TES-8063红外学习器   　　随着多媒体教学的广泛应用，传统的教学设备已无法满足管理信息化的需求，为了进一步提升教学质量与教学管理服务水平，打造便捷、智能、互联的智慧教室生态圈，深圳台电公司继其数字红外无线教室音频系统之后，重磅推出TES-8100系列智慧教学系统。该系统融合了当前TES-5600系列教室音频系统所用的数字红外音频传输及控制技术，同时运用网络通讯技术将多媒体教室中的多媒体讲台、投影机、幕布、电脑音视频设备、话筒及功放等诸多设备进行集中管理和远程控制，致力打造一个整体化、智慧化、安全化的智慧校园。     音质清晰 结合深圳台电自主研发的数字红外处理芯片及国际先进的数字红外技术，在20米范围内不论远近均保持完美音质：频响：主机线路-主机：50 Hz~20 kHz          麦克风-主机：100 Hz~20 kHz信噪比：≥90 dBA总谐波失真：≤0.05% 提高声音清晰度，让老师能较长时间以自然声调讲课，保护老师声带，避免声嘶力竭 清晰的声音能调动学生注意力，减少上课分心、开小差现象，从而提高听课效果 一体化设计，支持灵活扩展 软硬件一体化、模块化设计，支持无缝扩展其他模块 基于其智能操作系统，扩展升级丰富的教学应用 远程智能管控 支持外接触控一体机、投影幕布/白板等显示系统，可控制一体机、投影机、幕布的开关与升降，支持集中监控和管理各种用电设备，支持能耗监控与统计 智慧无线物联 实时采集教室内温湿度、CO2浓度、PM2.5、甲醛等数据，可根据预设自动开启空调，进行温湿度调节；可自动开启环境灯光、开合窗帘提供自然光源，营造舒适的教学环境       TES-8063 红外学习器   TES-8063…………………………………………………………………………………………………………………红外学习器

观察齿轮与齿轮间的咬合传动，从而获得其交互作用的概念，并培养小朋友对科学的兴趣。可作制作套件用。

产品详细介绍                   改革创新技术教育  新型机电技术教育开发  工业机器人学校           （教学设备可拆装可供散件，示教编程，与工业4-6轴喷漆、焊接、取件机器人接轨）         网址 http://huapu.114ct.com     继电脑、手机、互联网之后，机器人作为又一个新兴产业已经悄悄崛起，机器人技术是机械、电子、控制、计算机、软件和传感器等多学科交叉融合的前沿技术，其产值将迅速增长。而一个新兴产业的发展，需要大批的科研、工程人员，大专院校作为培养人才的主要场所，对机器人技术的人才培养尤为重要。近年来我国一些教学设备生产企业已开发了一些以PLC为核心、以实践教学为目的的自动控制设备。但是，这些设备在教学中还存在一些问题：1、技术原始单一、涉及领域狭窄，只知道单片机，PLC，变频器，不知道工业中大量需要的机器人6轴联动，示教编程，更不知道如何实现自动喷涂、自动焊接、自动装配、自动生产线。2、实际操作机会有限    目前使用的实训教学设备，一般结构固定，选用的电器类型固定、接线固定，不允许学生随意拆卸或组合，否则设备将无法正常工作。这样，学生在实训时不能真正动手操作，影响技能的提高3、品种少、价格昂贵   将一真实的自动控制系统按一定比例缩小，仿制成相同的小系统现在开发出来的品种非常有限。进口的设备需要几十万，甚至上百万，又由于产品成本高，售价昂贵，影响了工业自动化、机器人机械手技术人才的培养。 珠海市华普自动化技术有限公司是技术团队和相关公司投资成立的高科技公司，拥有一支团结敬业，开拓进取，技术精良，经验丰富的科研开发团队，公司专注于教学机器人机械手、工业机器人实训室项目、电气自动化工业机器人模块教训设备、可拆装6轴教学机器人、工业机器人模块教训设备、、工业机器人教学工厂设备的开发研制，现推出：可拆装立式6轴教学机器人整机可拆装立式机器人手臂模块立式机器人手腕模块立式机器人底座模块横走6轴机器人模块轨道式6机器人轴模块可拆装生产流水线模块喷漆（自动喷枪）附件模块焊接（自动送丝等离子、保护焊）附件模块6轴机器人电气控制系统模块6轴机器人信号源模块（以上设备，可拆装，可与工业4-6轴喷漆、焊接、取件机器人生产线接轨）  一、AT-Q1 四轴联动示教编程喷漆机器人教学设备珠海市华普自动化科技有限公司AT-Q四轴联动示教编程喷漆机器人采用直角坐标形式，由X,Y,Z,R旋转轴四轴组成。X轴、Y轴、Z轴由伺服电机驱动，R轴由步进电机驱动。控制系统采用国内最先进的“华普四轴联动示教编程型”控制系统，具有良好的工作稳定性，人机界面友好，编程和操作及维护方便；操作简便性。控制精度高，性能稳定。主电机采用200-1000W伺服/步进电机；配人机面板，方便4自由各项参数修改；重复定位精度±0.05mm。配电气控制箱。供电电源：220V、50Hz；电源容量：2KVA。机械臂粗壮牢固，转动灵活，速度可控。并具有生产产量的统计，显示功能；系统存储多个工作程序，根据生产需要可以任意选择，便于生产的选择和管理。机构规格和特点：1、采用四轴联动示教编程控制系统。2、龙门架构，机身整体采用高強度铝合金材，坚固耐用，惯量小，动态性能稳定,长时间使用不变形，精度稳定，使定位精度更加精确。3、X、Y轴采用皮带传动，Z轴采用直径18 T型丝杆传动，R轴配1：20减速机，大大增加带喷枪负荷的能力。动力采用全新伊莱斯交流伺服电机和一能步进马达，可充分保证坚固耐用精密等性能。4、滑座行程，工作台尺寸900*600mm，Z轴行程100 mm，R轴最大转角180度，最大移动速度：3 m/min，配电气控制箱一台及控制箱工作台支架。5、电源及辅助开关、电器材料。售后服务热情！配件充足！ 控制系统特点：    控制系统采用“华普6轴机器人”工业级学习（示教）型控制系统，控制精度高，性能稳定。普通工人稍加学习，就可独立完成机器人、机械手动作编程操作。具体是：手动控制机器人机械手按工作过程一步步运行，修正后，按存储，系统自动完成数据记录、运算，并自动完成编程。二、AT-Q2 5轴自动焊接专机（运动控制器控制，示教编程）    AT-Q2 5轴自动焊接专机，采用直角关节结构，步进电机驱动，最大工作负载3公斤，重复定位精度±0.05mm。主要包括机器人和焊接设备两部分。机器人由机器人本体和控制柜（硬件及软件）组成。而焊接装备，以等离子焊为例，则由焊接电源，（包括其控制系统）、送丝机、焊枪（钳）等部分组成。配示教编程型机器人控制系统。产品主要用于批量产品的自动焊接。产品特点：1、控制器采用AFDX05运动控制芯片，多达20级的运动指令缓冲区，特别适合高速多线段或圆弧连续插补的运动控制；6轴联动，采用5.6寸液晶屏执行ISO国际标准G代码；采用多层线路板，32位高性能的CPU和超大规模可编程器件FPGA，系统的整个工艺采用表贴元器件，从而使整套系统更为紧凑；2、48路输入，40路输出接口，全光耦隔离，抗干扰性强，运行稳定3、有手动，自动，归零，手轮，编辑，录入操作，单步手轮模式；可通过键盘或示教盒对机械手进操作；在示教编程的基础上，指挥五个步进电机完成指定的动作；4、主要零配件配置有5轴控制系统及电气箱，步进马达，铝合金手臂、支架，钢材底座。5、多个（步进）电机（数码化）控制使作业表现更稳定更精密，保证焊接的均匀性。可完成空间直线和圆弧轨迹运动，更广泛的适用于不同形状工件的焊接。6、示教编程过程支持绝对位置、相对位置、延时、等待任意IO口输入信号、控制任意IO口输出信号、程序段循环调用等等7、工作速度，灵活可调。三、T-Q3 四自由度气动机械手AT-Q3气动机械手可完成：手爪抓取物料，手臂上下、前后移动并旋转90（180）度等动作，用于工业生产中自动抓取冲压、锻压的自动上下物料。安装方式          桌面安装，可拆装式本体质量          42kg尺寸             （臂长*宽*高）350*250*500mm供电电源及控制    220V、50Hz；（配电器控制系统）电源容量          1KVA，配套的工程教学内容：气动机械手的构成，气动元件选择，气动系统的组合和装配，可编程控制编程，气动元件控制方法，电气控制箱设计安装等。四、在线跟踪喷涂机器人机器人在A点到B点的往复移动过程中、转台可以在任意指定的A角度与B角度之间与机器人同步往复动作。让设备的适应性更强。最大承载能力可达5KG ，本体重量为 40KG 配合转台后其有效喷涂范围为 600*600MM。五、6轴教学机器人（伺服驱动，示教编程）     我公司6自由度通用工业机械手机器人，采用垂直多关节串连关节结构，步进/伺服电机驱动，最大工作负载3公斤，重复定位精度±0.1mm。采用6路学习（示教）型控制系统，控制精度高，性能稳定。垂直多关节串连结构，运行灵活，主要应用于工业生产中焊接，工业喷漆，涂胶，切割、等作业。产品主要用于机床、家电、汽车、摩托车、轻工等行业部件的搬运、弧焊、涂胶、喷涂、切割、装卸和搬运、教学、科研等领域。今后该产品将广泛应用，市场前景广阔。主要用于、家电、汽车、摩托车、轻工等行业零部件的搬运、弧焊、涂胶、喷涂、切割、教学、科研等领域。本系统采用优质国产配件，降低造价成本（与同类产品相比，降低造价60%），为工业生产（喷涂、冲压取件、打磨、焊接、焊接）提供了一种普通工人就能掌握的高新技术手段，对于企业技术升级产业转型意义重大。普通工人稍加学习，就可独立完成机器人、机械手动作编程操作。具体是：手动控制机器人机械手按工作过程一步步运行，修正后，按存储，系统自动完成数据记录、运算，并自动完成编程。产品特点：1、6轴联动，采用5.6寸液晶屏执行ISO国际标准G代码；2、采用多层线路板，32位高性能的CPU和超大规模可编程器件FPGA，系统的整个工艺采用表贴元器件，从而使整套系统更为紧凑；3、采用多达20级的运动指令缓冲区运动控制芯片，特别适合高速多线段或圆弧连续插补的运动控制；4、48路输入，40路输出接口；5、全光耦隔离，抗干扰性强，运行稳定；6、有手动，自动，归零，编辑，录入操作；7、可通过键盘对机械手进操作；在示教编程的基础上，指挥六个步进/伺服电机完成指定的动作；8、示教编程过程支持绝对位置、相对位置、延时、等待任意IO口输入信号、控制任意IO口输出信号、程序段循环调用等等。9、六个轴采用数字交流伺服电机驱动方式，适合精度高。典型工业背景的机器人机械手项目强调机械、电子与计算机控制技术的结合，打破学科界限，涵盖现代设计、制造、测试、控制各方面，最大限度地体现为工业服务的新技术创新的理念。在这样一个产业结构不断调整、科学技术迅猛发展、多元文化交融碰撞的时代，机器人机械手项目有助培训学校在“融入”上做文章，在“对接”上下工夫，在“服务”上创特色。一个企业想要获得一个或多个竞争优势,实现机器人机械手自动化生产将是推动业务发展的有效手段。工业机器人机械手在中小企业喷涂、冲压取件、打磨、抛光、焊接产业中应用，对于降低了工人误操作带来的残次零件风险，降低成本，减少人工用量，减少恶劣工况环境对工人身体的影响，改善劳动条件，减轻工人劳动程度；提高生产效率，稳定产品质量；对于机器人机械手在工业生产中应用的普及，加快我省自主机器人机械手技术的发展；对于企业加快技术创新，技术升级速度、提高企业竞争力，产业转型都具有十分重要的意义。珠海市华普自动化科技有限公司  网址 http://huapu.114ct.com/       http://pnpnpnpnpn.51sole.com/联系电话：13417736537   0756-7796528  13267957849 联系人：吴先生   电子邮件： 1113789835@qq.com   QQ：1113789835  

本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。

一、项目简介 智能计算MR成像主要是基于脉冲序列设计、成像、重建、处理与分析的全链路优化思想，利用人工智能领域的深度学习与大数据方法，研究新体制智能计算成像理论、方法与应用，突破现有系统将成像与分析分治难以兼顾的不足，从而为医学临床和科研提供新的、更快的成像手段、更好的成像质量以及更符合实际需求的成像模式。 二、前期研究基础 无 三、应用技术成果1）基于深度学习的信息保持压缩感知重建（左图为填零重建、右图为所提方法）

当前，保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点，各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来，国家相继出台个人信息保护的标准和政策，旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据，部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型，如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下，仍然能利用其余几方参与者提供的信息，更好地训练联合模型，提升 AI 模型效果。 然而，将数据留在本地的方式却也引发其他问题，如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测，使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。 因此，我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理，在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架，该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成，构建多层纵深防御体系，保护联邦模型安全，并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法，消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度，并以动量思想将可疑度绑定每个客户端，并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度，自动确定可疑度动态划分阈值，并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率，实现了零漏检，零误检。 目前，成果性能已经过多方测试和验证，代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中，进一步为广大开发者所用。

膜识别技术的应用 1.基于深度学习的虹膜识别算法性能达到国际先进水平； 2. 虹膜图像采集采用全自动自适应技术，可以自动寻找虹膜，自动聚焦，在中远距离范围实现了高用户友好性。 系统的性能远高于市场同类产品； 3. 整套系统成本很低，远低于市场同类产品，非常适合大规模应用 。

目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

01. 成果简介 随着国民经济的快速发展，机动车辆增长迅速、路面交通任务日益繁忙，国内交通安全形势面临日益严峻的考验。虽然基础应用系统已经达到了较高的技术和应用水平，但也存在着一些问题和不足：各应用系统只针对本系统的数据处理；局限于简单的统计，统计信息都有其局限性，出现“信息孤岛”现象；无法实现数据融合、信息共享，不能为交通运行评估和辅助决策提供依据；不能进行相关系统的协同联动，使之使用在日常工作中；工作效率仍没有显著提高；由于缺少科学管理手段，各交通管理部门，越来越难以适应当前形势的要求。主要表现在：1）信息孤岛问题；2）缺少跨系统信息融合分析及挖掘；3）信息服务、协同指挥及公共服务功能不足；4）公路交通状况管控困难。 本成果团队自主研发的广度学习基础计算系统集成平台提供了一个基于全量多模态数据融合和协同挖掘分析的大数据智能系统支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、设备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂态势环境下的指挥行动。这些大数据技术已被运用于交通态势分析和预测，如实时分析城市交通流量与预测等。基于通用的大数据融合智能分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括各类交通情报分析（情报报告，事件行为等），关联分析（背景、跟踪、时空、反应等）和预判决策等功能。系统利用统一数据融合服务（UDFS）和统一视频融合服务（MVFS）等技术手段，将跨界多源动静态交通数据进行融合利用，并产生统一的道路交通基础知识图谱（DKG），然后统一提供给拥有计算能力的融合计算引擎基础算力平台（TAIOS），训练和调度各类模型算法（TAIMODEL），生成基础应用工具和基础应用指标，最后通过组合统一用户管理（４A）和统一指挥调度（TBOCC）到具体的业务流程中，构成各类闭环场景应用，从而产生智能、精准的道路交通治理优化方案，提升道路的畅通程度和安全水平。 图1. 数据融合图2. 态势感知02. 应用前景 广度学习基础计算系统集成平台应用于智慧交通领域，其创新成果已在贵州省交通管理局复合型大数据交通态势感知指挥云平台工程建设中得到应用，创造了良好的经济和社会效益。填补了国内在交通管理领域大数据融合应用空白。是提升交通管理的跨界数据融合、功能融合、管理融合、指挥融合的创新型技术。促进了我国交通大数据智能管理建设技术水平的提高，促进了交通管理行业的技术进步。该项目具有广阔的市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利9项。04. 团队介绍 本项目以清华-青岛数据科学研究院（挂靠软件学院，以下简称数据院）韩亦舜执行副院长团队为核心。数据院于2017年8月下设交通大数据研究中心，该中心面向国家重大战略需求，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究，在交通管理、交通运输规划与管理、公共交通、物流运输等领域开展跨界大数据融合智能交通应用示范。05. 合作方式 投融资 / 专利许可。06. 联系方式 邮箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn

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