人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。        套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。 

IECUBE-676X 人工智能创新实验进阶套件是在 IECUBE-6760 人工智能创新实验基础套件的基础上，针对已经具有一定人工智能应用开发经验的开发者，设计的具有一定复杂性和系统性的综合项目制实验开发套件。该套件将人工智能技术与更专业、更复杂的学科场景相结合，在更开放的软硬件平台环境下，鼓励学生自主完成人工智能与各学科的融合。 

1.开发背景 随着去年新型冠状病毒的爆发，全国各地各个场所的消毒任务显得尤为必要，现在在医院等场所，依旧是采用背负式喷雾机进行喷雾消毒，人力消耗大、效率慢且很辛苦，因此需要解决喷雾的效率问题。 2.开发思路 立式双筒喷雾机器人，包括底座，固定支架，两个喷雾设备，中间装有双目摄像头，底座上分离式安装有立体式水箱，水箱顶部周边的支架上固定安装有水泵，电气箱。应用了5G通信技术进行硬件设计、网络传输，应用QT实现遥控界面的开发，通过机器人上方的高清摄像头采集到的视频，然后转换、压缩反馈到遥控界面，由反馈得到的视频信息，通过遥控远程控制机器人的驱动、喷雾等功能。 3.主要创新点 （1）立式机器人创新结构设计 （2）基于双目测距的智能喷雾设计 （3）基于5G通信模块的远程操控 4.市场应用 （1）江苏淮安宾馆有限公司 （2）江苏臻隆生态农业科技有限公司

本实用新型提供了一种支撑智能设备的移动机器人，包括带有智能设备安装位置的机身以及运动机构，其特征在于，所述运动机构包括：四个弧形支撑腿，分为两组，对称分布在机身两侧，每个弧形支撑腿的弧形凸起面朝下作为支撑面，所述弧形支撑腿的主体采用柔性材料，所述弧形支撑腿远离支撑面的一端通过转轴与机身连接，同一侧的两个弧形支撑腿的转动面相互平行；转动动力源，安装在机身上驱动四个弧形支撑腿绕转轴转动，四个弧形支撑腿共同转动带动机身运动；本实用新型的移动机器人的支撑脚采用弧形的构造，且材料是柔软的，使得机器人在十分崎岖的路面或柔软的平面具有很好的移动能力，并有效减轻智能设备的磨损和运动中受到的振动。

项目背景：国内外当前对水陆两栖推进器的研制涉及一系列 理论、技术和功能应用等问题，其中，基于海鳐鳍水下波动推进 机理，同时仿蛇在陆地上蜿蜒爬行的运动方式，对推进器水陆两 相运动进行适应性设计，使其不改变推进模式同时满足水面推进 和陆地行走需求，是当前研究的热点。采用主要采用组合泵喷推 进方式使其在水下保持高速航态和声隐身性，搭载多波束探测系 统以及自主航行控制技术，使其可以环岛自主航行，探测水体目 标及海底地形地貌，最终形成全地形波动式水陆两栖推进器的设 计，目前鲜有报道。 所需技术需求简要描述：通过对全地形波动式水陆两栖推进 器所涉及的仿生推进机理、推进装置、航行控制等关键问题进行 研究，突破两栖仿生推进器深潜结构设计、动力学建模与分析、 波动与泵喷耦合推进方式、运动控制器设计技术、多波束搭载设 计技术，实现水陆两栖推进器统一控制系统及动力系统框架下的 水-陆两栖航行，完成复杂水陆两栖作业任务。技术指标：工作 水深不小于 500 米，可实现悬停、原地回转等高操纵性；搭载多 波束声纳，具备高精度探测识别能力；总尺度不低于 5m，最高航速不低于 20kn，自噪声低于 60dB，柔性材料拉伸强度>800MPa、 断裂伸长率>2.5%。  对技术提供方的要求:拥有相关研究的技术团队。 

产品详细介绍维视推出的MV-IRVS200是以"中国制造2025"为理论指导、以"智能机器人"为核心而设计的综合性智能制造科研平台，主要解决智能制造涉及到的复杂工程问题，并将智能制造的相关技术和解决方案传输给用户。MV-IRVS200的研究实验在囊括机械设计、电气控制自动化系统设计、视觉系统设计、工业机器人应用及维护、系统集成技术的基础上，额外配置了机器学习、智能控制、立体视觉、柔性制造的系统设计研究项目，以满足"工业4.0"时代对人才技术能力和协作能力的全新要求。功能特性● 多感应器相融合的六自由度机器人● 立体视觉系统● 基于"机器学习"的模式识别系统● 环境感知系统● "一物一码"产品追溯系统● 多感应器相融合的六自由度机器人● 柔性抓取系统

联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

myAGV 大象首款移动机器人，采用竞赛级麦克纳姆轮，全包裹金属车架；ROS开发平台内置两种slam算法，满足建图、导航方向的学习；提供丰富的扩展接口，可搭载my系列机械臂，实现移动抓取，完成更多应用。 产品特性 全向轮小车 竞赛级麦克纳姆轮，全包裹金属车架，分体式结构可拆卸。 SLAM激光雷达导航与建图 ROS开发平台内置gmapping、cartographer两种算法，激光雷达实时建图扫描，自动规划路径进行避障导航。 内置摄像头 500W高清摄像头可进行物体识别与精准定位。 额外拓展 车身双侧弹仓，扩展电池增加续航时间；扩展吸泵与机械臂搭配，实现更多应用。 载物机器人 不同尺寸物料盒任意选择，载物运输解放双手。 最小复合机器人 可搭载多达2台myCobot机械臂，实现移动抓取扩展工作空间，完成更多任务。 手眼标定 myCobot可进行摄像头精确定位与标定，并进行大范围内抓取 多种玩法 ps手柄控制支持多机协同，多台机器人实时运动。 丰富的教学系统 支持ROS仿真、moveIt全部开源；同时接口丰富：树莓派、arduino、python、C++ 联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：