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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

本成果提出一種靈活智能燃煤發(fā)電技術(shù)。該成果技術(shù)歷經(jīng)團(tuán)隊(duì)15年科技攻關(guān)，包括了以下成果內(nèi)容： （1）首創(chuàng)了激光拉曼法煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)，研制了基于煤質(zhì)在線檢測(cè)的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （2）提出了基于煤流識(shí)別的燃料自學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)智能混配模型，發(fā)明了非接觸式煤流自動(dòng)識(shí)別與示蹤技術(shù)，研發(fā)了多煤倉(cāng)多煤種煤位分層動(dòng)態(tài)辨識(shí)技術(shù)，研制了基于煤流在線監(jiān)測(cè)的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （3）發(fā)明了爐膛、煙道及制粉系統(tǒng)CO濃度網(wǎng)格式多點(diǎn)高精度在線監(jiān)測(cè)技術(shù)，研制了基于CO/O?雙參量協(xié)同的鍋爐智能燃燒裝備。 （4）構(gòu)建了基于煤質(zhì)-煤流-CO在線監(jiān)測(cè)-飛灰含碳量等關(guān)鍵實(shí)時(shí)參量的燃煤火力發(fā)電靈活燃料、智能燃料燃燒技術(shù)體系，形成了全套系統(tǒng)與裝備。 圖1 激光拉曼煤質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)示意圖 圖2 基于煤流在線監(jiān)測(cè)的鍋爐智能燃燒示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 本項(xiàng)目發(fā)明的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“基于CO/O?雙參量的智能燃燒控制技術(shù)”、“基于煤質(zhì)-煤流-CO-飛灰含碳量等實(shí)時(shí)多關(guān)鍵參量鍋爐智能燃燒優(yōu)化技術(shù)”、“激光拉曼煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)”、“非接觸式煤流自動(dòng)識(shí)別與示蹤技術(shù)”，經(jīng)國(guó)際國(guó)內(nèi)查新及專家鑒定，均為本項(xiàng)目組獨(dú)創(chuàng)技術(shù)，其主要技術(shù)參數(shù)國(guó)際領(lǐng)先，填補(bǔ)了鍋爐智能燃料燃燒技術(shù)的空白，具有明顯市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

模仿動(dòng)物的仿生機(jī)器人為人類探索生命規(guī)律、解決相關(guān)科學(xué)問題提供了新方法和途徑，在管道檢測(cè)、地形偵察、家庭服務(wù)及教育等方面具備廣闊的應(yīng)用前景，已被列為各經(jīng)濟(jì)大國(guó)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要研究方向之一?，F(xiàn)有仿生機(jī)器人研究取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但是在微小尺度內(nèi)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)運(yùn)動(dòng)、多傳感器集成等方面存在諸多挑戰(zhàn)。鼠類兼具體型小巧、姿態(tài)多樣、適應(yīng)性強(qiáng)、社交復(fù)雜，為仿生機(jī)器人研究提供了很好的創(chuàng)新思路。本課題組以鼠類作為仿生對(duì)象，突破了微小型仿生機(jī)器人多關(guān)節(jié)靈巧設(shè)計(jì)與系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)，研制成功了集成度高、運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)能力強(qiáng)的仿生機(jī)器鼠，機(jī)器鼠具有以下基本特點(diǎn)： 1）在形態(tài)及尺寸（188×55×75 mm3）上十分接近真實(shí)鼠，擁有類似真實(shí)鼠的運(yùn)動(dòng)特征，具備12個(gè)主動(dòng)自由度，采用腿足結(jié)構(gòu)，基于行走、小跑、雙足跳躍等步態(tài)控制，可以適應(yīng)多種復(fù)雜地形，實(shí)現(xiàn)從屈膝到站立、直行、扭轉(zhuǎn)、匍匐前進(jìn)等多種仿生運(yùn)動(dòng)模擬； 2）通過融合多種材料（硅膠、ABS樹脂）及現(xiàn)代加工方法（線切割、激光加工、MEMS）優(yōu)化機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，高度集成了控制、驅(qū)動(dòng)、無線通訊、感知等模塊，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的高度集成化、小型化、輕量化，所有模塊加在一塊總重量不超過250克； 4）結(jié)合視觸覺傳感系統(tǒng)，研制出了rat-brain控制系統(tǒng)，利用AI技術(shù)可識(shí)別當(dāng)下環(huán)境中的物體，感知觸碰物體表面的粗糙度及紋理特征，以及即時(shí)定位與地圖重建。利用無線通信技術(shù)，在保證控制實(shí)時(shí)性的同時(shí)，可通過多機(jī)器鼠集群控制實(shí)現(xiàn)大規(guī)模在線任務(wù)規(guī)劃。

本實(shí)用新型公開了一種智能減速帶，包括彈性材料的減速帶空心外殼和填充在外殼內(nèi)的多孔狀結(jié)構(gòu)的材料，多孔狀結(jié)構(gòu)材料的孔隙中充溢有剪切增稠液體。本實(shí)用新型通過充溢在多孔材料內(nèi)的剪切增稠液體，能夠根據(jù)駛過車輛的速度大小，自動(dòng)改變剛度大小，對(duì)高速車輛的起到顛簸和警示的作用，而低速車輛則可以無顛簸、舒適地通過，懲罰高速放行低速，實(shí)現(xiàn)對(duì)駛過車輛車速的人性化智能引導(dǎo)和控制。

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 高志豪 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計(jì)算機(jī)學(xué)院/計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 陳雁 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、形式概念分析 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 美國(guó)海相頁(yè)巖氣藏的成功勘探開發(fā)，展現(xiàn)了頁(yè)巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時(shí)也極大地促進(jìn)了頁(yè)巖儲(chǔ)層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過頁(yè)巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁(yè)巖氣勘探開采中的重要一環(huán)。頁(yè)巖儲(chǔ)層的孔隙作為頁(yè)巖組分的一個(gè)重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲(chǔ)層剩余儲(chǔ)量的剩余油的分布，因此，對(duì)頁(yè)巖薄片孔隙的形狀和類型進(jìn)行研究是十分必要的。但在目前，頁(yè)巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強(qiáng)，誤差較大。深度學(xué)習(xí)是近年發(fā)展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測(cè)識(shí)別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項(xiàng)目組將會(huì)開發(fā)頁(yè)巖薄片智能平臺(tái)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)專家知識(shí)，自動(dòng)識(shí)別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。

跌倒報(bào)警器以關(guān)愛老人為出發(fā)點(diǎn)，通過便攜式的跌倒產(chǎn)品可檢測(cè)老人的狀態(tài)，當(dāng)老人發(fā)生摔倒時(shí)，產(chǎn)品自動(dòng)發(fā)送求助信號(hào)，并將老人的精確位置發(fā)送至監(jiān)護(hù)人手機(jī)和醫(yī)院，使老人獲得及時(shí)救治。同時(shí)將位置信息發(fā)送到遠(yuǎn)程的健康管理平臺(tái)，監(jiān)護(hù)人可通過手機(jī)查看老人的位置、狀態(tài)、軌跡數(shù)據(jù)，產(chǎn)品還提供計(jì)步、柔性定位，一鍵報(bào)警、語音通話等功能，為老人提供一份貼心陪伴。

本系統(tǒng)采用層次化、模塊化設(shè)計(jì)，整個(gè)系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，用戶界面和自動(dòng)反饋系統(tǒng)組成。數(shù)據(jù)采集控制模塊以單片機(jī)為核心，傳感器采集光照強(qiáng)度、CO2濃度、土壤濕度等參數(shù)，也可以接收指令實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)扇、水泵、加熱板、LED燈等控制器件的控制。傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，485總線與Zigbee無線模塊連接，每個(gè)數(shù)據(jù)采集控制模塊，通過無線傳輸將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，服務(wù)器建立數(shù)據(jù)庫(kù)，從而建立專家系統(tǒng)和溯源系統(tǒng)。用戶界面分為PC終端和移動(dòng)終端，可以在電腦上和安卓平臺(tái)的移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)觀測(cè)環(huán)境參數(shù)，并下達(dá)指令做出調(diào)節(jié)。自

我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)基于Galileo輪，同時(shí)具備平地行駛和越障能力的智能輪椅。其獨(dú)特的越障結(jié)構(gòu)將極大地提高輪椅的行駛范圍，輕松跨越樓梯、溝壑、泥濘等地性障礙。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問答、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究?jī)?nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長(zhǎng)期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 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。 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。