人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

产品详细介绍 ZYT—DDC 单人单面紫外诱变台（垂直）   这是一种供单人操作的通用型局部净化设备，气流形式为垂直层流，它可造就局部高清洁度空气环境，同时又具备紫外诱变技术功能对生物研究、科技育种、科研制药、农业科技等部门，紫外诱变台是您最好的助手。 特点： 1、操作区为全不锈钢。 2、外型美观结构合理。 3、采用自定们上下推拉门系统。 4、风量可调，双侧电源插座。 5、紫外线单个控制，时间定时功能。 技术指标：   型号 ZYT--DDC 外形尺寸 900×800×1630 工作台尺寸 870×650×570 洁净等级 100级@≥0.5ｕm(美联邦209E) 平均风速 0.3—0.5m/s(可调) 噪音 ≤65dB(A) 振动 XYZ方向≤2ｕm 照明灯具 20W*1 感光灯 20W*1  紫外灯 主峰波长254NM  15W*3 紫外灯 主峰波长285NM  15W*3 电源 220V  50HZ 消耗功率 450W 备注 不锈钢台面，双侧电源，上下推拉门  

电流变液在具有广泛的应用前景，但是目前的巨电流变液采用极性分子包覆的方法，寿命很短，无实 数值孔径是光学透镜最重要的基本参量，衡量着光学系统的收集光子能力。对于显微物镜，数值孔径 用价值。本项目已制备出纳米碳镶嵌在二氧化钛表面的颗粒，与硅油混合后得到屈服强度高、漏电流低、 越大，成像光斑越小，成像细节越清晰。常规油浸物镜由于采用了特殊的高折射率匹配液，在高分辨率成 寿命长、温度稳定性好的电流变液，达到实用的水平。计划扩大生产量，并将电流变液应用在阻尼器上， 像和浸润式光刻中更被广泛应用。超构表面结构是一种具有横向亚波长尺度的微纳光学结构，可以在不 实现实用化。

以混合自适应人工智能优化程序设计出亚波长单晶硅超构表面结构，实现了相位的精确控制并减小了单晶硅结构在可见光的吸收。进一步使用该结构演示了浸镜油浸没下数值孔径为1.48的高透过率超构光学透镜。

中协高灵敏扩声系统融合了二合一桌麦、新型隐藏麦、吊麦、手持麦和手机麦多种扩声手段，融合先进的高灵敏扩声技术，拾音距离广，为高校教学创造更加高效、便捷、灵活的扩声环境，有效满足现代教学对声音处理的需求。

本项目折流湿地滤池+侧向潜流湿地床污水处理系统设计了全新的厌氧竖向 折流湿地和兼（好）氧侧向潜流湿地组合。其解决的关键技术体现在：湿地系统 中合理设置了自然复氧区、湿地床深度和内回流系统（在高浓度进水和低温时启 动），突破了现有人工湿地技术氧传递能力低的局限，达到系统内溶解氧的科学 分布，供氧效率是现有人工湿地的约4倍，显著提升了侧向潜流湿地床的溶解氧 水平；在无能耗下大幅提升了湿地系统内的微生物作用强度，极大地提高了氮及 有机物的去除效率；优化了湿地流态，提高了水力效率，解决了现有技术池容利 用率低的缺陷。

人工智能技术飞速发展,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入市场,但是9%以上是软件、算法产品，在人工智能神经网络芯片研发方向上,我国又是落后于美国5-10年左右，可以预见的是,将来我国的人工智能神经网络硬件又将进口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的产品,遵循的标准又将按美国的标准,在市场上处于弱势地位。

主要研究自然语言处理研究领域的算法和应用实践。涉及语义解析、意图识别、FAQ 问答、多轮对话、知识图谱等关键技术，研究内容包括分词、向量表示、分类等文本预处理技术，以及将自然语言处理核心算法应用落实到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等实际场景中，团队研发的 AI 产品已经跟国内企业、研究所开展了长期合作并动态跟踪，获得了广泛的一致好评。 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升业绩、降低风险等。 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词生成一个图，用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。

湍流-噪声-振动耦合与控制研究所作为人工智能控制湍流的先驱，结合机器学习方法，开创性地提出并研发具备“思维、创新”能力的人工智能控制湍流平台，并用于湍流射流控制，研究发现文献中从未报道过的湍流结构，其混合速率远超传统方法，主要成果即将在流体力学顶级期刊Journal of fluid mechanics上发表。鉴于该项成果在工程应用的重要前景，获国家自然科学基金“湍流结构的生成演化及作用机理”重大研究计划重点支持项目，亦作

（一）项目背景 针对现实场景中，存在需要对服务行业录音文件内容进行详细分析， 但是面对海量录音文件无法仅通过人力资源去逐一分析的弊端，本项目旨 在通过实际应用场景结合计算机和人工智能技术开发一个人工智能 NLP 引 擎，用以解决海量录音文件经过 ASR 转文本后，对录音内容进一步按需分 析，最终得到较为完整的分析结果，以便于企业进一步采取商业策略。 （二）项目简介 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关 系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的 知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析 思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风 险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升 业绩、降低风险等。 （三）关键技术 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时 调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行 词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要 描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息 推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性 判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计 分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词 生成一个图，用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。