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TES-8063 红外学习器
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
深圳市台电实业有限公司
2021-08-23
中国地理学习参考图册
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
e02大耳朵小学机器人
E02大耳朵教育机器人：全球唯一可全自动上课的机器人老师，适配小学全教学场景。具备全自动授课、课程DIY编辑、迎宾主持等多元功能，自带几十种精品课程，形成 “机器人讲专业知识、老师负责育人”的双师协同课堂。
青岛进化者小胖机器人科技有限公司
2026-01-08
一种应用于监控视频隐私保护的压缩域失真漂移补偿方法
本发明公开了一种应用于监控视频隐私保护的失真漂移补偿方 法，包括：I 帧补偿块定位，以判定出 I 帧中哪些块是需要进行补偿的 块，P 帧定补偿块定位，以判定出 P 帧中哪些块是需要进行补偿的块， 获取像素域补偿信号和压缩域补偿信号，对其进行熵编码并使之作为 补偿块的残差数据，以使得非隐私区域画面清晰无失真。本发明能够 保证去除失真的同时不改变 I 帧块帧内预测模式和 P 帧块运动向量， 无需对视频重新编码，就可以去除
华中科技大学
2021-04-14
一种基于相关性去除的差分隐私数据发布方法及系统
一种基于相关性去除的差分隐私数据发布方法及系统，各数据拥有者分别对自己的原始数据集进行 分段并得到差值数据集，对差值数据集的前两项求和并加噪，然后同态加密后上传给云服务提供商，云 服务提供商进行同态解密运算;各数据拥有者对差值数据集项进行变换得到变换系数，加入由相互独立 且服从高斯分布的白噪声所组成的平稳噪声;数据拥有者进行逆小波变换得到加扰后的数据集，上传到 云服务提供商;云服务提供商利用维纳滤波进行滤波，当数据使用者请求数据集时，云服务提供商对求 精后的数据集进行反变换，发布给第三方数据使用者的数据项。本发明有效减少了数据计算量和交互量， 提高了资源利用率和数据可用性。
武汉大学
2021-04-13
机器虫
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。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
基于集成学习的网络流量预测
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。
中山大学
2021-04-10
基于深度学习的智能计算MR成像
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）
厦门大学
2021-04-11
联邦学习投毒攻击防御与追溯系统
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。
西安电子科技大学
2023-01-18
基于深度学习的虹膜识别系统
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 。
中国科学技术大学
2021-04-14