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。

新华三绿洲数据运营平台是新华三自研的一站式智能数据开发和治理平台，集成了先进的大数据技术，主要包含数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据脱敏以及时空与图引擎等数据使用场景，支持结构化数据、非结构化数据、时空数据、图数据的分析和加工。产品以打破“信息孤岛”消除“数据烟囱”为理念，帮组用户把数据用起来，以发挥数据最大价值。 数据安全 提供基于用户访问级别控制的静态脱敏以及动态脱敏能力。从敏感信息自动发现、分级分类、数据变形以及安全审计等一体化数据安全服务。 一站式开发 一张画布中完成全流程业务的开发，用SQL表达业务逻辑，用户仅需三步即可实现一个完整的开发流程。 规范化标准 提供规范化、流程化数据标准能力，提供国标，部标，行业标准管理，为后续的数据处理进行数据标准化提供关键性支撑。 自定义检核 灵活的检核方案配置管理，用户可以根据变化自由地编辑指标规则，从而帮助用户发现问题数据，改善数据质量情况。 统一数据资产 拉通数据的全生命周期流程，自动解析元数据，理清数据的来龙去脉。自定义业务分类，根据业务属性对数据进行分层分类管理。 图与时空引擎 针对高度互联数据的存储和查询场景进行设计，提供图数据库、图计算、图可视化为一体的图服务以及大规模存取、查询、分析时空数据的工具和算法集合能力。 行业套件 提供智慧行业套件知识库，涵盖行业数据标准、数据模块、行业数据主题库、专题库、行业算法库，加速交付能力，增强行业认知。 简单易用 产品贯穿整个数据应用生命周期，通过简单易用的可视化界面，用户可以通过可视化的操作界面“玩转”大数据。

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。

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

高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。

针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。

本发明公开了一种双控制器同步轮廓控制方法，包括:将给定 的图形轮廓加载到第一控制器和第二控制器里;第一控制器按照给定 图形轮廓进行运动轨迹控制，将轨迹位置点进行基于行程的编码，并 将包含上述基于行程编码信息的同步控制信号发送给第二控制器;第 二控制器接受同步控制信号并解析得到轨迹位置点，从而与第一控制 器达到同步，根据轨迹位置点处的图形轮廓控制光斑形状。该方法可 以应用于裂纹控制法的玻璃激光切割加工中，使得数控系统控制器(第 一控制器)与可变光斑控制器(第二控制器)基于图形轮廓同步。该双控 制器同步