生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

一、产品介绍 机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点，特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用，可以充分挖掘学生的潜能，拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程，也可做为相关高职专业学生的实训课程。 二、实验内容 1、根据不同待测物的特征，分析适用的照明方式： 2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验； 3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验； 4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验； 5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验； 6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验； 7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验； 8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验； 三、配套文件资料  1、实验指导书1本；  2、实验软件1套；    客户自行配置电脑       

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。

超临界二氧化碳（SCCO2）具有安全性高、环保、成本低等突出优点,是氟氯烃类发泡剂最有潜力的替代物。但由于二氧化碳在聚苯乙烯中的溶解度较低,且扩散系数较大,因此难于制备低密度的聚苯乙烯发泡材料。针对二氧化碳发泡剂的特点,在自行研制的超临界CO2挤出发泡试验装置上,通过改变成核剂种类及含量,添加过氧化物控制发泡材料降解,与PMMA共混等改性手段,研究影响发泡材料表观密度的因素,制备出低密度发泡材料。 北京化工大学自行研制的XPS生产线，可针对聚苯乙烯，聚丙烯，聚乳酸，聚酯等进行连续挤出和注塑发泡成型，其中环保型聚苯乙烯保温板生产线已经在国内推广了10余条生产线。该项目是国家十二五科技支撑计划项目，中德合作国际项目以及国家环保部重点支持项目。

该成果主要涉及叶片、叶盘阵列加工装备设计方法，同时利用精密数控磨削工艺，在阵列机床上实现双端带冠叶片的高效率加工技术。该成果可以构成完整的航空发动机加工技术体系。其中：1）建立多主轴阵列机床的设计方法，可实现一个工序同步加工叶片零件，提高叶片、叶盘加工效率；2）形成利用圆柱坐标机床三个运动轴实现叶片榫头和型面的全面加工方法，可用于进一步降低阵列机床成本；3）利用环面砂轮实现双端带冠叶片的精密磨削方法，可在阵列机床上一次装夹完成全型面的加工，进一步提高加工效率。 制造过程中，重点解决复杂型面及结构零件加工效率不足的生产难题，同时降低叶片、叶盘的加工成本；建立环面砂轮加工双端带冠叶片全型面的加工方式，避免二次装夹带来的重复定位误差，显著提高加工节拍。该成果的应用将极大地提高了航空发动机叶片的效率和成本，改善了传统铣削加工成本高、效率低、工序繁琐等生产难题。

现代结晶技术是无机盐、精细化工品、光电晶体材料、医药、农药、食品添加剂等高端功 能材料的共性科学问题，相关晶体产品是不同行业高端产品中的核心部分，结晶工艺和结晶器 装备开发是结晶技术的重要环节。 华东理工大学资源过程工程研究所具有国际先进水平的结晶过程研究测试仪器与实验装 置：马尔文激光粒度分析仪 (Mastersize 2000) 、颗粒录影显微镜 (PVM) 、聚焦光束反射测量仪 (FBRM) 、平行结晶仪，扫描电子显微镜 (FEI Quanta 250) 、全自动实验室合成反应器 (LabMax) 等，能够对结晶过程进行在线监测和控制、结晶产品的粒度分布、晶体形貌特征进行分析评 价。 研究所还拥有二维激光粒子测速仪PIV以及体三维速度场测试仪V3V，配备相关流体力学 商业软件及自主开发的设计软件系统，能够对结晶器流场进行数值模拟，实现结构与操作参数 的多参数系统优化，开展结晶器设计与工程放大。 研究所建立了一套无机盐大型无机盐结晶器精确调控工程技术与装备的研究方法，通过结 晶过程热力学、结晶过程动力学，结晶工艺优化，结晶装备设计与放大，实现了氯化钾大型结 晶装备的优化、十万吨级反应结晶氢氧化镁等结晶装置成套工艺。 

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。