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高等教育领域数字化综合服务平台
智能服务机器人
产品介绍：
智能服务机器人服务于广大机器人行业、企业、院校及研究机构，广泛用于企业前期开发验证、院校教学研究，一体高度集成硬件驱动模块，提供各种类型的驱动模块，简单明了的软件设计框架，完善的服务支持，让每一个客户能够快速上手ROS机器人操作系统及高效的进行二次开发，可实现地图构建、自主导航、语音交互、深度视觉、机器学习等功能，是一套学习智能机器人技术的最优平台。
功能概述：
1、基于机器人操作系统ROS软件平台，开放源代码，提供完整教学与实验教材。
2、支持激光雷达与深度摄像头地图构建、自主导航、物体跟随等功能。
3、适配物联网网关，支持Zigbee、Lora、WIFI常见协议，机器人管家式管理。
北京钢铁侠科技有限公司
2022-07-22
图书馆智能书架
洛阳励耘家具有限公司
2022-07-26
智能多参数消解仪
北京连华永兴科技发展有限公司
2022-07-01
可视型智能试剂柜
可视型智能试剂柜优势一智能、安全
1、嵌入式系统
嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。
2、外接控制软件
双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。
3、智能定位层板
产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。
4、多柜并联、系统交互
嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。
5、空气过滤系统
内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。
6、双人双锁
有效解决试剂的安全管理，符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。
可视型智能试剂柜优势二经济、方便
1、超大的存储容量
JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。
2、可调节层板
灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。
3、RFID刷卡模块
通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。
4、全模具化设计
模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。
可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展
1、智能摄像系统
无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。
2、UPS电源
具有断电续航能力，符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》，并可根据用户需求定制。
北京晶品赛思科技有限公司
2025-03-27
智能身心反馈放松椅
智能身心反馈放松椅
一、初始状态尺寸：沙发尺寸cm：高105 宽94 长103。
二、沙发整体组合材质：电动控制系统，靠背可进行100度-170意调节，腿部可进行90度-170度任意调节。 颜色：米白加果绿。净重：55KG。开合次数：5万次开合测试，无故障。
沙发组合材质： 1、高规格加粗木方做骨架2、加密字簧+进口牛皮筋+中软海棉+无纺布+坐架布3、坐垫使用高密度海绵，靠背、扶手内胆填充3A公仔棉4、晨光龙机械架
三、体感系统配置：
控制器一台：播放控制音量、振动大小调节，上下曲切换，播放模式等。
功率放大器一台:播放模式：TF卡、蓝牙、3.5MM音频输入；3.5MM音频输出至耳机，接收控制器输入信号，音频输出至喇叭，并提取音频中的10-150赫兹低频经放大输出至换能器。
低音频体感振动换能器6个：8欧10瓦；沙发内置。
四、RV反馈放松训练系统V2.0是一款基于心率变异性和新生物反馈技术的“双心”健康管理系统。它根据对人体心率变异性及其频域特征的分析来确定人的生理和心理状态，并通过调节人体自主神经系统内的和谐与平衡，达到增强心理调节能力、提高生理健康水平的目的。
该系统采用红外光电传感器获取心率变异信号，通过USB接口与电脑相连接。用户可在电脑上看到自主平衡前后其心率变化、输送比的变化，并可反复训练，以达到消除紧张、疲劳、焦虑和提升个人表现的目的。该系统结合了生物反馈的新成果和技巧，添加了丰富多彩的训练项目和放松引导来辅助训练，用户可以通过轻松有趣的互动体验过程来调节自己的身心协调状态。
五、硬件系统：（四核、8GB内存、128G固态硬盘、21.5寸液晶显示器）
六、移动台车：材质abs，尺寸：550mm*500mm*850mm
北京京师慧智科技有限公司
2025-05-22
人工智能实验箱
1、产品介绍
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，包括人工智能边缘计算平台（RK3588）、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些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。
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、Yolov等热门模型，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。
1.一体式设计，要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用；
2.提供17寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080;
3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.
江苏学蠡信息科技有限公司
2025-07-15
全钢智能试剂柜
全钢型智能试剂柜优势一智能、安全 全钢试剂柜的特点1、嵌入式系统 嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。 全钢试剂柜的特点2、外接控制软件 双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。 全钢试剂柜的特点3、智能定位层板 产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。 全钢试剂柜的特点4、多柜并联、系统交互 嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。 全钢试剂柜的特点5、空气过滤系统 内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。 全钢试剂柜的特点6、双人双锁 有效解决试剂的安全管理，符合管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。 全钢型智能试剂柜优势二经济、方便 1、超大的存储容量 JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。 全钢试剂柜的特点2、可调节层板 灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。 全钢试剂柜的特点3、RFID刷卡模块 通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。 4、全模具化设计 模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。 全钢型智能试剂柜优势三灵活、扩展 1、智能摄像系统 无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。 2、UPS电源 具有断电续航能力，并可根据用户需求定制。 全钢型智能试剂柜产品展示
北京晶品赛思科技有限公司
2025-03-25
一种生土建筑墙体表面高疏水性渗透型防水材料
本发明公开了一种生土建筑墙体表面高疏水性渗透型防水材料及其制备方法，本发明材料的组分和质量分数为硅酸盐水泥2-8％，铝酸盐水泥2-8%，石灰2-15%，丙烯酸2-9％，聚丙烯酰胺5-20％，硅氧烷渗透剂3-15%，乳化剂0.5-3%，余量为水；以水将丙烯酸配制成浓度为为2～9%的丙烯酸水溶液后，向丙烯酸水溶液中依次加入聚丙烯酰胺、乳化剂，在添加的同时混合搅拌均匀；之后加入硅氧烷渗透剂，充分搅拌，得均匀稳定乳液；向均匀稳定乳液中加入硅酸盐水泥、铝酸盐水泥、石灰，充分搅拌至呈稳定浆状产物，即得本发明材料；本发明防水材料对生土基体具有高渗透性，且具有突出的防水、抗裂性能；提高了生土墙体的抗水性和耐候性；本材料无毒无污染，制备及施工方法简单，值得推广使用。
天津城建大学
2021-04-11
地下建筑空调排风热回收用间接蒸发冷却器关键技术
针对地下车站、军事基地等地下建筑的空调系统设置冷却塔的可靠性、协调性和隐身性的要求，及其空调工程造价、运行能耗高昂的现实，结合可回收利用其坑道排风能量的有利条件，项目组在国家课题及企业的支持下，通过多年的技术攻关，取得如下成果：1、提出将换热器盘分成若干并联单元，在每个单元盘管两侧旋转布水强化传热传质，改善换热器表面水膜与空气换热微环境、最大程度利用水膜与空气传热传质能力的强化传热理念。2、成功研发地下建筑空调排风热回收用间接蒸发冷却器的核心装置“旋转布水器”，并通过实验
长沙理工大学
2021-01-12
一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法
本发明公开了一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法，首先求得图像像素点的形态 学建筑指数(MBI)，纹理特征和慢特征分析图(SFA);利用 MBI 指数和纹理特征进行 FNEA 分割;然 后求出每个对象的三个特征值，再作差，并利用 K 均值聚类算法求阈值，得到特征变化图;再利用 AC 指数进行后处理;利用熵值法对不同的特征变化图求权重，按照权重设定阈值求得变化图像;最后利用 投票法进行后处理。得到变化检测结果。
武汉大学
2021-04-14