智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。

智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。

一、项目概况 ZK—Ⅲ型自动控制原理实验系统是自动化、数控、车辆电子电气、测控等专业的自动控 制原理课程的主要实验设备。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。 二、主要特点 “ZK—Ⅲ型自动控制原理实验系统”是根据自动控制原理教学实验大纲要求研制的。可 开设实验内容如下： 实验一 典型环节性能的模拟 实验二 典型系统性能的模拟 实验三 系统频率特性的测试 实验四 自动控制系统性能的校正 “ZK—Ⅲ型自动控制原理实验系统”融合实验电路及大屏幕液晶显示测试于一体，完全 省去超低频余辉示波器，具有：①外形美观大方。②实验操作简便。③安全可靠，具有良好 的保护。④完全满足教学大纲的要求。 三、仪器主要技术指标： 电 源——220V 交流电源 额定最大功率——100 瓦 输出电压——+5/+12/-12 伏 液晶显示屏面积：122×92mm2 信号发生器频率和幅值——30～10000 赫兹；0～12 伏 信号发生器波形——正弦波、三角波、方波 交流输入信号——2 路 交流输入幅值——12 伏 直流输入信号——2 路 直流输入幅值——12 伏 直流信号采样时间——0.5、1.0、2.0、4.0 秒 外型尺寸——900×650×0 重量——15kg 

成果简介在三相交流电弧炉自动控制系统中， 三相电极的升降控制是核心部分， 其作用是快速调节电极位置， 保持恒定的电极电弧长度， 以减少电弧电流的波动， 维持电弧电压和电流的比例恒定， 使输入功率稳定； 本项目利用神经网络智能控制技术对炉电极控制系统， 采用神经网络逆辨识与逆控制策略， 结合 PD 控制， 构成复合控制器， 通过 SIEMENS 的 WinAC 自动化软件， 在工控网和 Profibus 上实现了三相电极电流的实时在线解耦与控制。 并在冶炼过程中， 建立被控对象的神经网络

本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。

海信校园设备集控管理平台，为用户提供方便快捷的统一区域/校园设备管理方案。该平台通过对互 联网交互设备集控控制，实现教育局到学校，学校到班级的两级管理，为多级管理者提供设备状态 监控、远程管理控制、定时发布计划、多种统计数据查看等功能支撑，构建更加智慧的信息化区域 与校园。

本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。

产品详细介绍系统概述： 学校有各种各样的档案系统需要开发和维护，常用档案有：学生学籍档案、学生综合素质评价档案、教师业务档案、教师教科研档案等，上述档案或系统都有一个共同的特点，他们都是以人为中心，记录学生或者教职工个人的各种事迹和材料；获奖等很多资料往往还需要上传盖章照片等辅助资料佐证。 之前的普遍做法是为每一个业务分别购买或者委托开发一套系统，其中大多数是按需定制开发的专用系统，例如，学籍管理专门记录学生的学籍档案，教师档案系统专门记录教师的业务档案，教科研管理系统专门记录教师从事教研和科研的各种课题档案。这样做的好处是专用系统在购买或者开发当时能够完全满足使用者的全部需求，而且按使用者的操作习惯来定制；坏处则是需要购买或者开发多个系统，不但建设成本高，更严重的是一旦需求变更，系统就需要重新立项二次开发，而且有些系统因为是定制开发的缘故，二次开发还不方便。 e人e表档案系统(又名“一人一表系统”)要从根本上解决人员档案管理不通用的难题，系统凭借独具特色的表单设计模型，定位为一款以“人”为中心的通用人员档案系统。该系统成功整合了档案定制、表单设计、记录对象管理、数据源管理、统一输入和输出等多项技术，为学校和教育局提供了一个用途广泛的可视化档案管理解决方案。系统由制表、填表、报表三个子系统构成，可用于构建学生学籍管理系统、教职工档案系统和学生综合素质评价系统等多种档案管理系统。 系统特色： 档案自定义：支持从现有表单库中任意抽取一张或多张表单按照一定顺序组建一份新的档案； 档案导入导出：支持XML档案模版的批量导入和导出，降低档案制表工作量； 表单可共享：可视化设计表单，所见即所得；表单可以被多个档案引用； 元素可共享：表单元素作为统一的数据录入控件，每个元素都可以被多个单元格引用； 选择源共享：选择源可以直接从教育部代码库中直接引用，每个选择源可以被多个表单元素共享引用； 单元格级别的授权：系统提供单元格级别的读写授权，确保授权用户才能读写相关数据； 数据导入：支持批量数据导入； 数据导出：支持批量档案数据导出，导出格式为word或者excel文件； 数据抓取：支持自定义数据抓取并保存为报表。

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。