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。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

本发明涉及一种考虑多时间尺度协调的风电鲁棒区间轨迹调度方法。该方法结合模型预测控制与鲁棒优化，在多时间尺度的调度框架下滚动鲁棒优化，生成风电场可消纳功率区间轨迹界限与常规机组发电计划，当风电出力在可消纳功率区间轨迹界限内时均满足系统安全约束，缓解了传统调度中风电功率点预测不精确遗留的系统安全隐患，同时风电场监测系统实时反馈风电场实际出力，计算预测误差并对预测值进行校正，使未来预测值更接近实际值，逐级削减由于风电预测误差导致的决策量的计划偏差，使优化计划指标更精确。

本发明公开了一种减少异步迭代处理中冗余开销的方法，包括 以下步骤：建立一个哈希表，每一表项对应一个数据组，其中每一表 项又包括三个域，接收来自于消息接收器的数据 D，根据该数据 D 的 ITC 值和 IN 值计算该数据 D 的权值 Pri(D)，判断在哈希表中是否存在 与该数据 D 具有相同键值的数据组 G(D)存在，若存在则更新该数据组 G(D)的权值和数据列表，否则在哈希列表中创建与该数据 D 相同键值 的数据组

本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率

该软件把水库原有孤立的子系统（水文自动测报子系统、洪水预报调度子系统、大坝安全监测自动化子系统、地下水监测自动化子系统、工业视频监视子系统、闸门集中控制子系统、微波通信子系统、浸没自动观测子系统等）有机合理地组织起来，从信息采集、传输、储存和处理、预测预报、评估到决策调度有机构成调度层的管理决策支持系统，最大限度的发挥已有子系统的作用，从而实现水库的数字化、信息化和现代化。系统以“规范、先进、可靠、易用、集成、开放、实用、完备”和“结构化、模块化、标准化”为建设原则，以 WEBGIS 为基础平台，采用 B/S 三层架构。客户端全部使用浏览器，所有应用服务软件和数据全部放在服务器端，服务器端系统采用多层分布应用模式，实现应用控制、业务逻辑、数据存取相分离的架构方案，为用户提供可伸缩、易访问、易管理的方法。系统采用 SOA 的架构思想，应用间是松耦合的、事件驱动的，数据交换标准采用 XML ，软件接口采用 Web Service 技术。系统采用开放的、基于 J2EE 标准的设计方案，提供强大的服务器端 Java 技术支持，保证应用系统的跨平台要求，支持 Unix 、 Linux 、 Windows 等多种操作系统。系统在满足全局性与整体性要求的同时，能够适应三维仿真和虚拟现实等未来技术发展和需求的变化，使系统能够可持续发展。

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。

李梢教授团队针对我国胃癌早诊率低于10%，胃癌前病变患者的癌变率仅有0.6%/年，胃炎癌转化中西医特征不清、防治措施不明的重大难题，创建以“智能早筛-极早诊断-精准早治”为特色的胃癌极早期中西医智能防治体系，显著提升我国胃炎癌转化中医药防治水平。