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本發(fā)明公開了一種智能錢包，包括貝殼狀的包體，包體的兩端通過紐扣連接，在包體內(nèi)部沿折疊線連接插套，插套上設(shè)有內(nèi)部照明燈、外部照明燈、光敏電阻和紫外線驗(yàn)鈔燈，包體的一側(cè)設(shè)有鋰電池和控制模塊；內(nèi)部照明燈、外部照明燈、光敏電阻和紫外線驗(yàn)鈔燈分別與控制模塊相連，內(nèi)部照明燈、外部照明燈、光敏電阻、紫外線驗(yàn)鈔燈和控制模塊分別與鋰電池連接。本發(fā)明的錢包設(shè)有內(nèi)部LED照明燈和外部LED照明燈，既能為錢包內(nèi)部提供照明，方便使用者在光線較暗的環(huán)境中取放錢幣；也可以當(dāng)成應(yīng)急光源使用，使用方便；在錢包內(nèi)設(shè)有紫外線驗(yàn)鈔燈，能夠在取放錢幣是鑒別錢幣真?zhèn)危瑴p少使用者的財(cái)產(chǎn)損失。

成果簡(jiǎn)介智能健身游戲拳擊靶將現(xiàn)代電子技術(shù)與體育運(yùn)動(dòng)器材拳擊靶相結(jié)合， 可提供拳擊力度、 頻度、 準(zhǔn)確度等參數(shù)的測(cè)量與顯示， 進(jìn)行等級(jí)評(píng)價(jià)并語音播報(bào)， 避免了傳統(tǒng)訓(xùn)練時(shí)的盲目性和枯燥、 單調(diào)性， 可以幫助訓(xùn)練者合理、 科學(xué)地制定健身方案， 提高訓(xùn)練效率。 適用于職業(yè)拳擊手和業(yè)余愛好者。設(shè)計(jì)原理： 在拳擊靶內(nèi)嵌入一個(gè)壓力傳感器， 并采用無線發(fā)送壓力傳感器的采集的數(shù)據(jù)， 交給中央控制器處理、 分析， 計(jì)算出拳擊的力度、 平均值、 歷史最高值以及擊打的頻率。 功能選擇按鍵部分，

本發(fā)明屬于空調(diào)外機(jī)拆卸設(shè)備領(lǐng)域，并公開了智能拔除膠塞裝 置，包括機(jī)架、橫梁、第二水平導(dǎo)軌、第一水平導(dǎo)軌、移動(dòng)架、位置 調(diào)節(jié)氣缸、伺服電機(jī)、滾珠絲杠機(jī)構(gòu)和拔膠塞機(jī)構(gòu)，第一水平導(dǎo)軌安 裝在機(jī)架上；所述橫梁滑動(dòng)安裝在所述第一水平導(dǎo)軌上；所述第二水 平導(dǎo)軌安裝在所述橫梁上；移動(dòng)架滑動(dòng)安裝在所述第二水平導(dǎo)軌上； 所述位置調(diào)節(jié)氣缸安裝在所述機(jī)架上；所述伺服電機(jī)安裝在所述機(jī)架 上；所述拔膠塞機(jī)構(gòu)安裝在所述移動(dòng)架上，其包括壓縮機(jī)壓緊裝置、 膠塞提升裝置和膠塞拔除裝置。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空調(diào)外機(jī)生產(chǎn)過程中 壓縮機(jī)頂部膠塞

智能燕窩分選溯源系統(tǒng)是針對(duì)燕盞稱重及打標(biāo)、溯源貼標(biāo)、匹配分選、信息錄入等流程開發(fā)的智能化裝備。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 智能燕窩分選溯源系統(tǒng)是針對(duì)燕盞稱重及打標(biāo)、溯源貼標(biāo)、匹配分選、信息錄入等流程開發(fā)的智能化裝備，以替代傳統(tǒng)的人工作業(yè)，提高生產(chǎn)效率，降低成本。

智能樣品管理系統(tǒng)是針對(duì)實(shí)驗(yàn)室樣品管理中存在的檢測(cè)樣品種類繁多、形式多樣、領(lǐng)取不便等問題研發(fā)的一種可實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室樣品自動(dòng)化管理的設(shè)備。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 智能樣品管理系統(tǒng)是針對(duì)實(shí)驗(yàn)室樣品管理中存在的檢測(cè)樣品種類繁多、形式多樣、領(lǐng)取不便等問題研發(fā)的一種可實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室樣品自動(dòng)化管理的設(shè)備，其功能包括樣品的自動(dòng)存入取出、存取樣的操作記錄、存取人員的權(quán)限管理、存樣的超期警報(bào)。 該系統(tǒng)填補(bǔ)了目前檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室制備后樣品全自動(dòng)存取方面的技術(shù)和裝備空白，在檢測(cè)/校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室、能力驗(yàn)證提供機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域具有較大的市場(chǎng)前景。

項(xiàng)目研究背景： 該課題實(shí)現(xiàn)了對(duì)大型機(jī)電設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程故障 診斷，提高了診斷的精度，降低了對(duì)生產(chǎn)企業(yè)設(shè)備維護(hù)的成本，可以實(shí)現(xiàn) 生產(chǎn)企業(yè)中設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)和主動(dòng)性維護(hù)，從而提高了設(shè)備的利用率。 課題的研究成果適用于生產(chǎn)企業(yè)大型設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)， 適合在全國(guó)范圍內(nèi) 推廣。 技術(shù)原理： 本課題采用 C#語言、 Matlab 語言和 SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)技 術(shù)進(jìn)行開發(fā)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳送與

? 本項(xiàng)目是在長(zhǎng)期的學(xué)術(shù)研究和工程實(shí)踐基礎(chǔ)上，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)和DSP技術(shù)研發(fā)的綜合性智能視頻監(jiān)控技術(shù)。它以高速計(jì)算和控制模塊為核心，實(shí)現(xiàn)視頻圖像的自動(dòng)分析，發(fā)現(xiàn)并跟蹤重要目標(biāo)，抽取圖像中蘊(yùn)含的有價(jià)值信息，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控環(huán)境下對(duì)視頻信息的自動(dòng)處理。本項(xiàng)目中技術(shù)成果包括：基于DSP系統(tǒng)的復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)跟蹤技術(shù)；實(shí)時(shí)圖像和錄像中的特定目標(biāo)自動(dòng)搜索技術(shù)；多攝像機(jī)自動(dòng)協(xié)同目標(biāo)跟蹤技術(shù)；人體目標(biāo)的異常動(dòng)作和異常行為自動(dòng)識(shí)別和報(bào)警技術(shù)。

1．外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品的名稱：智能眼鏡。2．外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品的用途：本外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品為帶有前置攝像頭 和翻譯傳導(dǎo)耳機(jī)的用于佩戴的眼鏡。3．外觀設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)要點(diǎn)：產(chǎn)品的形狀。4．指定一幅最能表明設(shè)計(jì) 要點(diǎn)的圖片或者照片：立體圖。 

（一）項(xiàng)目背景 針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，存在需要對(duì)服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析， 但是面對(duì)海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項(xiàng)目旨 在通過實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)開發(fā)一個(gè)人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對(duì)錄音內(nèi)容進(jìn)一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進(jìn)一步采取商業(yè)策略。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān) 系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的 知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是 將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫(kù)時(shí) 調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要 描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性 判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì) 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

在現(xiàn)代通信領(lǐng)域中，移動(dòng)通信以其獨(dú)特的方式發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。自1983年蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)誕生以來，其發(fā)展就十分迅猛，全世界年平均增長(zhǎng)率一直保持在30%―40%，經(jīng)歷了以調(diào)頻模擬電話信號(hào)傳輸和頻分多直（FDMA）為主要標(biāo)志的第一代，目前大量使用的是以窄帶數(shù)字信號(hào)傳輸和時(shí)分多址（TDMA）或碼分多址（CDMA）為主要標(biāo)志的第二代，以傳輸多媒體寬帶數(shù)字信號(hào)為主要