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工业机器人实训室
建设专业的工业机器人实训室,培养高质量的机器人工程/智能制造等专业人才。 提高机器人工程/智能制造等专业建设水平,提升高校技术服务层次和能级。 提供充足的专业师资,形成系统化的课程体系。 更新企业级教学资源、实验资源和项目案例,满足企业用人需求。
青软创新科技集团股份有限公司 2022-07-06
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
基于深度学习的新一代智能隐身器件
光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究:在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。论文审稿专家认为:“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作,它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域,为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆,也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身,使自己融于周边环境;另一种是透明隐身,即光透过物体时不产生任何散射,例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略,它利用坐标变换的方法来控制电磁波,使其绕过被隐身的区域,按照原来的方向传播,从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比,人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波,隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样,能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点?“章鱼有色素细胞,我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经,我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞,我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前,深度学习已经开始渗入电磁材料领域,但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身,是一个极具挑战的课题,在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料,这件“隐身衣”由智能芯片控制,集成了训练好的深度学习模型,能够根据输入的电磁信息快速做出决策,改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角,而小车的任务就是动态适应变化的探测信号,对雷达“隐身”。当环境发生变化,变色龙大约需要6秒时间过度到环境色;而当电磁环境发生变化时,披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义
浙江大学 2021-04-10
一种基于表示学习的星图识别方法
本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法,该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet,用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务
北京航空航天大学 2021-04-10
基于深度学习的生物质燃料品质识别系统
已有样品/n1)主要技术特点:该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型,然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比,具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2)主要技术指标:(1)水份和灰份含量检测误差:<1%; (2)水份和 灰份含量检测速度:<2 秒/样本; 3)应用范围:可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估,提
华中科技大学 2021-01-12
ALTERA 2C5 CYCLONE-II FPGA学习板
EMOD扩展模块是由上海皮赛电子有限公司设计、生产的一系低速外围应用电路模块。
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
小书圣书法学习机-单机版
● 2015年国内率先架构智慧书法教室模型并推向市场,智慧书法教室领军品牌 ● 2016年推出交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3) ● 《中小学智慧书法教室装备规范》团体标准提出单位和牵头制定单位 ● 中央电视台、中国教育电视台多次报道的书法教育装备 ● 30项国家专利 ● 荣获第76届中国教育装备展示会金奖 ● 2019年推出无“电”临摹台技术,保障学生用电安全 ● 连续入选2018-2021中国教育装备行业协会推荐产品   为了满足众多个人用户的使用需求,华文众合推出了小书圣书法学习机(单机版),基于交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3),内置名师示范视频、名家课堂、历代碑帖等丰富资源,实现“让书法名师走进家庭”,一家人跟随名师学书法等愿望。       该产品推动个人书法学习的数字化进程,是书法普及、书法提高、书法教研、书法创作、书法养生、有益身心健康的法宝。小书圣书法学习机,学玩结合,效果立竿见影。家人共学书法,浸润传统文化,其乐融融! 单机版特色 ● 传统与科技融合,而不摒弃传统 ● 交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3)结合互联网技术用于传统书法教学 ● 简单易用,是一款老人、成年人、儿童都可以掌握的系统 ● 丰富的网络资源:包括高清碑帖资料库、书法家示范视频等 ●“一对一”教学效果:书法家边讲解、边示范,类似一对一教学效果 ● 书法知识库系统 ● 体验式教学系统,让学生兴趣倍增 ● 书法集创系统,包含扇面、团扇、横幅、条幅、对联、斗方等多种集字创作模式
北京华文众合科技有限公司 2021-08-23
易百分Ai智能学习机平板电脑
深圳市易百分实业有限公司 2021-08-23
基于中位数准则的主系统收发信机间信道增益估计方法
本发明公开一种基于中位数准则的主系统收发机间信道增益估计方法,CT能在不存在主系统到自身之间反馈链路的条件下估计出信道增益,本发明的方法主要通过监听多个独立SNR,得到多个独立SNR的中位数,并且利用该中位数与CG之间的数学关系估计CG;本发明的方法具有较低的估计误差,因此与传统的CG估计方法相比,本发明具有更低的复杂度和更好的估计性能。
电子科技大学 2021-04-10
检测翻译后修饰蛋白质与其配体间相互作用的成套试剂
01.成果简介   “相”是指物质系统中物理、化学性质完全相同,与其他部分具有明显分界面的均匀部分。“相变”是指物质从一种相转变为另一种相的过程。与固、液、气三态对应,物质有固相、液相、气相。有研究表明,相变机制也广泛存在于生物细胞中,且在细胞生命周期的时空调控等方面发挥着重要的生物学功能。当溶液中的多价大分子与其多价配体互作时,容易产生更大的复合物,后者的溶解度一般会降低,从而从普通溶液相分离出来,形成一个复合物富集的独立的液态相,这个转变过程被称为“液-液分离相变”(即,“相变”)。 蛋白质翻译后修饰是指蛋白质翻译完成后,发生在蛋白质的特定氨基酸残基上的共价修饰过程,是蛋白质生物合成的步骤之一。目前,已知存在300多种翻译后修饰,常见的有甲基化、乙酰化、磷酸化、泛素化、糖基化修饰等,与蛋白质翻译后修饰相反的修饰过程为蛋白质去修饰,如去甲基化、去乙酰化、去磷酸化、去泛素化、去糖基化等。 本项成果是一种检测翻译后/复制后/转录后修饰的蛋白质/DNA/RNA与其修饰阅读器间相互作用的成套试剂,由A、B、C和D四种试剂组成;(1)A由名称为R的生物分子和名称为X的蛋白质连接而成;(2)B含有名称为L的生物分子;R与L相同或不同且二者间具有相互作用,R与L相互作用后发生相变;(3)C为由C单体形成的多聚体,C单体由名称为mc的单体、名称为甲的报告基团和名称为YC的生物分子连接得到的分子,大于等于两个的mc能形成多聚体;(4)D由名称为XL的带有修饰的蛋白质和名称为YD的生物分子连接而成;YC与YD间具有相互作用。通过该成套试剂及基于该成套试剂创建的多价招募系统,利用相变机制实现了互作蛋白和配体在相变液滴中的高度富集,将原本较弱的互作信号强烈放大,使其易于检测。02.应用前景 本项成果可以为检测经翻译后/复制后/转录后修饰的蛋白质/DNA/RNA与其修饰阅读器间的相互作用提供一种全新的技术手段。该技术尤其适合高通量筛选修饰酶或去修饰酶的抑制剂或促进剂。03.知识产权 本项成果已申请1项发明专利。04. 团队介绍 本项成果负责人为清华大学研究员、博士生导师、清华大学结构生物学高精尖创新中心成员、清华-北大生命科学联合中心成员、中组部“青千”基金获得者,主要从事“相变”相关领域的研究,并探索能够广泛应用于鉴定生物大分子互作及互作调控物筛选的新技术。研究成果发表于多个国际顶级权威期刊,申请专利多项。05.合作方式 专利许可、合作开发。06.联系方式 zhangxinrui@tsinghua.edu.cn
清华大学 2021-04-13
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