通过引入机器人，提升数据中心的数字化、自动化、智能化水平。拓展数据中心自动化感知和远程控制能力，大幅度提升腾讯数据中心基础设施的各项软硬件性能水平，从最基础层助力腾讯各项业务的竞争力提升。 1.解决数据中心运维人力不足和难以招聘问题，通过自动化运维，替换人力，提升效率。 2.大规模数据中心内部巡检，解决人力资源巡检不安全、不细心、不及时问题。 3.大规模数据中心硬件运维操作量大，通过自动化运维，降低人力依赖。 4.完成随工管理、智能门禁、烟感警报、PM2.5管理、远红外监控、视频采集、自动巡检等主要功能。

随着社会的发展和技术的进步，人们对于机械臂的需求也越来越广，为了适应任务的复杂性、智能性、柔顺性要求，双臂机器人应运而生。双臂机器人是基于睿尔曼超轻量仿人机械臂打造的一款智能化通用平台。 平台搭载2台7轴机械臂，可以像人手臂一样自由工作，具备单臂独立操作和双臂协同操作能力；底端配备移动机器人，具备运动、导航、避障能力。同时平台集成了语音模块和深度视觉，赋予双臂机器人语音交互与视觉感知能力。

产品详细介绍机器人身高1.30米,重量65KG，ABS材质，最大移动速度3.6km/h，操作系统：UROS；具有深度语音交互、机器人视觉、自主定位与导航、自动避障、运动控制、机器人仿生模拟和模块化设计等功能。能运用声控识别、自然语言理解、人脸识别、情绪识别等技术为商业客户提供更加人性化的交互式服务。具有语音识别、人脸识别、动作识别、手势识别、表情识别、触控识别、感应识别等多模态人机交互形式。内置国学教学系统，实现国学交互教学。

Yanshee 机器人采用Raspberry Pi + STM32 开放式的硬件平台架构，有丰富的开源资源支持。具有17 个自由度的高度拟人设计，并支持模块化拆装；支持AI 语音/ 视觉技术；支持多传感器及通信模块，并兼容多种开源传感器包；提供自研工具软件并适配专业开源软件，支持Python、Java、C/C++、BLockly 等多种编程语言及多种AI 应用的学习和开发。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提

EMOD扩展模块是由上海皮赛电子有限公司设计、生产的一系低速外围应用电路模块。

● 2015年国内率先架构智慧书法教室模型并推向市场，智慧书法教室领军品牌 ● 2016年推出交互式数字临摹台专利技术（专利号：ZL 2017 2 0926057.3） ● 《中小学智慧书法教室装备规范》团体标准提出单位和牵头制定单位 ● 中央电视台、中国教育电视台多次报道的书法教育装备 ● 30项国家专利 ● 荣获第76届中国教育装备展示会金奖 ● 2019年推出无“电”临摹台技术，保障学生用电安全 ● 连续入选2018-2021中国教育装备行业协会推荐产品 　　为了满足众多个人用户的使用需求，华文众合推出了小书圣书法学习机（单机版），基于交互式数字临摹台专利技术（专利号：ZL 2017 2 0926057.3），内置名师示范视频、名家课堂、历代碑帖等丰富资源，实现“让书法名师走进家庭”，一家人跟随名师学书法等愿望。       该产品推动个人书法学习的数字化进程，是书法普及、书法提高、书法教研、书法创作、书法养生、有益身心健康的法宝。小书圣书法学习机，学玩结合，效果立竿见影。家人共学书法，浸润传统文化，其乐融融！ 单机版特色 ● 传统与科技融合，而不摒弃传统 ● 交互式数字临摹台专利技术（专利号：ZL 2017 2 0926057.3）结合互联网技术用于传统书法教学 ● 简单易用，是一款老人、成年人、儿童都可以掌握的系统 ● 丰富的网络资源：包括高清碑帖资料库、书法家示范视频等 ●“一对一”教学效果：书法家边讲解、边示范，类似一对一教学效果 ● 书法知识库系统 ● 体验式教学系统，让学生兴趣倍增 ● 书法集创系统，包含扇面、团扇、横幅、条幅、对联、斗方等多种集字创作模式