已有样品/n重点突破智能终端深度学习处理器芯片设计，研发并改进CNN、RNN 等深度学 习算法和技术，设计并研发Alex、Caffe、Torch等常用的深度学习架构。深度学习 处理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度学习神经网络算法，基于深度学习处理器 芯片的智能设备可运行手写数字识别等任务；深度学习处理器芯片处理imagenet测 试集图像分类任务达到30帧/s，芯片面积不超过60平方毫米，单芯片功耗不超过 20W，所研发的芯片性能功耗比超过目前智能终端所使用的主流CPU的100倍。最终 在

基于深度学习的图像识别云端服务平台，能够 通过云计算框架训练深度学习算法模型，对图像进行目标检测 和识别。平台拟采用云端 API 的形式，为其他客户端的提供简 单易用的图像识别服务，将目标识别应用到互联网及移动应用 场景中，推动移动互联网的进步。 该平台实现如下功能：1.模型训练：平台能够基于用户给 定的不同行业的数据，训练相应的精细化分类模型。2. 图像识 别：平台能够根据预先训练好的识别模型，对用户

突破性地采用了参考多维度工作方法。这些多维度特征具体包括四大项：1.程序实体的覆盖信息（coverage information），即程序实体在运行失败或成功的测试用例中是否被覆盖到的信息，一般来说被失败测试用例覆盖越多的程序实体更有出错的可能性；2. 程序变异信息(mutation information)， 即当原程序被改变形成的变异体（mut

专业语言学习硬件操作面板，物理按键分布明确 声音在网络上无损传输，声音纯净，完美再现；教室授课对讲、学生分组会话时，声音延迟<5ms 支持英语四、六级口语网络考试等各类国家级考试、语言教学、计算机教学

星立方第三方学习测评服务”是一种基于学生学科知识、学科技能以及学科思想等多种维度的检测与学业数据挖掘、分析、反馈服务。

产品功能：  产品参数：                         双行显示  分辨率:31*96全阵点显示  349种计算功能  重量：135g(含电池)  快速上下翻转功能  机身尺寸：160mm*82mm*16mm  快速左右翻转功能  耗电：0.0002W  乘幂与方根运算  电源：一节AAA（7号/SUM-4）  三角函数  电池寿命：约有2年（每天使用一小时）  对数与反对数  操作温度：0℃-40℃  阶乘、排列、组合  包装尺寸：163mm*88mm*24mm  复数运算  高/中学适用  直角坐标与极坐标  10+2显示函数计算  统计运算  塑料按键  数据存储  双行显示  微分计算    积分计算    使用电池：AAA*1    机身尺寸：16*8.4*1.6cm(厘米）    保护盖：见包装盒说明      

产品详细介绍系统概述： 作业是老师交代给学生的课后学习任务，一般要求在规定的时间段内完成。 作业系统就是一个管理课后学习任务的系统，提供教师版和学生版两种界面；教师利用该系统来创建、引用、布置和批阅作业，而学生则能利用该系统按时接收教师布置的学习任务并及时上交作业；在教师创建作业时，系统自动生成了全校共享乃至全区共享的作业库，以实现更加智能化的作业管理，提高作业资源的重复利用率，减轻教师作业管理工作量。 核心功能： 老师创建作业 创建作业就是教师创建一个需求明确的学习任务(“学习任务描述、预计用时、适用范围、分享范围”)，并且将该任务分配给指定学生去按时完成。 学习任务描述方式有很多，常见的描述方式有“文本叙述、文档说明、图片说明、视频说明、音频说明、在线资源”； 适用范围则负责说明该学习任务适合什么阶段的学生来做，适用哪个年级？适用哪个学科？适用哪篇课文和哪几个知识点？ 分享范围则限定了谁可以引用该作业，支持私有，校内共享，区内共享三种分享范围。 一个作业就是一个独立的实体，创建一次之后，可以被多次引用和多次布置，同样内容的作业尽量不要重复建设。 老师布置作业 布置作业就是老师将一个学习任务分配给指定学生们，并且规定了在多长时间内完成。一个完整的作业布置流程必须指定班级和作业日期，如图4-19-3。 一个作业可以被多次布置，同一个作业同一个班级同一天只能安排一次，这样，但是一个班级一天可以安排不同学科的多个作业。 学生写作业 学生接收到老师布置的各类课后作业之后，务必按照各门学科的作业要求在规定的时间内去“写作业”，写作业的核心工作就是完成作业要求的学习任务，完成任务的方式不一定是线上完成，也可以是线下完成作业任务，再去线上提交作业结果。 学生交作业 交作业就是将学习任务完成后的答案或者任务作品通过系统提供的文本、拍照等多种方式提交给老师。系统不强求一定要用键盘打字来写作业，线下将学习任务做完，然后通过拍照或者视频摄像等方式来提交作业答案或任务作品都是支持的。 老师批阅作业 老师一旦布置完作业之后，进入该作业的“批阅”窗口内，可以随时检查学生的作业上交情况，如果发现有未按时交作业的学生，可以给学生发送催交信件，如图4-19-5所示；一旦学生上交了作业，老师就能在线批阅学生的作业了；批阅作业时，不但能给学生当天作业打分，还能给出简短评语。 学生本人在看到老师的批阅内容后，还能针对该作业向老师提问(图4-19-4)。 作业分析 作业分析将根据每位学生的作业提交情况从“作业得分、作业用时、作业引用次数”等多种维度进行统计分析，通过作业分析能够发现学生学习中存在的各种问题。 系统特色： 支持线下完成学习任务，然后线上拍照O2O提交作业方式； 作业资源可以校内共享，形成全校统一的作业库； 通过知识点关联实现作业与“教学资源和网络课程”的匹配，实现个性化学习推送； 作业可以直接被网络课程引用。

复杂环境下智能巡检运维机器人关键技术及应用针对我国核电安全与电网运维领域的急需，突破了智能巡检运维机器人的多项关键技术，研制成功多型号系列化智能巡检运维机器人，国内首次在阳江核电站、大亚湾核电站及宁德核电站投入运维使用，广泛应用于国内16个省市2000多个配电站，促进了我国智能电站与智能电网建设技术水平的提高。该成果还在南水北调工程大型泵站监控、重大活动保电安保、无人消防车、工业机器人、智能工程机械等领域应用，取得了重大社会效益和经济效益。

一、项目简介 水下潜水器是海洋立体监测系统的重要移动平台，在深海工程检测、地质勘探、科学考察、环境监测与军事应用等方面有重大需求与发展前景。《国家“十二五”海洋科学和技术发展规划纲要》明确了“开发水下自航行剖面测量技术，形成近海实时、快速观测能力”的重点任务。目前国内外水下潜水器普遍采用细长或开架结构和螺旋桨驱动，具有推进效率低，转弯半径大和辐射噪声大的弱点，急需在减阻和探测能力上取得突破。本项目围绕水下小型机器人高精度探测与识别重要需求，研究基于人工智能的水下探测与识别技术，在水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别上开展技术攻关，并研制样机。海图公司开发多款水下机器人产品，618展示得到重要认可。基于人工智能的小型水下机器人可广泛应用于海洋与内陆，有显著产业化前景。 二、前期研究基础 科研依托厦门大学海洋与地球学院、水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室，具备开展水声实验的良好设施：嘉庚号科考船、一艘海洋二号实验船、两处岸边实验站、一个大型水声水池、水声换能器、测量放大器、丹麦B&K公司的声学测量仪器谱分析仪等。已研制多款水下仿生机器人并在水池完成测试。研究团队凭借跨学科优势，把仿生声学探测与水下机器人技术相结合，取得创新成果。本项目实施所需要的实验方法与技术已经具备，并已在以往研究中得到成功应用，从而具备扎实的科研基础。 三、应用技术成果 在仿生探测方面，研究基于人工智能的水下探测与识别技术。仿生最优能量传输与波束控制、仿生目标探测与人工智能识别可以提高水声探测指向性、抑制混响并具备定向水声通信能力，能够突破现有水下机器人水声探测和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生机器人研发方面，利用生物医学成像测量鲸豚流线体形、结构和组织特性，设计仿生机器人具有仿生形态和柔性特性，突破现有水下机器人结构和材料设计理念。研究水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别提升仿生机器人水下工作能力。在仿生水下机器人样机研制、传感和模式识别等取得应用成果。 四、合作企业 海图志（厦门）智能科技有限公司由福建省海洋与渔业厅批准的双创干部苏芃牵头成立，组织了西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、福州大学、福建师范大学等院校博士专家40余人组成，2015年开始，经过了2-3年的基础理论研究，已经申报和取得相关的专利软著20项。开发过相关的水下装备设备包括水下光学成像摄像机、水下光学镜头、水声定位设备、水下潜器等等，具备一定的开发研究的基础。得到省委于伟国书记、中国工程院院长周济、国家海洋局林山青副局长等等领导的认可。相关的产品取得福建省618青年海洋创新创意成果奖第一名，第六届全国海洋航行器设计与制作大赛一等奖，19届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖、中国创新创业大赛福州市三等奖。海图志（厦门）智能科技有限公司取得厦门海峡科创基金的以5000万估值的投资，在厦门设立海洋机器人创业基地。 海图志（厦门）智能科技有限公司小型水下产品在2016年深圳高交会上引起了科技部、云南省科技厅、广西省海洋局等其他省市领导的重视，2017年福建618项目成果交易会上得到中国工程院院长、福建省省长（现任省委书记）、国家海洋局副局长、福建省副省长、省发改委主任等专家领导的肯定。