人工智能机器人实训平台采用先进的实感技术，搭载高精度激光雷达、高清摄像头和红外传感器，可以实现人脸扫描，微秒识别；环境认知，物体识别；动作捕捉，即时反馈；手势认知，人性互动等功能，同时可完成自主建图，自主导航避障、自主充电等续航问题。拥有25套基础表情动作和486类情感语言表达，能实现语音、动作、手势、表情、触控、感应等多模态交互，以及多语种和国内多方言互动。通过对人工智能机器人进行仿生模块化的拆解装配，可以实现声控识别、自然语言理解、人脸识别、情绪识别等多模块人工智能技术实训，培养智能机器人开发及应用能力。

轴承智能制造生产示范线以滚动轴承装配为应用场景，基于云平台和工业互联网技术，研制出滚动轴承机器人自动装配作业生产线；运用数据化设计技术，建立滚动轴承机器人自动装配生产线三维数字化模型，结合深度学习等技术，实现滚动轴承装配作业流程优化和仿真；借助无线网和传感器，实时采集滚动轴承装配生产的过程数据，并上传云端，应用数据统计和机器学习技术，自动生成滚动轴承装配生产过程的数据报表；采用云端软件架构，开发集滚动轴承装配生产过程管理、实践教学管理、在线课程和远程教学指导等功能于一体的管理软件，为工科学生或企业员工学习云制造技术，提供一款忠于工业生产场景，云制造技术要素齐备，工艺流程短小精悍，便于实验实训组织和开展的典型生产线。 滚动轴承装配柔性生产组成：由原料货架、AGV、滚动轴承自动装配单元、工业相机、货架等硬件设备构成。工业互联网组建：机器人、PLC、AGV、工业相机等节点及现场传感器，通过工业互联网相连接。生产线数字化模型建立：利用虚拟仿真软件创建设备三维数字化模型。生产工艺流程重组、优化和仿真：基于效率、能耗或设备利用率等，运用智能调度算法，实现过程模拟仿真、流程规划。生产过程精细化管理和智能决策：建立生产过程数据采集和分析系统，利用工业大数据分析技术，自动调整生产工艺参数。

监测实训室本着“统筹规划、分步实施、标准统一、先进实用、安全可靠、软硬并重、重点突破、以用促建”的建设原则，科学决策，有计划、有步骤地逐步将学院建设成为一个智慧、网络化、智能化的虚拟大学，通过建造基坑监测实训室、高支模监测实训室、隧道监测实训室、大坝监测实训室、桥梁监测实训室等实训基地，形成“教、学、练、考、交互、体验、协作”的综合培训模式，学习工程安全监测技术，提升安全素质，增强安全意识，提高安全技能。

优化人工智能学科布局，加快人工智能领域一级学科建设。 密切关注人工智能领域前沿技术，将技术及资源引入到人才培养。 部署完整的人工智能实验环境、实验资源、课程体系和教学全流程平台。 搭建完整的专业框架，全面支撑高校人工智能方向的教学与科研。 培养具备深度学习算法设计开发的人工智能应用型人才。

N95口罩的关键技术在于其致密、能有效隔离病毒的滤芯层，一般的N95口罩是5层滤芯层、普通口罩可能只有两层。南京工业大学陈苏教授课题组的新技术让N95口罩生产提质增效，做滤芯的新材料只需3层就可以生产N95了。他们的新技术全称叫“熔喷无纺布材料和微流体气喷纺丝技术”。“我们团队前期一直致力于新型纺丝技术和无纺布材料的开发，研究出了微流体气喷纺丝技术，可以实现超细纤维的制备，平均直径65纳米，是目前纺丝技术中生产纤维最细的，过滤隔离病毒的效果也就更好。”陈苏介绍，传统的纺丝技术生产出的纤维，一般直径在几百纳米，而气喷纺丝技术所制备的纤维直径仅几十纳米，可以更好地隔离病毒，将气喷纺丝的纤维膜负载在传统的无纺布上，就实现了更优效果的N95口罩滤芯层的制备。“也就是说，N95一般是5层滤芯层，普通口罩可能只有两层，那么，用我们的材料（做成滤芯层）只要3层就相当于N95了。”陈苏团队近年来一直致力于微流体纺丝和微流体气喷纺丝工作的研究，前期通过纺丝参数的优化、纺丝体系的探索制备了一系列功能纤维材料，其成果日前在国际材料重要期刊《Advanced Materials》（先进材料）上发表。基于前期的研究基础，陈苏教授掌握了纺丝关键技术、纺丝设备开发技术和功能纤维原理，为其产业化奠定了基础。点击查看原文

研发阶段/n由于信息基础设施建设环境复杂，以卫星移动通信为代表的空天地一体化网络 建设成为首选。中科院计算所无线中心在已有成果的基础上，重点提升卫星终端芯 片的产品化量产能力，实现终端芯片量产，并设计多类型卫星移动通信终端设备及 行业应用解决方案，填补我国卫星移动通信“产业空洞”。截止2017年底，项目成 功实现卫星移动通信终端基带芯片Full Mask量产并推广应用，占领产业链高端核 心器件供给；推出面向行业应用的手持、便携、车载等多型终端解决方案，项目相 关成果目前依托产业化主体中科晶上实现产业

本发明公开了一种光子暗化漂白装置，以解决目前在掺镱光纤 激光运行过程中光子暗化现象的缺少干预的局面。本发明包括暗化漂 白光源及其驱动电源。本发明是在掺镱光纤激光器内部上增加一套暗 化漂白装置，因此不改变光纤激光器的主体结构，具有高的适用性。 本发明装置尤其适合于工作中的周期性的对光纤激光器暗化进行漂 白，促进了光纤激光器的使用过程功率的稳定性，减缓了激光器光子 暗化进程，提高了激光器的使用寿命。

针对我国农村生活污水的污染负荷高、冬季低温时处理效果差等现实问 题，该成果基于电化学强化生物去除效果、膜污染全过程控制、污泥原位减量 和太阳能补偿等多项关键技术，研发了适用于农村生活污水处理的低能耗一体化 MBR 装置。

        VSM（也叫做M-H磁滞曲线测量系统）测量磁性材料的基本磁性能(如磁化曲线，磁滞回线，退磁曲线，升温曲线、升/降温曲线、降温曲线、温度随时间的变化等)，得到相应的各种磁学参数(如饱和磁化强度，剩余磁化强度，矫顽力，最大磁能积，居里温度，磁导率(包括初始磁导率)等)，可测量粉末、颗粒、片状、块状等磁性材料，VSM可以测量从-196℃到900℃的温度变化的磁性变化。   主要参数： 测量磁矩范围：10-3emu-300emu（灵敏度：5*10-5emu） 相对精度（30emu）：优于±1% 重复性（30emu）：优于±1% 稳定性（30emu）：预热24小时，24小时连续工作优于±1% 温度范围：从-196℃到900℃ 固定磁极间距35mm，极面直径60mm 磁场：由电磁铁提供，从0-3.5T   主要参数： 抗磁，顺磁，铁磁，亚铁磁，反铁磁材料和各向异性材料 颗粒状和连续磁记录材料以及GMR，CMR，交换偏置和旋转阀材料 磁光材料 容易容纳散装材料，粉末，薄膜，单晶和液体     VSM的组成：   型号 DXV-550 电磁铁 √ 稳流电源 √ 振动头，振动架 √ 振动杆，样品室 √ 振动源 √ 锁定放大器 √ 高斯计 √ 探测线圈 √ 电脑 √ 打印机 √ VSM可以单独准备高温和低温设备。     主要设备：   电磁铁 电磁铁应为可调式双共轭或固定间隙的。 45°放置 型号 高低温磁场，磁极间距：35mm（T） 冷水方式 DXV-550 3.4 水冷 DXV-400 3.0 水冷 DXV-380 2.7 水冷 DXV-300 2.4 水冷 DXV-250 2.2 水冷 DXV-220 2.0 水冷 DXV-175 1.6 水冷 DXV-130 1.2 自然冷却 DXV-100 0.8 自然冷却 DXV-60 0.5 自然冷却   稳流源 电源为可调式高稳定度稳压稳流自动转换直流电源，功率为2～30KW 。在稳流状态时，稳流输出电流能在额定范围内连续可调 (一)主要功能 　　(1)输出功率：额定功率从1-12kw。 　　(2)保护：缺相保护、过流保护、短路自动保护。 　　(二)技术指标 　　(1)电源为稳流输出：电流值可从0-额定值连续可调。 　　(2)显示方式： 电流表4位半LCD数字显示。 　　(3)显示精度：±(1%+2个字) 　　(4)当负载为电磁铁，且输出电流大于最大电流一半时，电源输出的电流稳定度优于5*10-4 　　(5)工作时间：连续8小时工作(环境温度20±5℃) 　　(6)输入电压：单相220V/三相380V±10%        (7)输入频率：50Hz   振动系统 包括振动杆、机械振动头支架、样品室及探测线圈   磁测单元 (1)量程分300emu、150emu、80emu、40emu、30emu、15emu、8emu、4emu、3emu、1.5emu、800memu、400memu、300memu、150memu、80memu、40memu、30memu和15memu (2)磁场量程：0.5kOe”、“1kOe”、“2kOe”、“4kOe”、“8kOe”、“16kOe” 和 “32 kOe” 显示在4位半LCD数字表头。.分辩率0.1mT，相对精度优于±1%。 (3)振动源输出频率180Hz,频率稳定度优于10-5，输出功率大于50W。   联想电脑 打印机：hp-1018 高温炉和温度控制设备: 加热功率是100W. 炉子的温度范围是室温到900℃ 通过4位半LED数字控制。分辨率：0.1℃ 低温杜瓦和温度控制装置 样品室的温度与控制范围是 77K-273K 通过4位半LED数字控制，分辨率：0.1K  

本发明涉及的领域为高通量筛选领域，特别涉及一种具有皮升级精度的自动化微液滴阵列筛选系统的使用方法。本发明通过将液体驱动系统和毛细管中充满低热膨胀系数的液体作为载流，并完全排空毛细管内的气泡，然后将毛细管取样端浸入与水相样品不互溶的油相中抽取一段油相至毛细管中，用于隔离水相样品和载流，再将毛细管取样端浸入样品/试剂储存管中抽取一定体积的水相样品溶液进入毛细管，最后将毛细管取样端移入微孔阵列芯片的微孔上方的油相中，将毛细管中的样品溶液推出至微孔中形成样品的液滴。本发明液体的定量量取和液滴生成具有皮升级的体积精度，有效降低了高通量筛选中的样品/试剂消耗，节省了实验成本。