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簡單介紹： 五孔注意力測試系統(tǒng)基于視覺上的辨別力，通過運(yùn)行5-CSRTT任務(wù)(5-choice serial reaction time task)， 測試動物的注意力、沖動性(impulsivity)等一系列行為學(xué)指標(biāo)，主要用于注意力缺失/多動綜合癥(attention deficit/hyperactivity disorder, ADHD)、老年癡呆、精神分裂癥等精神**研究。 詳情介紹： 圖1：設(shè)備箱體俯視圖 圖2：硬件布局 圖3：軟件界面     圖4：四鼠同時訓(xùn)練圖 圖5：實(shí)驗(yàn)流程圖   訓(xùn)練開始時，前面板的五個探鼻孔指示燈之一隨機(jī)亮起，大/小鼠如果探鼻進(jìn)入該孔，那么返回獎勵孔可以獲得食物或水作為獎勵。初始參數(shù)設(shè)置一般為：SD, 30s; LH, 30s; ITI, 2s; TO, 5s。**訓(xùn)練一個session，一個session包括100個trials。   參數(shù)說明： Trial：可以理解為大/小鼠一次操作，正確操作包括探鼻進(jìn)入前面板探鼻孔直至*后獲取獎勵結(jié)束。如果做錯，trial提前終止。 Stimulus duration (SD)：探鼻孔指示燈亮的時間。 Limited Hold (LH)：從探鼻孔指示燈亮到大/小鼠探鼻進(jìn)入所花費(fèi)的*長時間不能超過LH，否則操作錯誤。 Intertrial Interval (ITI)：連續(xù)兩次trial之間的時間間隔。 Timeout (TO)：大/小鼠操作錯誤時的懲罰時間。在這段時間內(nèi)所有燈熄滅。 隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，如果大/小鼠在一次session能至少做對30次trials，可以逐漸降低SD以及增加ITI，直至達(dá)到我們的訓(xùn)練要求。       分析指標(biāo)： Correct：正確反應(yīng)次數(shù) Incorrect：錯誤反應(yīng)次數(shù) Premature：過早反應(yīng)次數(shù) Omission：錯失次數(shù) Latency to Stimulus：探洞潛伏期 Latency to reward：獲得獎賞潛伏期

大型重載機(jī)械裝備是是我國基礎(chǔ)設(shè)施、資源開發(fā)和國防建設(shè)急需的重大技術(shù)裝備。這類裝備具有重承載、強(qiáng)沖擊和極端環(huán)境運(yùn)行的特點(diǎn)，液力驅(qū)動工作中大功率傳遞和液-固耦合現(xiàn)象極為突出。 基于電液控制發(fā)明了閥控缸液壓伺服系統(tǒng)的位置和壓力主從控制方法，解決重載機(jī)械裝備運(yùn)行過程中位置和壓力耦合干擾問題，實(shí)現(xiàn)多缸液壓伺服系統(tǒng)位置和壓力的精確控制。同時發(fā)明了液壓滾切式金屬板剪切機(jī)的液壓系統(tǒng)，通過建立多變量解耦矩陣和多缸運(yùn)動方程以及無節(jié)流損失的壓力和位置雙向精確控制方程，實(shí)現(xiàn)了液壓泵、蓄能器組和伺服閥的同步控制,提高了閥控缸液壓伺服系統(tǒng)的運(yùn)動平穩(wěn)性和可控性。提出多缸液壓系統(tǒng)失穩(wěn)判定方法，得到液壓伺服系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的必要條件，提高大型重載設(shè)備的穩(wěn)定性。

本發(fā)明公開了一種數(shù)控系統(tǒng)伺服驅(qū)動信號諧波頻率的自動校正 方法，其包括：采集數(shù)控系統(tǒng)伺服驅(qū)動信號，進(jìn)行快速傅氏變換，將 伺服驅(qū)動信號的幅度譜按幅值由大到小排列獲得幅值有序序列 A＝ {a1,a2,…,an}，利用 Fibonacci 數(shù)列法或黃金分割法搜索得到有序序列 A 中的分段點(diǎn)，分別獲取有序序列 A 的第 1 段和第 2 段中幅值的平均 值 A1、A2，進(jìn)而計(jì)算獲得閾值 t；利用閾值 t 逐個提取并保存幅度譜 中的各諧波波段；利用提取的各諧波波段結(jié)合校正公式實(shí)現(xiàn)諧波頻率 的自動校正。本發(fā)明通過按

本發(fā)明公開了一種電液伺服系統(tǒng)有限時間精確跟蹤控制方法及系統(tǒng)，具體為：建立單出桿電液位置伺服系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建有限時間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張狀態(tài)觀測器，對單出桿電液伺服系統(tǒng)受到的匹配以及非匹配未知函數(shù)擾動和系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)；接著構(gòu)建面向模型不確定性補(bǔ)償?shù)膯纬鰲U電液伺服系統(tǒng)有限時間精確跟蹤控制算法，設(shè)計(jì)帶分?jǐn)?shù)階的有限時間多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)律；選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)的初始值及自適應(yīng)律矩陣以及控制器參數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)模型不確定性的補(bǔ)償，使系統(tǒng)的輸出跟蹤期望的控制目標(biāo)。本發(fā)明在有限時間內(nèi)降低了單出桿電液伺服系統(tǒng)控制器的穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差，提高了模型不確定性補(bǔ)償能力，提高了單出桿電液伺服系統(tǒng)的跟蹤精度和跟蹤速度。

人工智能應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)訓(xùn)平臺是一款專為人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)學(xué)生設(shè)計(jì)的多功能教學(xué)工具，它集科研教學(xué)、實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)和項(xiàng)目實(shí)踐于一體，提供了一個全面的學(xué)習(xí)環(huán)境。該平臺以國產(chǎn)高性能芯片RK3588作為其邊緣計(jì)算的核心，支持本地化編程開發(fā)，使得學(xué)習(xí)者能夠深入掌握人工智能技術(shù)。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學(xué)習(xí)框架，便于學(xué)生進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理實(shí)踐。 平臺內(nèi)置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學(xué)生提供了實(shí)際操作和學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型的機(jī)會。這些內(nèi)置模型不僅有助于學(xué)生理解深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用，也為他們的創(chuàng)新項(xiàng)目提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過這樣的實(shí)訓(xùn)平臺，學(xué)生能夠在實(shí)踐中深化理論知識，提升解決實(shí)際問題的能力。 本平臺融合了先進(jìn)的多模態(tài)大模型智能體，并配備了一系列場景化實(shí)體組件，包括深度相機(jī)、雙軸云臺、多軸機(jī)械臂、微型輸送帶、工業(yè)級相機(jī)以及麥克風(fēng)陣列等。這些尖端設(shè)備使得我們能夠快速構(gòu)建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應(yīng)用場景。

針對下肢殘障人士恢復(fù)運(yùn)動能力的需要，北京大學(xué)工學(xué)院項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)開展學(xué)科交叉研究，首次提出并實(shí)現(xiàn)具有柔性可控關(guān)節(jié)和分段平腳的智能動力假肢，并研制出目前國際上重量最輕的動力小腿假肢。研發(fā)團(tuán)隊(duì)提出基于本體感覺的多層控制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)智能小腿假肢的流暢運(yùn)動和對復(fù)雜地形的自主適應(yīng)，并在國際上首次提出基于人體電容信號實(shí)現(xiàn)下肢運(yùn)動意圖識別的方法，為人與假肢融合控制提供了全新的研究手段。

頭盔（安全帽）是施工現(xiàn)場必須佩戴的安全防護(hù)裝備。在需要交流通信和監(jiān) 督等需求的場景，手機(jī)、對講機(jī)以及監(jiān)控設(shè)備雖能實(shí)現(xiàn)部分功能，但操作不便， 且監(jiān)控設(shè)備存在死角。在頭盔這一必備裝備基礎(chǔ)上進(jìn)行功能延伸，開發(fā)可穿戴設(shè) 備，不僅能有效實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，而且可以解放雙手，不影響正常施工操作。團(tuán)隊(duì) 針對不同層次需求，主要研發(fā)三款智能頭盔產(chǎn)品： 普惠版智能頭盔：具有語音對講功能，特別是吵雜環(huán)境中，可便于現(xiàn)場工人 可靠溝通、交流； 精英版智能頭盔：在普惠版智能頭盔基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)視頻錄制與傳輸功能，實(shí) 現(xiàn)無死角全程監(jiān)控； 榮耀版智能頭盔：在精英版智能頭盔基礎(chǔ)上，增加全景成像和音視頻智能分 析功能，實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)督與預(yù)警的智能化。 此外，團(tuán)隊(duì)注重智能頭盔的模塊化設(shè)計(jì)，針對不同行業(yè)可提供可選配模塊。 比如為電力行業(yè)增加電場感知與測量模塊。市場及經(jīng)濟(jì)效益分析： 針對不同行業(yè)，需求明確，市場潛力巨大，代表性行業(yè)與應(yīng)用場景如下: 針對電力行業(yè)：智能頭盔加裝電場感知模塊，可避免觸電事故； 針對公安交警：智能頭盔可替代警用安全帽和執(zhí)法記錄儀； 針對建筑行業(yè)：智能頭盔可替代安全帽，工人之間可通過語音對講協(xié)作。

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公司經(jīng)營范圍： 經(jīng)營開發(fā)、制造、銷售汽車零部件、電器機(jī)械及器材、環(huán)保設(shè)備、機(jī)床工具、電力設(shè)備及器材、通信設(shè)備（不含接收和發(fā)射設(shè)施）、計(jì)算機(jī)及其零部件、有色金屬冶煉及壓延加工產(chǎn)品、儀器儀表、辦公機(jī)械產(chǎn)品、風(fēng)力發(fā)電設(shè)備；裝備制造業(yè)、房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)，金融業(yè)投資；進(jìn)出口貿(mào)易、高新技術(shù)咨詢服務(wù)。

智慧教室方案產(chǎn)品，通過智能網(wǎng)關(guān)對智慧教室中所有設(shè)備，包括教學(xué)大屏、錄播、班牌、智慧黑板等進(jìn)行智慧感知和綜合控制