数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

本发明公开了一种微型自主式水下航行器，包括机身、安装在机身上的推进单元和控制单元，所述机身的底面中部为导流区，所述推进单元包括多台横置在导流区周边用以控制水流进出导流区下方的双向推进器，所述机身依靠导流区与水流之间的作用力而升降。本发明的微型自主式水下航行器，不仅使运动更加灵活，还可使航行器直接垂直方向运动即上浮或下潜，动力也更加充足，并且有效简化了航行器的结构，控制过程也更简单，提高了工作效率和工作质量，本发明在上升和下沉过程中，可以没有水平的移动，从而使机身运行更平稳，定位更准确。

本发明公开了一种自适应水上水下空化射流喷嘴。高压水喷嘴装在低压水喷嘴内，紧靠在低压水喷嘴的淹没腔台肩上；在低压水喷嘴轴向空气腔室内装有阀芯，阀芯连杆的一端与靠近淹没腔一端的阀芯连接，另一端穿过圆盘套筒与弹性膜片连接，圆盘套筒和空气腔室为过盈配合，弹性膜片和圆盘套筒为密封连接，高压水喷嘴的进气口经气孔后，一路与空气腔室连通，另一路经高压喷嘴节流口、高压喷嘴出口与淹没腔连通，低压水喷嘴的低压水入口经阀芯中部缝隙、低压水管路与淹没腔连通。本发明利用水上环境和水下环境的差异性，根据外界工作环境的变化做出自适应调节，起到节能和提高工作效率的作用；该过程不需要人工调节，同时降低能耗，达到节能效果。

研发了多种海底/水下履带式全地形作业车样机，综合采用虚拟样机技术、机电液控多系统联合仿真技术及多学科设计优化方法。现已开展虚拟现实分析、陆地软底质试验及大型实验室水池试验。 全地形作业车可在海底/水下稀软底质、硬底质以及复杂崎岖地形上自主行走作业，具备稳定行走、爬坡越障、自主避障、路径跟踪控制等综合行走通过性能；可携带多种作业工具并提供动力与控制，具备良好的重载性、机动性及可靠性。

本发明公开了一种水下浮体的新型安装方法，将下水过程分为速度调整和自由下水两个阶段，在速度调整阶段，依据建立的不同重力浮力差的下水曲线数据库为指导，通过浮力设定以及不断的监测与反馈调整，使浮体在规定入水距离内到达目标速度，调整重力浮力差为零，进入自由下水阶段；在自由下水阶段，浮体仅在水体阻力作用下作减速运动，最终在速度为零时到达指定深度，完成整个下水过程，本方法具有操作简单、安全可控、成本低廉等优点。

浙江大学宽频带地震观测设备竞争性磋商

北斗Ⅱ高速铁路路基沉降观测自动化系统是用 于指导高速铁路路基工程施工，并在高速铁路投入运营后进行 持续观测和灾害预警的自动化系统。 其主要功能为：动态连续观测高速铁路的重点路段的沉降 和位移情况，自动报表，智能预测与评估。该系统不仅可以指 导高速铁路路基的工程施工，而且可以在高速铁路投入运营后 发挥重要的灾害预警功能。该系统具有高精度、全天候、动态 连续、自动化、智能化特点，具有广阔的市场应用前景！

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。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无