大型仿人服务机器人Walker，具备36 个高性能伺服关节以及力觉、视觉、听觉和平衡 等全方位的感知系统，可以实现平稳快速的行走和灵活精准的操作；承载了 多项国家自然科学基金重点项目、发改委人工智能创新发展重大工程等国家 级/ 省级重大专项，实现持续对人工智能和机器人领域核心关键技术的突破。

　　采用进口实芯理化板台面，具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、防酸、防碱抗击使用寿命长等特点。铝木框架结构，壁厚1.4㎜，表面采用环氧树脂粉末喷涂，桌身两面侧安装豪华排插，由教师统一控制电源。可挂放学生凳，实验室专用三联水嘴及水槽。适用于生物观察、解剖等实验。

产品详细介绍 综合答题器ActivExpression为老师们提供了一个十分有效的手段，即时测评学生的掌握程度和学习进度，同时也支持学生根据自己的进度进行学习。 ActivExpression一瞥： •可自定进程、可即兴进行及广泛的反馈方式提供了极大的灵活性。 •ActivExpression可随时启动全员参与，同时促进持续的学习进度评估。 •根据实时的评测结果，老师们可监控学生的掌握程度和调整全班或个别学生的学习进度。 让学生表达自己的想法 无论是喜欢举手回答问题的学生还是不希望引起别人关注的学生，每个学生都有自己的想法， 想提出或解答问题。综合问答器ActivExpression是一个多功能的学生反馈系统，让学生们通过完整的文字、方程式、 符号等形式充分反馈自己的各种见解和想法。 综合问答器ActivExpression是一款直观的教学反馈系统，该系统的设计目的在于促进全员参与，鼓励持续地、实时地评估学生的学习进度。使用综合问答器ActivExpression，教师可以在课堂上了解学生已有的知识，即时测评学生对知识点地掌握程度或让他们深入了解课题。另外，ActivExpression的自定义学习功能支持学生根据自己的进度和理解程度进行学习，收集学习进度的详细数据。 ActivExpression的Express Poll Wonderwheel图标会浮现在多数计算机应用程序上，包括网页浏览器、Word文档、Excel表格，老师们自然就能最大限度地减少备课时间和充分利用宝贵的课堂时间。评估结果数据能轻松地导出到Excel表格中，或结合ActivProgress 来保存、审查，长此以往就可以监控学生的掌握趋势。 ActivExpression能将教室改造成一个互动的学习环境，从而每位学生都能发挥出他们的潜能，取得好成绩。 为什么使用ActivExpression？ 启动全班模式对话 综合问答器ActivExpression鼓励学生在课堂上参与、互动和表达自己的意见，从而激发出活泼的、有见地的探讨和辩论。 简化教学管理 与ActivProgress相结合，ActivExpression让你即时评测出学生的掌握程度，取得教学支持，确定学生的成长趋势，并在出现问题前解决潜在的挑战。 提高课堂效率 亲身积极参与有助于增强学生的信心和创造力，而持续的评估节省了老师们的备课和测试的时间。 结合自定义学习功能 ActivExpression的自定义学习功能来分配不同难度的测验，学生可以按自己的进度和理解水平来完成，并查看即时反馈。老师们利用详细结果数据，给在学习上遇到困难的学生提供及时的帮助， 根据需求随时干预、调整个别学生或全班的课程进度。 主要特征： •QWERTY全键盘支持复杂的反馈，而不仅仅是简单A、B、C的选择。用户可以用完整的文字、数字、符号、方程式、分数、“是”或“否”、利开特式量表等形式反馈。 •直观的界面设计，简单易用的导航和背光屏。 •电池使用寿命可长达一年。 技术参数 兼容性 普罗米休斯互动式电子白板系列；也可与第三方互动式显示器搭配使用。 （注意：无需互动式显示设备也能正常运作。） 传输范围 100米， 328英尺（开放空间） 连接方式 与ActivHub USB集线器无线连接 操作系统 详见规格书 详细技术信息请参考ActivExpression规格书。 常见问题 ActivExpression包含什么? •32 或24 件设备 •ActivInspire专业版DVD/Promethean ActivOffice •ActivHub带延长线和固定器 •装载盒 •用于移除电池的螺丝刀 ActivExpression支持那些语言? 英文、荷兰语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、芬兰语、挪威语、瑞典语、丹麦语、土耳其语、哈萨克语、俄语、阿拉伯语、巴西语、捷克语。 我可以在投票时同时使用ActivExpression和ActivExpression2设备吗? 可以。但是只有ActivExpression2设备支持输入和显示学习方程式。这意味着，只有ActivExpression2设备可用于以方程式反馈的任何投票或以方程式提问/回答的自定义进度投票环节。

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本团队长期从事传统酿造食品的应用基础研究和产业实践，与国内的众多大型酿造企业，如镇江恒顺、泸州老窖、山西老陈醋、张家界大德酿造、安徽胡玉美等保持着长期的产学研合作。近十多年来，针对白酒、黄酒、酱油（酱）、泡菜等传统酿造食品，在系统研究酿造微生物功能的基础上，理性设计功能调控手段，达到传承工艺特色，稳定发酵生产，提升产品品质的目的。

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

传统发酵通常采用固态多菌种酿造，其功能微生物组成复杂，其形成的微生态在酿造的过程中一直处于动态的平衡，这种微生态结构与功能的揭示对提升传统酿造食品的营养价值、风味保持具有重要意义，通过现代的微生态技术，认识酿造微生物群落结构及其功能，并加以理性应用，既是重要的基础科学问题，又是行业技术升级的关键。实验室长期从事传统酿造食品的应用基础研究和产业实践，与国内的众多大型酿造企业，如镇江恒顺、泸州老窖、山西老陈醋、张家界大德酿造、安徽胡玉美等保持着长期的产学研合作。近十多年来，针对白酒、黄酒、酱油（酱）、泡菜等传统酿造食品，在系统研究酿造微生物功能的基础上，理性设计功能调控手段，达到传承工艺特色，稳定发酵生产，提升产品品质的目的。 创新要点 （1）系统建立了复杂酿造微生物群落结构解析和微量代谢产物精确分析的技术体系，解决了妨碍定量研究传统酿造食品微生物群落结构以及精确其复杂组份的技术难题。 （2）创新了传统酿造功能微生物高效筛选技术，从传统食醋等酿造过程中分离获得近百株背景明确、安全可靠、发酵性能优良的微生物，形成了完备的酿造用菌种库，包括乳酸菌、醋酸菌、酵母菌、米曲霉等。 （3）首次提出了传统酿造菌群生物强化策略，构建了酿造微生物群落功能强化技术体系并实现了产业应用，促进了传统酿造生产的三个可控（酿造微生物群落功能可控、酿造过程可控、产品品质可控）。