Anter是以安全协作、自主运动、智能感知、行为决策为核心功能的多模态感知复合机器人。她开创了机器人协作、运动、感知决策的柔性工作模式，摆脱传统机器人位置固定、任务固定的结构化环境工作方式，适用于科研教育、工业移动作业、物流分拣、仓储管理、安防巡检、医疗服务、智慧零售等领域。

（专利号：ZL 201210372614.3）  简介：本发明公开了一种在线水质快速检测系统，属于工业废水水质检测领域。所述检测系统由检测装置、电源与信号转换处理装置、指示剂投加装置以及清洗装置四部分组成。本发明提供的系统，用于直接显色或指示显色工业废水水质检测，具有响应速度快（＜1秒）、抗腐蚀性强（无废水接触元件）、运行稳定（无活动检测元件）、使用寿命长、维护简单等优点。

本项目从提高系统溶解氧水平、增大碳源利用效率、优化季节性湿地植物 配置、提高湿地植物经济附加值等角度入手，开展了近十年的系列技术研发， 发明了嵌套式增氧、分段进水、人工弓棚、季节性湿地植物混合配置、湿地植 物高附加值资源化材料制备等技术，显著提高了人工湿地水质净化技术的污染 物去除效率和运行的稳定性。

承担了国家“十一五”重大水专项“引黄水库水超滤膜处理集成技术研究与示范” 课题，开展了超滤膜运行特性与膜污染控制技术研究，研究了混凝、吸附和预氧化等预处理对超滤膜的影响，形成了  适用于多种水质条件的超滤预处理技术。建立了具有适应能力强和除污染效能高等特点的超滤组合工艺， 解决了超滤难以截留溶解性有机物和膜污染的技术难题，实现了超滤工艺在大型城镇水厂的应用，基建  费用和运行成本均得到有效控制，超滤单元长期稳定运行，为我国大型水厂超滤技术的应用提供了技术  支撑和工程示范。东营大规模超滤水厂工程示范研究与应用成果作为“十一五”水专项的标志性成果入选了《“十一五” 国家重大科技成就展成果汇编》。

▷产品简介：TE-8600紫外智能多参数水质测定仪，是我公司研发的智能全波长精密分析仪器.采用光栅双光束检测系统、360°旋转比色检测、进口双光源、进口检测器,8英寸彩色触摸屏等高性能指标，完全满足国标 《HJT399—2007水质化学需氧量的测定快速消解分光光度法》《HJ535-2009水质氨氮的测定纳氏试剂分光光度法》《GB11893-89水质总磷的测定钼酸铵分光光度法》《HJ 636-2012水质总氮的测定碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》检测要求. ▷适用范围：适用于生活污水、工业废水、地下水、中水、地表水中多种水质污染物的检测 . 运用于水质检测实验室、市政、污水处理厂、环境监测站及教育科研高校、电厂、疾控中心、造纸电镀、水产养殖和生物药业、石化、煤炭、冶金、纺织、制药、食品等行业 . ▷技术参数： 显示：8寸彩色液晶触摸屏（ 配备直观语音菜单导航系统） *光源：进口氘灯（紫外）、进口钨灯（可见光） 检测方式：360°旋转比色管检测系统（预制试剂）、固定式比色皿检测结构（专用固体试剂） *光学检测系统：光栅系统 *波长范围：190-1100nm（全波长） *进样装置：自动多通道检测装置（浓度直读） *检测光束：双光束光学系统，进口双检测器 *测量项目：COD 、氨氮、总磷、总氮、浊度、色度、各种重金属等50多项指标 测量范围：COD（0-10000mg/L）、氨氮（0.01-150mg/L）、总磷（0.01-100mg/L）、总氮（0.01-100mg/L）、浊度（0.5-2500NTU）...      10.波长分辨率：0.1nm       11.波长准确度：±1.0nm       12.波长重复性：＜0.2nm        13.透射比误差：±1.0%        14.光谱带宽：2nm         15.功率：80W         16.操作界面：全中文显示          17.存储：可存储100万组数据，可自由调用查看          18.预存曲线：预存1200条曲线，可供用户选择、校准、修改等操作          19.*标配消解器：18孔双温区消解仪         20.自动校准：仪器具有自动校准功能          21.自检：仪器具有自动检测，出错报警功能           22.显示模式：透光率(%) ,吸光度和浓度           23.打印方式：标配内置热敏打印机            24.数据传输：配备USB接口和串口传输功能，蓝牙接口选配             25.抗氯干扰： [cl-]<1000mg/L; [cl-]< 4000mg/L

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"

微创机器人外科及触觉感知国家自然科学基金课题 微创外科(MIS)与开放外科手术相比，具有切口小、疼痛轻、出血少和恢复快等优点，广泛应用于胸腹、脊柱、心血管和泌尿外科等领域 微创机器人外科(MIRS)由机器人替代医生操控手术器械，克服医生人为因素带来的风险，提高手术的安全性和灵巧性，改善手术精度和质量 触觉力信息缺失导致过大的操作力和器官组织创伤，是当前微创机器人外科面临的共同问题。项目利用光纤技术，研究微型触觉力传感器及其在器官组织类型和边界鉴定、机器人反馈控制应用中涉及到的一系列挑战性问题。获得的相关理论与技术，有望消除触觉缺失引起的手术风险，提高微创机器人外科手术的精度、稳定性和质量。

本技术采用大数据智能分析算法，处理高速列车运行过程中产生的大量数据，智能辨识高速列车运行状态。以高速列车外部受流装备为对象，从受电弓状态实时感知与能耗分项统计两个角度，展示非侵入式智能感知技术在高速列车的最新应用。 1.受电弓状态实时感知 获取受电弓的原始信号并进行预处理，获取多个原始数据向量；对原始数据向量进行多尺度分解，从每个子频带提取特征量并构建时序特征向量；将特征向量和受电弓故障的分类标记作为特征映射数据，训练故障识别预判机制；以原始数据向量和故障类型分别作为输入输出数据，训练故障识别模型。对受电弓的实时电流信号进行处理，得到原始数据向量和特征向量，故障识别预判模型根据特征向量对受电弓进行故障预判，若有故障，故障识别模型根据原始数据向量对受电弓的故障类型进行识别。实现列车运行状态下，对受电弓进行实时在线监测与故障类型识别，且无需在列车外部及路网沿线另外加装硬件设备。 2.列车能耗分项统计 通过大数据智能分析方法，结合位于电路关键位置部分传感器提供的实时数据，可对动力系统、空调系统、照明系统、厨卫系统、用户交互系统等不同功能模块，提供非侵入式能耗分项统计。统计结果能为铁路管理部门提供参考，优化列车运行管理模式，改进各系统的运行机制，降低高速列车运行能耗。 图1 高速列车受电装置 图2 受流装置故障特征映射及辨识方法 图3 不同功能模块设备的提取特征 图4 不同设备的分项能耗统计