课前老师制作课表、上传资料，PPT课件保留原动画特效，课中加强教学互动（考勤、随堂测验、随机选人），课后课程复习、作业提交、作业批改、学习分析等操作，支持移动端学习。

以新大陆嵌入式AI核心开发板为核心，结合深度摄像头、激光雷达等部件，以差速模型与视觉神经网络技术，掌握ROS 机器人操作系统、深度学习、自动驾驶等融合技术。 

集计算机视觉、智能语音、机械臂融合控制技术为一体，配套机器人色块分拣、语音机器人、小型柔性智能制造、无人零售等多个行业典型实验案例，学习掌握人工智能专业核心技术。

面向人工智能工程技术、人工智能技术应用等专业的核心技术教学，学习掌握人工智能计算机视觉、智能语音、边缘计算、终端感知控制等相关人工智能关键技术。

具备教学实训、课堂练习、资源承载的支撑能力以及区块链理论知识、技术实战、环境搭建、开发语言、案例分析于一体的实验平台。

融合智能服务大脑以物联网技术为基础，人工智能、大数据、云服务为支撑，智能服务为主体，提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联，业务、应用协同，管理、服务闭环；实现决策科学化、管理精准化、服务个性化，治理水平全面提升，支撑构建高质量服务体系。 1.物联互通：通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范，提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力，达到物物相连的目标； 2.能力复用：将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布，提供智能服务复用能力，实现信息化快速迭代； 3.数据分析：集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块，为客户提供数据汇聚、共享及分析能力，为领导提供更加精准的决策依据； 4.业务协同：提供图形化配置及跨应用协同能力，实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联，消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛； 5.能力开放：集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台，对外提供能力开放，对内完成服务集成，助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展； 6.统一认证：提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能，突出卡码脸一体的识别与核验能力，实现园区用户的一致管理； 7.数字孪生：基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务，突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革； 8.服务闭环：对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力，提升服务质量和管理效能。

融创教学平台是一款全方位、多功能的在线学习管理系统，旨在为教育工作者和学生提供便捷、高效的教学与学习体验。平台支持课程管理、督导巡课、资源共享、在线测评、学业分析等多种功能，致力于提升教学质量与学习效果。

PKCAN-WIFI是由英晖科技独立自主开发的CAN无线应用工具，主要为快速提高CAN总线的无线应用能力。 PKCAN-WIFI可用于Codesys源程序的无线下载联机、远程调试、故障诊断、CAN总线数据在线监控、透传收发、数据采集、数据分析、远程控制等各种CAN总线通讯的场景。 PKCAN-WIFI以其强大的功能和超高的性价比，将会成为CNA无线应用领域的明星产品。 技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 2.4W(24V/0.1A) 操作系统 32位 Linux5.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程模式 CAN 内置无线PEAK 内置无线KVASER 内置Codesys2.3无线网关 内置Codesys3.5无线网关 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP65 外形尺寸 93×57×28mm 重量 0.2kg 自研Super IT专用软件 兼容PCAN-View软件   兼容CANmoon软件 兼容Kvaser CanKing软件

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7