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人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。 

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

項目簡介： 水安全是一個國家社會與經濟發展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監測。現有的水質檢測技術需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現野外的實時水質監測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質參數為出發點，通過小型化相關 傳感器和檢測設備，研發出可用于多參數水質檢測的手持式設備。 項目特色： 用于水質多參數檢測的手持式設備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯網（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質測量設備，需要使用市電供電， 只能在室內使用或者工作環境必須有市電的接入口。使得水質測量范 圍受限。并且多數水質檢測設備體積較大，難以攜帶。少數可手持的 設備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數水質檢測的需求。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底，中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統由服務器終端、安防系統、環境調控系統、網絡系統以及遠程終端。本實用新型在建筑開發商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內部結構靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業供應商構造（整體廚房、浴室已經有專業分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產品集成，適合于家居的智能化，可構建性價比較高的智能家居控制系統，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監控。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已 經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅 速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底， 中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年 全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。 項目特色和創新之處： 分布式光伏系統便于實施，是受到各級政府鼓勵的分布式電源模 式，但是由于在設計、管理和評價機制等方面的制約，特別是過高的 后期維護費用，使其推廣過程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯網技術，對電站中光伏組件的輸出性能進行實時的監測，并 對形成的運行數據進行實時的大數據分析，從而獲得電站運行的性能 評價指標，以及可能影響電站性能的因素，并給出進行電站性能優化 的建議，提高電站產出。由于采用了高可靠性的無線數據采集技術， 可進行無人化的值守和遠程監控，大大降低運維費用。 相比國內產品，具有通信速率高、系統可靠穩定等優勢，達到國 際先進水平。本項目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國外同類產品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強的市場競爭力。 組件級的光伏電站數據采集模塊。每塊太陽能組件對應一個電壓監測模塊，方陣中每個組串串聯電流監測模塊都通過本地通訊鏈路將 數據上報至數據中繼模塊，將數據通過電站路由器上傳至云數據服務 器，傳輸過程中進行了數據加密，保證數據的可靠性和安全性，所有 的數據在云數據服務器內進行存儲與處理，用戶可通過 PC 或移動終 端進行數據的調取和查看。 主要技術指標及條件 組件級的電站數據采集系統具有速度快，可靠性高等特點，具體 的技術指標如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環境溫度：-20~80℃ 最大電站規模：1GWp 應用前景及社會價值： 該技術可以在已建或新建光伏電站上應用，大幅提升光伏電站的 運行質量和發電量，降低運維成本,最終實現光伏發電系統的智能管 理、智能運維、智能監控，使得光伏電站也真正進入“智能化”時代。 該項技術能夠大幅提升國內光伏電站的技術水平，從而為節能降耗做 貢獻。

基于無線網絡的AGV全智能物流系統是通過AGV的組網、物流管理及多信息的融合來達 到行駛路線易于更改、多AGV多路線進行協作的功能，較之以往的物流系統是通過相應的傳 感器識別標志物，從而獲知行駛的路線，更加自動化與智能化。本系統主要運用的技術有多信 息融合技術、視覺導引技術、無線通訊技術、最短路徑規劃技術等。 該系統具有的創新性如下： (1) 多信息融合：將非接觸式IC卡應用于AGV系統，可以提供必要的導航信息，對視覺信 息的不足進行補充。其作為一種可讀寫的數字化傳感器，可以對小車前方的軌跡進行預報，增 強小車運動的智能性； (2) 預測學習導航模型：本項目中視覺導航所采用的是根據AGV的位置及攝像機視野建立 預測模型，在行駛的情況下以模糊控制的方法來對AGV的運行狀態進行控制，并在運行過程 中不斷學習，不斷地修正模型中的參數，使其更精確地導航。 (3) 多路況的智能識別：可以對特定的路況進行識別，包括彎道，十字，分叉等；可以支 持虛線和實線兩種識別方式。 (4) 物流管理調度：上位服務器可以實時地對AGV進行監視和控制，如果AGVS根據某種 需要，要求改變進度表，則可以很方便地重新安排小車路線。 (5) 網絡無縫連接優化：本項目中基于傳統的無縫鏈接技術之上，提出一種優化模型可以 改善AGV在網絡間隔區域的通信問題。 基于無線網絡的AGV全智能物流系統中的AGV額定負載能力為3~4000kg、最大速度：直 線36m/min，轉彎25m/min、工作速度：直線30m/min，轉彎20m/min、其自動導航精度達到 ±10mm，停車精度達到±5mm。因此本物流系統能夠很好的滿足日常倉儲物流、流水線物料 搬運的要求，且精確性與實用性更高。