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高等教育领域数字化综合服务平台
多模态感知复合机器人
Anter是以安全协作、自主运动、智能感知、行为决策为核心功能的多模态感知复合机器人。她开创了机器人协作、运动、感知决策的柔性工作模式，摆脱传统机器人位置固定、任务固定的结构化环境工作方式，适用于科研教育、工业移动作业、物流分拣、仓储管理、安防巡检、医疗服务、智慧零售等领域。
湖南瑞森可机器人科技有限公司
2021-02-01
小胖机器人家用尊享版
64G海量空间包容无限，强大的语音DIY，尊享品质生活，经典“皇室蓝”气质独特与众不同。
青岛进化者小胖机器人科技有限公司
2021-02-01
达闼机器人有限公司
达闼机器人股份有限公司，成立于2018-10-17，注册资本为67921.7589万人民币，法定代表人为HUANG WILLIAM XIAO-QING，经营状态为存续，工商注册号为310112001897584，注册地址为上海市闵行区中青路207号8幢，经营范围包括许可项目：第二类医疗器械生产；食品销售；货物进出口；技术进出口；计算机信息系统安全专用产品销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；从事智能机器人科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；智能机器人的生产；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；软件咨询；产品设计；模型设计；企业管理；电脑图文设计、制作；智能机器人租赁；智能机器人、计算机软件及辅助设备、机械设备、电子产品、通讯设备、建筑材料、五金交电、金属材料、不锈钢制品、陶瓷制品、日用杂货、工艺品（除象牙及其制品、文物除外）、文化用品、仪器仪表的销售；第二类医疗器械销售；专业保洁、清洗、消毒服务；建筑物清洁服务；机械设备租赁；计算机及通讯设备租赁；非居住房地产租赁；家政服务；广告制作；广告设计、代理；平面设计；互联网销售（除销售需要许可的商品）；信息技术咨询服务；广告发布（除广播电台、电视台、报刊出版单位）。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）
达闼机器人有限公司
2022-05-26
联想：打造智慧学习空间，用技术赋能高校人才培养创新
职业教育的发展，体现国家的经济发展水平和教育现代化水平。党的十八大以来，尤其是国务院颁布《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20条”）以来，我国职业教育改革发展走上提质培优、增值赋能的快车道，职业教育面貌发生了格局性变化。
慧聪教育网
2021-06-06
教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会
10月25日，教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会。教育部党组书记、部长怀进鹏全面传达了党的二十大会议总体情况、大会报告主要精神、党章修正案和党的二十届一中全会精神。
教育部新闻办
2022-10-26
学习二十大｜来看《焦点访谈》“科教兴国 人才强国”专题报道
10月28日，中央广播电视总台《焦点访谈》“奋斗 新的伟业”系列节目推出“科教兴国 人才强国”专题报道，教育部党组书记、部长怀进鹏，科学技术部党组书记、部长王志刚，中国科学院院长、党组书记侯建国接受了采访。
央视新闻
2022-10-31
一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学
2021-04-10
一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
曲阜师范大学
2021-05-07
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11
一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统
本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，结构为：刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块，进行格式转换并保存为监控电流信号；特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相的信号特征；拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线；刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量；刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策，提供给数控系统接口输入模块。
华中科技大学
2021-01-12