通常达到机械轻量化的主要途径有两种：一是改进机械本身使用的材料，二是采用先进设计手段，使机械结构更加合理。采用新型材料由于制造成本、加工工艺、环保等方面的问题，新材料很难用于一般机械上，而通过结构优化在保证满足性能要求的前提下，实现轻量化却更具有实际意义。 本技术就是结合CAD技术、有限元技术、博弈技术、拓扑优化技术、数据挖掘、多目标优化等技术对机械结构进行轻量化设计的技术。采用本技术在保证强度、刚度、稳定性、加工成本的前提下减少质量，降低成本。

国内首家推出的全数字式系列智能花式纱线生产装置，可作为传统环锭细纱机、转杯纺纱机制造厂的选配件，主要是作为纺纱工厂的设备技术改造后生产竹节纱或段彩纱等高附加值产品，能够满足生产实际需求的任意竹节长度、竹节粗度、竹节间隔任意调节与组合，并可生产特殊的具有平面投影拟合的特色竹节纱，始终处于国内领先水平，已在国内外 200 多家企业推广应用。 关键技术 采用中罗拉与后罗拉双变速技术配合双粗纱喂入装置研发一种多品种、高附加值花式纱线全数字化控制系统，并将其用于国内主流细纱机型的改造；同时配合预留网络接口设计实现控制系统与企业信息化系统联网，提高管理效率；配合花式纱与织物布面仿真 CAD 软件实现花式纱参数变化与布面风格的快速分析对比，缩短设计周期与成本。最终开发一种可适用于目前国内主流环锭细纱机直接改造的全数字化、智能化、网络化的多品种高附加值花式纱线生产系统，该系统可适合多倍率竹节纱、花式竹节纱、段彩平纱、段彩竹节纱、色纺花式纱、花式赛络纱等多品种花式纱线的生产。 知识产权及项目获奖情况 获相关授权发明专利 8 件，授权相关实用新型专利 12 件，获纺织工业联合会科技进步三等奖 1 项。 项目成熟度 已进入到大规模产业化推广阶段。 投资期望及应用情况 国内外首创采用中罗拉与后罗拉双区变速技术，且智能化程度、技术先进性等各项技术参数均处于国际领先，而费用与目前国内主流竹节纱装置基本保持一致，因而性价比高，具有较强的市场竞争力。 

深圳市洲宇智能技术有限公司是一家集设计、生产制造、销售于一体的智能型机床生产厂家。专业生产各种数控铣床,数控车床,数控雕刻机和教育用微型组合机床。产品广泛应用于电子、机械、教育、模具、DIY、等行业。 公司拥有一支技术力量雄厚的科技创新队伍，具备设计开发能力和系统管理水平，企业为适应WTO及全球经济一体化的要求，现在已经制定的相应的计划。 生产与科技相结合，生产结构的不断调整，是一个企业在产品的生产过程中的重中之重。 深圳市洲宇智能技术有限公司依托科技的不断创新和市场信息的快速反馈，以科技为根，以人才为本，质量决定一切，服务决定一切的态度为广大用户提供优质的产品和服务。 洲宇人以其精益求精的工作态度关注产品的每一个细节，以完善的质量体系标准和严谨的科学管理制度带给您质量的保证，以诚信的服务和良好的信誉报答广大用户的厚爱。 公司秉承“专业制造，诚信服务”的经营理念，以“科技为根，人才为本”的发展战略，为企业注入勃勃生机，为建立现代化企业而努力奋斗。 公司竭诚欢迎各界朋友莅临指导、洽谈，让我们携手并进，共创辉煌灿烂的明天。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本发明公开了一种自感知工作点的电磁超声检测方法及装置， 该方法包括步骤:S1、将线圈放于构件上方，将永久磁铁放置于线圈 上方，在构件中激励超声导波信号;S2、调节永久磁铁与被检构件间 的提离，在不同提离下采集超声导波信号并转换为检测信号，确定其 首个非电磁脉冲信号峰峰值;同时采集不同提离下表征磁场强度的电 压;S3、确定上述峰峰值的最大值，将其对应的提离作为基准工作提 离，寻找邻近提离作为工作提离;S4、在基准工作提离与工作提离中 确定最小提离和最大提离对应的电压，生成最佳工作电压区间，根据 该区间

本发明公开了一种基于 flash 编程干扰错误感知的 LDPC 译码优化方法，随着 NAND 闪存存储密度的提升，每个单元存储较多的比特信息，单元之间的耦合干扰较强烈，造成严重的编程干扰错误，使得传统的 BCH 码不足以保证数据的可靠性，LDPC 码具有优于 BCH 码的纠错性能而被应用于 NAND 闪存存储系统中。使用被优化的 LDPC译码算法具有重要意义。现已观察，编程干扰错误具有数值相关性特征，当进行 LDPC

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

本发明公开了一种纠删码存储中负载感知的数据归档方法，包 括步骤：获取纠删码存储集群中生产集群的每个节点的负载权重值， 并将负载权重值存储在数组中，并根据节点负载权重值来确定不同条 带在生产集群中的归档节点集合。对第 i 个条带，初始化其归档节点 集合为空，从第 i 个条带的数据分布集合中选择负载权重值最高的节 点，并判断该节点的负载权重值是否大于该节点的数据块个数，如果 为是，则将该节点对应的数据块填充在该条带的归档

本发明公开了一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统，包括构造综合人眼视觉色度特性和光 谱特性的权函数 w(λ)，利用构造的权函数 w(λ)计算任意光谱样本集 S 的权函数 Siw(λ)，对样本集的权函 数 Siw(λ)进行均值化处理，得到样本集均值权函数矩阵 Wfv，构造用于均值权函数 Wfv 平滑优化模型及 约束目标函数，利用优化目标函数 ObjFunc 对平滑优化模型进行约束，确定权函数矩阵 Wfv 最佳平滑优 化函数参数 n 值，利用确