产品详细介绍 功能特点 l  具有8路话筒输入，可连接卡侬型的三针话筒或6.3线路输入的话筒，方便各种拾音设备的连接， 8路话筒通道还分别设置了静音开关、优先开关、低切开关（100Hz）、噪声门、幻象电源,可通过上位机软件或中控指令进行调节。 l  主机前面板具有8路输入独立信号指示灯、功放指示灯；带有8路话筒音量推子电位器及4路立体声输入音量推子电位器、输出总音量切换电位器； l  电脑上位机软件控制功能：每一路输入独立调节48V幻象电源、8路输入每路独立信号指示灯、U盘录放音按键、低切按键、静音按键、编组按键、总音量、混音器控制、总均衡、增益电位器、反馈抑制开关等功能； l  话筒输入具有自动混音功能，可任意设置优先级的MIC输入通道，确保该通道音频输入信号优先，发言不被他人打断。 l  带有4路线路输入接口，分左右声道，均可独立调节静音开关、音量值等。 l  USB录音功能，可插入U盘，对会议进行录音或播放U盘中MP3音频文件，方便会议记录整理及重要会议内容保存。 l  软件带有7段均衡，分左右独立调节。 l  2个232串口，可同时接入两个控制设备，可独立接收控制代码及发送代码给中控，实现视频跟踪会议。 l  话筒带有反馈抑制功能，防止话筒回音自激啸叫。 l  内置双通道2*150W数字功放，可直接连接到音箱设备。 l  2路断点功能，方便接入其它音频调节设备。 l  4编组功能，音量等可独立调节控制。 l  采用TCP\IP网络接口连接，方便远程管理，连接方便。 l  设8组场景参数保存功能，可将所有参数保存好后存入系统，最多保存8组，方便调用。

呼吸慢病患者物联网管理平台，主要是对患者的个人身体检测数据进行采集、主要是手环、听诊器、体温计的数据采集，医生对患者的听诊音频进行审核分析，并给出诊断报告；以及心肺音数据的切片标记。和呼吸慢病患者可视化分析，利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性。

呼吸慢病患者物联网管理平台，主要是对患者的个人身体检测数据进行采集、主要是手环、听诊器、体温计的数据采集，医生对患者的听诊音频进行审核分析，并给出诊断报告；以及心肺音数据的切片标记。和呼吸慢病患者可视化分析，利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性。

一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。

近日，上海英晖科技有限公司正式宣布，其自主研发的E30M6203-5G无线远程终端全面上市。这款产品专为解决工程机械行业长期存在的无线透传难题而生，旨在突破移动机械在数据交互、远程控制等方面的时空限制，推动行业迈向智能化、数字化新时代。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。