产品详细介绍功能：（1）进行学习计划管理，帮助教师建立学习、成长体系（2）提供课程资源导入功能，方便构建多元化、标准化的课程体系（3）提供在线学习平台，进行直播互动，进行交互式学习（4）根据计划追踪到每个教师的学习状态

产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

产品详细介绍  一、系统介绍 工业自动化工学一体化教学平台是由深圳市松大科技有限公司自主研发的一个综合教学训练平台。实现了教学过程项目化、理论教学现场化、实训过程工作化。实现教学过程与实际工作过程的一致性的统一性。平台的设计与建设，涵盖了建筑智能化系统在不同的建筑场合的应用；配合该平台设计的“智能楼宇教师教学、培训、考核3D仿真教学软件”的应用，可以更好的配合该平台进行现场教学。全新的教学训练理念，完整的教学训练平台建设方案。不但体现了工程设备的应用状况，更使其展现在实际的应用环境中。 实验实训操作工学一体化平台，将设计、施工的工程实务引入实训教学，学生的课堂实训学习就是工程设计、安装施工的现场，使他们能在课堂中学到并接受一定的职业训练,取得一定的实际工作经历,从而顺利地融入企业，实现就业,以及今后更好地发展。它的目标指向集中在学生职业素养的提高上。 整个工学一体化平台，采用模块化网孔设计，配置大型工程支架，使用全景式图画与工程产品结合，使学习实训过程中，既可以安装调试设备，同时加强系统性认识；对于教师讲课，配以示教系统，“即点即得”，在教学平台、教师、学生三者间产生互动，保证课堂延续性，提高教学效率。 二、主要系统内容 1.PLC编程控制实验实训   2.变频及伺服控制 3.液压及启动控制  4.自动化生产线

        LG-IRB01型工业机器人基础创新实训台是专门针对工业机器人领域的一套实训实验教学系统，按照模块化结构进行设计，主要由ABB IRB120型六关节工业机器人、视觉系统、PLC模块、电气控制系统等组成，可进行工业机器人相关技术开发、维护维修、示教等方面专项实训教学，能够完成关键设备的特性和参数设置、工业机器人手动控制及基本参数设置、工业机器人IO通信及PLC信息交互、工业机器人单轴运动与线性运动控制、工业机器人工具TCP参数标定、工业机器人工件坐标系参数标定及多坐标系切换、基于关键点的轨迹编程、模拟码垛工艺应用编程、工业机器人与PLC的通讯与联调、触摸屏控制应用等实训任务。 一、工业机器人参数要求 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 二、实训台及相关配件： （1）整个平台为立式结构，主要框架和工作面采用工业铝型材搭建，电器柜可以安装工控机、IO口扩展板电磁阀安装位置、变频器安装位置、PLC安装位置，电气接线部分为抽屉式结构，便于接线，预留扩展区域，便于设备的扩展。工作平台为可以灵活安装各功能模块的导槽式或矩阵螺丝孔式。尺寸：≥2100mm×1200mm×900mm；材料：铝合金+钢板；平台面板为多用途可扩展设 计方式，扩展灵活；采用气动夹具：最大负载能力：≥3kg；最大抓取范围：≥15cm×15cm；最高抓取精度：≥1mm；带安装机架。 （2）触摸屏：≥7英寸；液晶显示屏分辨率：≥800×480；组态：嵌入式组态；提供与PLC通讯相配套的端口线和工控机连接的端口线。 （3）物料：尺寸：≥50mm×30mm×15mm；材料：金属材质；数量：≥10个。 （4）PLC：集成≥16路输入和≥16路输出IO口；内置≥64K大容量的RAM存储；内置高速处理≥0.065μS/基本指令；控制规模：≥32 I/O点；内置独立≥3轴100kHz定位功能：提供相关电气连接线与附属器件。 （5）气源气路：采用无油静音气泵或集中气源供气；配有调压过滤器、气路等气动元件；排气压力：≥0.7Mpa；流量：≥20L/min；噪音量：≤70dB。 三、主要功能板块： 1、分拣搬运： 配备圆形、三角形、方形等物料模板；机器人可精准完成各种形状物料分拣搬运；可扩充配置视觉组件，选配视觉条件下可完成全自动分拣（含颜色、位置、坐标、角度等识别）； 2、码垛：码垛是模拟工业场合的自动搬运码垛功能设计，可以自动记录码垛位置和高度，具有重复精度高，自动计算旋转角度等功能；工业机器人工具盘上安装了气动吸盘；包含一个输送带，采用步进电机驱动；电机速度可以进行调节；可以实现将模拟物料送到输送带上进行定向传送；具有传感器能够检测模拟物料是否到达指定位置。 3、运动轨迹模块：TCP练习区主要作为工业机器人的基础学习环节，能动态直观的体现出TCP示教的重要性和示教的精度，能够自由更换示教尖端；可实现TCP标定练习，提供TCP标定用锥形教学块；可实现基本轨迹编程练习，提供三角形、方形教学轨迹；可实现复杂轨迹编程练习，提供曲线教学轨迹； 4、流水线模块：流水线应用场景与工厂实际物流情况相似，可进行机器人点位示教编程与调试，可根据学习内容不同而设置不同挑选形式，可根据工件不同采用不同的夹取夹具。 5、立体仓库：存储自动装配工件；仓位数量：≥3列3层9个；仓位承重：≥2Kg；仓位尺寸：≥100mm×70mm×80mm；外形尺寸：≥350mm×180mm×450mm；工件种类：≥3种9个；工件模块包括自动装配母件、子件等。 6、视觉智能检测线：主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。 7、快换单元：由4种夹具组成，配合机器人使用作搬运、涂胶、焊接、码垛等用途。配置快换公头1个、快换母头4个、搬运夹具2套、涂胶夹具1套、焊接工具1套、电磁阀3个，并标准固定机构，移动式底板。 8、工业机器人末端安装电磁吸盘，可匹配多种夹具。同时至少配备4种工装夹具，夹具有专门的工具架安放，每个夹具的负重至少在3kg以上。按照实训项目的要求可分别配合工业机器人完成物料夹取、轨迹模拟、打磨抛光、写字绘图等工作。 9、云智能实验室安全管理系统 本平台将无线传输、信息处理等物联网技术应用用于自动化远程控制。设备端运行状态、数据参数等上传至云平台。物联网系统的传感层、传输层和应用层关联掌握数据与分析数据。 （1）电压、电流等模拟量数据显示。 （2）输入开关监控，输出开关等数字量控制。 （3）远程控制启停状态，给定输出电压值的。 （4）显示输入输出电压值的历史数据 （5）可按照日期、日间进行查询历史数进行查询。 （6）报警信号为PLC主机模拟量采集数值或者开关量可以自由设定，如当模拟量输入超过设定电压时产生（7）报警，通过物联网自动化应用软件将报警信号上传到云平台，通过云平台向设置的终端推送报警信号，（8）每台设备可对应多个终端设备。 （9）通过手机端可以实现远程控制PLC的输出及监视PLC的输入状态变化。 （10）数据显示画面：画面显示输入电压数值，输出电压监控，开关状态输入，开关控制输出，以及云端连接二维码。 （11）联网设置界面：设置现场数据连接云平台后台数据库管理。 需提供云智能实验室安全管理系统软件著作权证书原件备查，并现场演示1-3项功能视频。 10、实验室智能电源管理系统 实训室总体智能电源管理系统由主电路、控制电路、检测保护电路、显示电路、语音报警电路等组成，整个实验室配置一套管理系统。投标时现场演示以下10.1-10.4项功能视频。

传统的方式对嵌入式算法的编写以及实物调试都有比较高的要求，控制板性能有限、底层代码编写学习成本高、硬件资源调用不直观、算法实现与代码调试不方便，因此需要耗费学生与科研人员大量的时间与精力。 采用快速控制原型（RapidControlPrototyping简称RCP），那么就可以高效的、便捷的完成了前期算法的验证，研旭推出的电力电子仿真系统只需在MATLAB的Simulink搭建控制算法模型，下载到RCP控制器中，即可实现控制过程。 本系统将RCP控制器与可定制的功率硬件、电机结合在一起，通过模块化的方式，便于搭建各种不同类型的功率变换系统，非常适合高校、科研院所进行电力电子装置级和系统级的控制算法的验证。 系统同时可集成各类测试电源和检测仪器，一体化的结构，让学习开发更为方便省力。 系统特点： 更方便，更易上手 在Matlab中设计的控制算法自动生成代码，自动加载到实时目标机中运行，避免了繁琐的编程和Debug工作； 使用门槛低，会Matlab仿真即可完成实验测试工作，所有测试工作只需一人即可完成。 更灵活，更开放 硬件模块化设计，多种拓扑结构的功率硬件可选，同时，可根据需求定制各种不同的功率硬件，拓扑结构、功率级别、传感器的数量位置等均可以变化； 软件模块化设计，算法编程和监控全部采用基于模型的可视化设计方法，提供各类验证过的算法模型，可直接组合调用，大大缩短研发时间。 更可信，更可靠 功率级的算法验证，完美复现实际系统，具有很高的可信度； 采用高可靠性的功率模块和经过完善测试的接口模块，故障率低； 具备软件保护和硬件保护双重保护，安全性高； 具备数字仿真和物理电路双重验证，设计更灵活，实验数据更具说服力。

IECUBE-3100集成电路测试实训平台是一个源于继承广电路行业实际工业应用场景，基于集成电路行业国际领先的NI测试测量技术，针对集成电路测试技能培养而专门开发的实训平台，可以完成典型集成电路的测试实训，包括ADC、DAC、PA、数字逻辑IC以及晶体管等。

以数字化、网络化、智能化、安全化、平台化为客户实现“化N为1”，一键既所见，打造智能高效、节能、安全、环保的管、控、营一体化平台，提供一站式的物联网解决方案。为了解决系统工程集成商项目应用中存在的设备管理，数据分析，用电安全，运维保养，可视化应用，外部系统对接等繁琐痛点。

一、产品简介        MXY5001光纤传感原理及应用综合实训平台是我司专为各种光纤传感器的学习与研究而开发的。该实训平台是在光纤传感领域中的光纤透射技术、反射技术及微弯反射技术等基本原理的基础上开发而成的。本实训平台从简单到复杂，从基础到应用，系统的介绍了光纤传感器的基本原理，实验方法以及实际应用的实例。学生可以根据所提供的可搭建设计组件开展各种实验，或者根据仪器所提供的元件进行二次搭建。这不仅丰富了大学实验的教学内容，拓宽了学生的知识面，而且可以进一步调动学生学习本专业的积极性，对理工科院校学生将所学知识的工程应用化具有积极的意义。 二、实验内容 LD光源P-I、V-I特性曲线测试设计实验 光纤微弯传感系统设计实验 光纤位移传感系统设计实验 光纤烟雾报警系统设计实验 光纤温度传感系统设计实验 光纤液位测量系统设计实验 光纤压力传感测量系统实验 光纤导光照明系统设计实验 光纤传感角度测量设计实验 三、主要技术参数 1、光源： 650nm点状半导体激光器；650nm光纤激光器；1W红光LED；3W全彩LED； 2、功率计探头： 光电池型号SL248R；开路电压0.3V；短路电流8µA；暗电流1nA；光谱响应范围550nm-750nm，峰值波长650nm；功率范围：0-5mw 3、显示屏：     LCD1602液晶显示屏，单排16针接口；8位双向数据总线；可与8位单片机或控制器直接相连；管脚高电平为+5V；可显示2行；每行16个字符。 4、51系列单片机：     STC89C52，新一代超强抗干扰、高速、低功耗的单片机，指令代码完全兼容传统8051单片机，12时钟/机器周期可任意选择，最新的D版本内部集成max810专用复位电路。 5、光纤微弯称重： 光源：650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；液晶显示光功率值； 砝码：10g、20g、50g、100g、200g； 6、光纤位移传感： 光源：650nm光纤激光器；反射式光纤传感器：纤芯直径φ1长度80cm；液晶显示光功率值； 7、光纤烟雾报警及浓度显示： 光源650nm光纤激光器；多模光纤跳线：纤芯直径φ1长度50cm；液晶显示光功率值及烟雾浓度；光线透过率小于80%（即烟雾浓度大于20%）报警； 8、光纤温度传感： 对射式光纤传感跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；PT100温度传感器：测温范围：0~90°； 温控仪：额定电压180V～220V，50Hz；电源功耗<5W；量程0～400℃；准确度0.5；分辨率1℃；环境温度0～50℃；相对湿度35%～85%；风扇：DC-12V直流风扇；液晶显示光功率值 9、光纤液位测量： 多模光纤跳线：纤芯直径62.5µm，长度1m；光纤准直透镜：近距离，焦距可调；烧瓶：具备入水口及出水口；液晶显示光功率值，水位小于设定值时报警。 10、压力传感测量： 气泵：ACO-001；功率20W；电源220VAC/50Hz；排气量20L/min；压力传感器：测量范围20～250KPa；相应的输出电压为0.2V～4.9V；工作温度范围为-40℃～+125℃； 11、导光照明光纤：端点发光、体发光两种； 12、调整架：轴向位移调节采用了精密螺纹副调节，运动平滑； 四、配置设施 光纤传感应用综合实训平台主机、导轨及支架组件、位移组件、微弯形变装置、 压力组件、温度组件、液位测量组件、照明光纤、光纤跳线、法兰盘，实验指导书及实验录像光盘等。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本发明提供一种跨平台乡村旅游APP的实现方法与装置，所述方法包括：S1，基于乡村旅游的视图层业务需求，利用AppCan跨平台技术框架，采用html5+css3+JavaScript构建乡村旅游APP的用户交互界面；S2，基于乡村旅游的数据层业务逻辑需求和所述用户交互界面，利用AppCan跨平台技术框架，通过手机系统统一接口webview，构建乡村旅游APP的移动业务逻辑；S3，基于与后台服务器的信息访问需求，利用AppCan跨平台技术框架，构建APP客户端与所述后台服务器的信息交互逻辑。本发明能够有效提高应用代码复用率和开发的效率，并能有效降低开发者劳动强度。