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         谱诚博阅原卷留痕阅卷机，独创的原卷留痕阅卷新模式，能够切实解决师生存在的不同困境，提高教师阅卷效率，给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机，具体优势有以下几点：      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡，省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习，教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷，操作简单；客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印；双面同时阅卷，效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足，做出创新改进，实现了学生原卷作答，教师原判批改，所有的批改原卷留痕，阅卷机本身负责主观题的批改，客观题的批改读取，可以与原有的共享资源平台对接形成闭环，更有针对性的服务于基础教育阶段的师生，因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外，谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告，可以真正的促进学生的学习，针对性提高学习效率，具体有以下优势： 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本，学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集，老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表，补齐短板有目标 8.每人一张个性卷，数据分析有反馈 如今，教育行业，越来越多的教学内容期待高效的传播，越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间，更注重自己全方位的发展，越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践，谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求，无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展，未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下，必将极大地促进基础教育的发展，为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育，致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合，倾注全部的心血和激情，发展互联网教育服务产业，开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式，打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域，博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地，以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统，多项技术通过了国家有关部门的严格测试，技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计，并结合传统的阅卷模式，成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上，优化、整合设计流程，实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程，充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。

本发明公开了一种基于超材料结构的压力传感器，该压力传感器包括基板、输入微带信号线一、输入微带信号线二、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的下极板、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的绝缘层、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的上极板、开路短截线电感、微带信号线三、微波功率合成器的输入端、微波功率合成器的输出端、微波功率合成器的隔离电阻连接用微带信号线、微波功率合成器的隔离电阻、微带线地线、压力感应腔体；该压力传感器采用金属?绝缘层?金属（MIM）电容感应压力的变化，并通过微波功率合成器合成的微波功率变化实现压力测量，具有灵敏度高、体积小、测量范围大、测量误差小的优势。

陕西彬长大佛寺矿业有限公司和西安科技大学合作，针对工作面顺槽在回采动压下巷道破坏严重的难题，运用综合监测手段，揭示了围岩松动圈范围分布规律以及巷道围岩破坏特征，并据此提出了巷道耦合支护技术，解决了巷道底鼓难题。并根据有关国家规范制定了《大佛寺煤矿顺槽锚杆支护技术规范》，以保证锚杆支护的质量。 该成果经陕西省煤炭学会鉴定为国际先进水平，申请专利 2 项。该成果在陕西省彬长集团 大佛寺煤矿的应用，取得了明显的社会经济效益。

本新技术成果提供一种机车受电弓压力检测用双弓隔断装置，其轨道外侧的立柱内侧固定有安装架，安装架通过绝缘的连接架与隔断器固定相连；隔断器的具体结构为：工作平台与连接架固定连接，工作平台的底部固定有横向滑轨，横向滑座套合在横向滑轨上，竖直的升降杆的中下部螺杆连接在横向滑座的螺母中，升降杆的下端与一轴承的外圈法兰连接，该轴承的内圈与连杆的上端部固定连接，连杆的下端连接一纵向滑块，接触网夹子上部的纵向滑轨套合在纵向滑块上。在同时对两个以上的受电弓进行接触压力检测时，使用该装置能够消除相邻受电弓间的相互干扰，使检测结果更可靠、更准确。

本发明公开了一种可快速拆装的压力管件试压装置，包括支撑座，支撑座内设置有内腔，支撑座上安装有夹具，支撑座的相对的两侧壁上分别螺纹连接有第一螺杆和第二螺杆，第一螺杆上螺纹连接有第三螺杆，第一螺杆和第三螺杆伸入支撑座内腔的一端分别连接有用于伸入被测管件内的轴套和密封圆盘，轴套与密封圆盘之间设置有第一密封圈，第三螺杆伸入支撑座内腔的一端连接有定位筒，定位筒上设置注液口、排气孔以及第二密封圈，注液口和排气孔处分别安装有

本发明提供一种用于工厂化水产养殖微滤机故障诊断的系统和方法，其中系统包括：监测模块，用于获得工作微滤机的监测数据，对所述监测数据进行经验熵决策树算法的处理，将处理产生的第一调度命令发送至调度模块，所述监测数据包括不同部位的滤网压力、振动、声音和电压；所述调度模块，用于接收所述第一调度命令或第二调度命令，切换所述工作微滤机至备用微滤机；所述总控模块用于对监测模块和调度模块的运行状态进行记录，并向所述调度模块发送所述第二调度命令。本发明可以对故障进行快速定位及可能性原因分析。改善了传统人工方法下故障诊断中的耗时寻找过程。

小试阶段/n■新能源■节能环保和资源综合利用*成果简介该项目可解决的问题：从物理本质上解决三大问题：1、解决并网逆变器及滤波器遭受过电压和过电流的冲击的问题，从而提高风电机组/光伏发电并网的电网电压质量、提高并网逆变器的安全稳定运行水平和使用寿命；2、解决风电机组/光伏发电系统出力不足时，电网向并网滤波器倒送电，导致电网电压偏高，保护动作跳闸，弃风弃光的问题，增加风电机组/光伏发电出力、提高风电机组/光

一、项目简介 人体是视频监控、车辆辅助驾驶等应用领域中重点关注的目标。人脸和人体姿态的分析，易受光照、遮挡、穿着和复杂背景等因素的影响，研究的挑战极大。对人体的属性，尤其是人脸和人体姿态的智能分析，是计算机视觉和人工智能中的热点研究问题，也是视觉产业化急需突破的关键技术。 二、前期研究基础

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。