艾维虚拟化软件基于X86硬件平台，采用了基于内核的KVM虚拟化的技术，提供包括虚拟机迁移、虚拟网络、HA、计算与存储资源动态调整等功能，可用于创建按需、弹性、实现自我管理且可以作为服务进行动态分配的云计算虚拟基础架构。艾维虚拟化软件既可以作为搭建私有云与公用云计算平台核心软件，也可以与高端服务器中集成并形成集计算、存储、虚拟化和云平台于一身的云一体机。云一体机具有预置的虚拟化、集群存储和云管理平台，自动化的交付部署和管理虚拟资源，并通过预置的虚拟化快照、迁移等功能可以保证业务的连续性和高可用性，对关键数据提供磁盘，卷及节点级别的多层次冗余保护。 主要性能指标：1. “北斗二号”兼容芯片组具有自主知识，可广泛应用于铁路、电信以及军事等关系国计民生、国家安全等领域；2. 性能评测指标接近业界顶尖公司VMWARE产品；3. 分钟级千台虚拟机部署、多层次的虚拟化安全、超高速虚拟化存储等分项技术领先。应用领域：国防、军工、政府等需要国产自主可控核心软件的客户；为避免供应商绑定，愿意低成本的虚拟化产品的客户。

1. 痛点问题 新冠肺炎疫情已经在全世界范围蔓延，现有病毒感染检测手段主要通过咽拭子采集的样本进行核酸检查。然而咽拭子样本采集是传染风险系数极高且需要一定操作技巧的过程。采样中被采集者需张口暴露咽喉部位，采样咽喉区域是病毒相对集中的区域，被采集者用力呼吸、咳嗽等可产生大量飞沫或气溶胶，可能导致采样区域内人群的交叉感染；而采样医护人员近距离采集咽拭子，需进行三级防护（穿防护服、戴护目镜、戴手套），导致操作不便，增加了工作强度，减少了采集动作的准确度；特别是长时间工作而引起的医护人员疲劳，导致采样的有效性降低，增加了漏检的风险。并且为了有效的遏制传染风险，采集任务通常要求短期内迅速完成，采集时段非常集中，采集工作量极大，容易导致采集质量的参差不齐，从而影响对病情的判断。 2. 解决方案 本项目研制实现了全自动咽拭子采集机器人，避免医护人员在新冠肺炎病毒样本及其它呼吸道病毒采样过程中感染。系统将人工咽拭子采集过程中的被采集者信息识别、咽拭子采集、密封、贴标等过程实现全自动化。该系统在采样过程中能够进行采样力检测反馈，咽部组织接触力感知能力，在人的口腔内通过深度图像进行口腔内部咽部采样区域进行精细定位，能根据采样位置变化而自行调整，并且能控制合适的采样力度，实现咽拭子的精准柔顺采集。 合作需求 寻求在医疗器械领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本项目产业化的市场定位为便于携带、操作性强、可进行编程及二次开发的教育行业。RoboLab-Edu自主仿生机器鱼以热带盒子鱼为原型，采用单关节仿生尾鳍取代无刷推进器，有效降低设备运行噪声的同时节省了能量消耗；设备外壳采用光敏树脂材料3D打印制成，兼具轻便度与硬度；通过重力滑块机构实现设备的上浮下潜，控制更为灵活，具有水下图像识别、水声通信、路径规划等多种智能功能，最大下潜深度可达60m。 此机器鱼的主要特点： 1.节能高效：采用单关节仿生尾鳍作为动力源，利用反卡门涡街的驱动原理，仿生推进效率高达80%； 2.仿生设计：模拟热带盒子鱼的外形与游动方式， 机动性强，有效降低对水下环境的扰动； 3.安全可靠：采用整体开放，局部密封的设计， 配备红外避障传感器及照明灯，具有低电量返航、失联返航等功能； 4.二次开发：预留防水航插接口，可搭载PH、温度等外接传感器，开发新的功能。

本发明属于无人船领域，并公开了一种双控自主无人船，包括船体及共同安装在所述船体上的整流器、电控板、第一螺旋推进机构、第二螺旋推进机构、遥控器接收机、第二螺旋推进机构、微控制器、GPS接收机、惯性导航系统、无线数传电台、固态继电器和GPS传感器；固态继电器用于控制电控板与遥控器接收机接通或控制电控板与微控制器接通，从而实现遥控器控制无人船的航行和上位机控制无人船的双控航行。本发明可通过上位机与微控制器通信，并通过微控制器来控制螺旋推进机构的运动，实现自主航行，而且也可以通过遥控器来控制螺旋推进机构的运动，具有船载自主航行控制和遥控器遥控两种控制模式。

已有样品/n传感器应用涉及各种行业， 且在这些应用领域被大量和广泛使用。 当前的传感器行业多数是进行系统集成， 缺乏对传感器核心技术的掌握， 加之缺少通用的国家标准支撑， 使得传感器的设计和制造互不兼容， 接口互不匹配， 导致传感器应用行业需要承担很大的成本用于更换传感器和传感器技术改进， 不利于行业升级换代

一、产品介绍         MXY8001（Ⅱ）光电传感器实验平台是针对高校关于导轨式光学实验需求设计的一款实验平台。由光学导轨、数字仪表及电子元器件平台等部分构成，仪器配备各种电源接口及0-200V 高压可调电源和0-12V低压可调电源，可为学生搭建各种实验电路提供电源。学生能够利用平台自行搭建各种光电传感器的变换及处理电路，完成各种关于光电技术方面的应用开发设计，从各方面提高学生的动脑动手能力及创新意识，帮助高校培养光电技术人才。  1、光学导轨     可利用导轨滑块自行调节光学配件的距离，配合电子元器件搭建出几何光学、物理光学、光电检测与光电控制等系统，并与仪器内部的数据采集系统相结合完成各种实验系统。 2、数字仪表、电子元器件平台     平台提供1块数字电压表（四位半），1块数字（四位半）电流表和1块自动更换量程的数字照度计，这些数字仪表可以应用在电路中进行各种电路参数的测量。此平台还配备各种电阻、电容、可调电位器、二极管、三极管、集成运算放大器、光电耦合器件等。 外形尺寸：410mm(长)×400mm(宽)×150mm(高)   重量：7.5 kg 二、教学目的 1、了解并掌握各种光学配件及其实验的原理和应用； 2、了解并掌握各种光电传感器的工作原理、变换电路、处理电路； 3、培养学生动脑动手能力及创新意识； 三、配置内容  1、平台电子元器件    ① 光电二极管2只；   ② 光电三极管2只；   ③ 光敏电阻2只；   ④ 硅光电池1只；    ⑤ 发光二极管R、G、B、W四色各1只；    ⑥ PIN光电二极管1只； 2、平台实验装置   ① LED点光源装置1支；    ② 光电器件安装装置2件；   ③ 热释电实验装置1件；   ④ PSD实验装置1件；    ⑤ 52单片机开发系统装置；  3、光源配置   650nm点型3mw半导体激光器1只； 4、夹持器具配置   ① 导轨固定底座4个；    ② 导轨底座支撑杆4个；   ③ 一维调整架1个； 5、连接线配置   ① 300mm连接线40颗；    ② 500mm连接线40颗；四、实验内容 光电传感器件原理与特性的实验 1、光敏电阻特性参数及其测量； 2、光敏电阻伏安特性实验； 3、光敏电阻的变换电路； 4、光敏电阻时间响应特性； 5、光电二极管光照灵敏度的测量； 6、光电二极管伏安特性的测量； 7、光电二极管时间响应特性的测量； 8、硅光电池在不同偏置状态下的特性参数及其测量； 9、测量硅光电池在反向偏置下的时间响应； 10、光电三极管光照灵敏度的测量； 11、光电三极管伏安特性的测量； 12、光电三极管时间响应的测量； 13、光电三极管光谱特性的测量； 14、光电耦合器电流传输比的测量； 15、光电耦合器件伏安特性的测量； 16、光电耦合器件时间相应的测量； 17、热释电器件基本原理实验； 18、热释电器件光谱响应的测试实验； 19、PSD位移传感器特性参数的测量； 20、PIN光电二极管特性实验； 21、智能语音控制及遥控控制窗帘设计实验； 可实现智能人机交互功能，通过设计、搭建、调试测量电路，可实现对智能语音控制及遥控控制窗帘系统进行设计，通过对语音识别/声控芯片发出的语音指令，对 STM32 编写、烧录程序可以实现控制窗帘的打开、关闭功能。 二次开发实验 1、52单片机程序编写实验； 2、52单片机外围电路设计实验； 3、基于52单片机的数字时钟设计实验； 五、 平台配套文件资料   实验指导书1本；                        备注：客户自行配置示波器。

以电能为核心，可汇集和管理电、冷、热、燃气以及其他形式的能源，具备能量灵活转化、变换、传递和路由功能，并实现能源物理系统与信息系统的融合，是支持能源互联网的核心装置。 1、独立统一的控制器、DSP（C6000）控制和快速原型控制器都可以根据用户的需求进行定制。 2、交流端口、直流端口可根据客户需求进行定制，端口数量和电压等级均可灵活变化。 3、直流端口电压等级可变，可以根据用户需求进行端口复用。 4、具备策略调度系统功能，统一控制器下所有变流器之间不需要通讯，通讯调度不需要考虑延时，是真正意义的实时控制，离并网实时切换，外接设备即插即用。 5、能量路由器具备二次开发特点，可根据客户需求提供完整硬件原理图和软件全部源代码。

本发明公开了一种多传感器融合的超近距离自主导航装置与方法。该装置包括传感器子系统、信息融合子系统、敏感器扫描结构和指向导引结构，将可见光成像敏感器与红外成像敏感器结合，并结合光学成像敏感器组成的被动式测量方式与激光测距传感器组成的主动式测量方式获取数据。自主导航分为三个阶段：远距离段采用双目可见光成像敏感器和双目红外成像敏感器组合的导航方式，近距离段采用双目可见光成像敏感器、双目红外成像敏感器和激光测距传感器阵

自主移动消毒杀菌机器人，由西北工业大学18、19届校友马文科、安玉玺、汪志康等组成的团队研发。以服务机器人底盘为载体，针对环境物体表面和空气进行自主移动式消毒作业，打造全无人的智能消毒杀菌系统。自主移动消毒杀菌机器人现已完成样机开发，已在深圳虚拟大学园投入使用，得到了虚拟大学园管理者管理方高度认可。

(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ①　RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ②　基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③　弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④　模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。