近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

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。

产品详细介绍  本仪曾荣获“香港国际新产品新技术博览会金奖”，一机多功能，是简洁的数字化校园管理设备，可实现校园音乐、铃声和用电设备自动控制，本系列仪器可定时播放SD卡或优盘中（1G）的MP3音乐、具有可配套8路无线遥控、自动转播收音广播和VCD音乐、不间断重复广播等一系列优点，还独具”雨天程序”功能──下雨天停播运动员进行曲、课间操等操场音乐,而其他音乐照放不误, 南方地区特显优势..代替有用户还可以自行录音以更换音乐。还有本仪新增计算机上进行编程的功能，其编程采用我公司独特的技术，速度极快，应是全国最快的，一分钟可编几十条程序，大大节约用户编程时间。使用本仪可简化校园管理工作，节约人力资源，还能增添校园轻松、欢乐气氛，缓解师生紧张的思绪，有助于提高教学质量。适合各类学校、军营、工厂、小区、公园、农村、煤矿、发电厂、消防、酒店、商场、企事业单位使用，可实现广播室无需人值守全自动定时、定点工作。 SPC-MS数字广播程控机集成了单片微机技术、汉字显示技术、MP3硬件分析技术，采用超大容量FLASH存储器存储曲目信息，是我公司最新推出的一款自动广播产品；它集中了公司先前推出的各型产品的优点，代表了自动广播行业的最新技术水平。关键器件采用进口元件，确保产品质量稳定，运行可靠，真正实现免维护！热线QQ：188360902邮箱：   188360902@qq.com地址：福建龙岩市新罗区西郊路103号 智电大楼   邮编364000

针对下肢残障人士恢复运动能力的需要，北京大学工学院项目团队开展学科交叉研究，首次提出并实现具有柔性可控关节和分段平脚的智能动力假肢，并研制出目前国际上重量最轻的动力小腿假肢。研发团队提出基于本体感觉的多层控制机制，实现智能小腿假肢的流畅运动和对复杂地形的自主适应，并在国际上首次提出基于人体电容信号实现下肢运动意图识别的方法，为人与假肢融合控制提供了全新的研究手段。

头盔（安全帽）是施工现场必须佩戴的安全防护装备。在需要交流通信和监 督等需求的场景，手机、对讲机以及监控设备虽能实现部分功能，但操作不便， 且监控设备存在死角。在头盔这一必备装备基础上进行功能延伸，开发可穿戴设 备，不仅能有效实现相关功能，而且可以解放双手，不影响正常施工操作。团队 针对不同层次需求，主要研发三款智能头盔产品： 普惠版智能头盔：具有语音对讲功能，特别是吵杂环境中，可便于现场工人 可靠沟通、交流； 精英版智能头盔：在普惠版智能头盔基础上，实现视频录制与传输功能，实 现无死角全程监控； 荣耀版智能头盔：在精英版智能头盔基础上，增加全景成像和音视频智能分 析功能，实现实时监督与预警的智能化。 此外，团队注重智能头盔的模块化设计，针对不同行业可提供可选配模块。 比如为电力行业增加电场感知与测量模块。市场及经济效益分析： 针对不同行业，需求明确，市场潜力巨大，代表性行业与应用场景如下: 针对电力行业：智能头盔加装电场感知模块，可避免触电事故； 针对公安交警：智能头盔可替代警用安全帽和执法记录仪； 针对建筑行业：智能头盔可替代安全帽，工人之间可通过语音对讲协作。

智慧教室方案产品，通过智能网关对智慧教室中所有设备，包括教学大屏、录播、班牌、智慧黑板等进行智慧感知和综合控制

快捷导入课表随时看，创造课表交友新方式，只需要一个课表APP，即可认识同班同学、了解大学新鲜资讯，多维度充分享受大学生活。

公司经营范围： 经营开发、制造、销售汽车零部件、电器机械及器材、环保设备、机床工具、电力设备及器材、通信设备（不含接收和发射设施）、计算机及其零部件、有色金属冶炼及压延加工产品、仪器仪表、办公机械产品、风力发电设备；装备制造业、房地产开发业，金融业投资；进出口贸易、高新技术咨询服务。

实现设备的集中控制，实时全方位的监视用户设备与系统的运行情况和关键参数信息数据，保障设备与系统稳定运行。提供生产流程监控，关键参数数据监测，数据报表，异常事件报警和记录等功能，并支持多平台、多终端数据访问。并对重要数据进行预测维护。实现程序的远程监测调试，实现数据手机推送。

井盖智能管理系统是基于市政管理相关部门对市政井盖管理的需求，实现对井盖区域定位信息化管理的目标。 系统整体由感知层、网络层和应用层3个部分组成。感知层网络平台建立后，为市政井盖上安装内嵌有各种传感器的电子标签，当其姿态、位置或状态发生异常变化时，其上的电子标签通过传感器立即感知，并向附近的基础服务网络智能网关即基站发送报警信息 该报警信息通过智能网关上传到监控中心，管理人员通过系统管理平台，就可以在电脑屏幕前，第一时间看到管理对象的状态变化和报警信息，为采取行动措施极大地缩短了响应时间，从而为这些市政井盖提供了低成本、实时高效的监控管理手段。 基站通过 RFID 技术接收井盖信号，并通过Ethernet 或CDMA通信方式，将信息传送至路灯管理中心信息中心，将前端感应装置编码、编号和位置信息与 GIS 地图结合，迅速判断被监控对象的位置与状态并进行报警，报警将通知市政部门管理中心及相关人员手持终端，可及时迅速地调动相关工作人员，及时解决故障，消除安全隐患。 系统还可实现信息录入/导出功能、报警显示功能、报警联动功能、卡-卡联动功能以及信息查询统计功能，通过内置的模块对区域内井盖进行数量统计管理，方便盘点清算工作。 井盖智能管理系统通过将有源RFID 标签固定在路灯灯杆的杆体上，通过射频识别传输技术将 RFID 标签上的井盖信息发送到周围的 RFID 基站上，RFID 基站接收到信息后通过 Ethernet 或CDMA网络传输到市政管理中心平台，由管理员对相关日常、报警等信息进行及时管理。