输任务。 02、项目简介 星间组网通信终端物理层软件包括来自上层的数据进行信道编码和调制，对接收到的基带数据进行同步、解调和译码。发射功率4W，通信距离>1000km，解调信噪比<-23dB。 03、关键技术 面向突发通信的超低信噪比同步技术：同步信噪比<-26dB，即噪声功率比信号功率大400倍情况下实现精确同步。 抗干扰技术：抗干扰容限最高可达23dB。

通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。

1、面向B5G/6G的新型无线通信技术，包括高频段无线通信、超大维空时无线传输、超密集无线异构网络、巨址无线通信等技术，解决未来移动通信“巨流量、巨连接”需求； 2、无线通信与人工智能及大数据深度融合，探索基于人工智能的无线传输与组网技术途径，建立数据-模型联合驱动的无线资源调配 王教授专攻区块链与无线通信技术融合与应用，提出了B-RAN (Blockchain Radio Access Network) 新型网络架构，以及基于区块链的新型无线接入机制，为无线网络资源最优配置提供了新思路与新方法。

跟踪和监测行业发展情况对于企业的发展战略与决策的制定具有重要的情报价值，也是企 业情报服务的核心内容，包括新产品的投资或投产情况、新技术的研发动向、新政策的推出等 相关信息的采集与加工处理。面对网络及各种信息渠道来源的海量信息，企业需要智能化的系 统工具提升信息处理效率和情报产出质量。 本系统是一套自动信息挖掘分析系统，提供信息采集辅助及深层加工功能，支持情报咨 询分析及情报分析等工作环节，可作为研发型企业的情报服务工作平台，为企业情报管理、知 识累积提供解决方案。该系统突破现有竞争情报系统 (CIS) 所采用的自动分类、主题标引等粗 加工模式的局限，面向企业关注的信息内容，实现情报的细粒度、高精度抽取（抽取结构可定 制），自动完成从非结构化文本信息到结构化情报信息的转换过程；同时，系统可通过对系统 历史记录的挖掘及反馈，建立信息抽取规则及模型，完成知识积累过程，实现系统自学习机 制，逐步提升系统的处理能力。