
简介
人工智能、物联网、嵌入式教学方案提供
擅长的技术栈
可提供的服务
提供教学设备、教学教材、师资培训、专家授课、科研合作的综合性教育解决方案体系
以鸿蒙实验箱为例,平台内置了OpenHarmony5.0操作系统,提供智慧烟感系统、智慧农业系统、智慧路灯系统、智慧井盖系统、人体红外系统等丰富的鸿蒙物联网综合应用项目实战案例。正如某高校在培训总结中提到的,培训“聚焦智云平台项目开发,从框架、硬件、协议到鸿蒙设备开发应用,涵盖内核、外设、传感器知识,讲解鸿蒙通信技术(BLE/WiFi/SLE)及项目应用开发”——确保“买得回来、用得起来”。从产业

以鸿蒙实验箱为例,平台内置了OpenHarmony5.0操作系统,提供智慧烟感系统、智慧农业系统、智慧路灯系统、智慧井盖系统、人体红外系统等丰富的鸿蒙物联网综合应用项目实战案例。正如某高校在培训总结中提到的,培训“聚焦智云平台项目开发,从框架、硬件、协议到鸿蒙设备开发应用,涵盖内核、外设、传感器知识,讲解鸿蒙通信技术(BLE/WiFi/SLE)及项目应用开发”——确保“买得回来、用得起来”。从产业

以鸿蒙实验箱为例,平台内置了OpenHarmony5.0操作系统,提供智慧烟感系统、智慧农业系统、智慧路灯系统、智慧井盖系统、人体红外系统等丰富的鸿蒙物联网综合应用项目实战案例。正如某高校在培训总结中提到的,培训“聚焦智云平台项目开发,从框架、硬件、协议到鸿蒙设备开发应用,涵盖内核、外设、传感器知识,讲解鸿蒙通信技术(BLE/WiFi/SLE)及项目应用开发”——确保“买得回来、用得起来”。从产业

机器学习与深度学习教学系统是基于业界应用广泛的在线机器学习和深度学习建模开发框架JupyterLab开发的,面向高校数据分析、机器学习、深度学习,以及人工智能相关专业教学和实训的教学系统。1)“所见即所得”的在线机器学习和深度学习编程体验,用户可以修改实验代码,调整算法参数,观察不同的实验效果;3)支持不同内核的Python环境,用户也可以自行创建自定义的Python环境,并在教学系统中加载;4)

是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。该平台由实训挂板的形式展现,采用磁吸附式宫格设计,将人工智能边缘计算网关、物联网节点、物联网商业传感
从2D技术向3D技术的递进,以及AI技术和深度学习的应用,使得机器视觉产品的技术迭代不断加速。随着机器视觉行业从2D技术向3D技术的递进,以及AI技术和深度学习的应用,机器视觉产品的技术迭代不断加速。未来,随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,机器视觉技术将在更多领域发挥重要作用。机器视觉技术将与其他传感技术、人工智能技术等进行深度融合,形成更加高效、精准的解决方案。机器视觉是一项综合技术,包括

智能硬件创新实训平台基于智云物联开放互联云平台开发,开放全部源代码,覆盖硬件层、算法层、网络层、android应用、web应用,可以完成物联网智能产品的创意研究、开发和实训。智能硬件创新实训平台结合常见的智能产品,包括:蓝牙可穿戴、医疗健康、绿色家居、创意酷玩、机械智能、虚拟现实、人工智能等,通过完整的项目进行展现,开放源代码和算法。地图定位、跌倒告警、脱落警示、时间设置、闹钟设置、亲情号码设置、

可对来自医疗套件的数据进行实时采集,包括心电、无创血压、血氧饱和度、脉率、容积波和体温等数据,以此对患者进行远程监控,从而实时了解患者的健康状况。平台基于视觉、嗅觉、触觉、听觉等感知信息,利用机器视觉、语音识别、计算机控制、网络通信等技术,结合IOT传感器及执行设备,可实现丰富的行业智慧化应用,包括智能家居、智能抄表、智慧门禁、智慧安防、智慧停车、健康防疫等。自然语言应用集成了丰富的模型库、算法库

实训平台在完成物联网和人工智能核心课程知识点的基础上,做纵向技术延伸,通过创新思维对传统设备进行物联网功能技术升级。智慧养老是面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台,并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本的,物联化、互联化、智能化的养老服务。智慧养老应用物联网和人工智能技术,使得养老更加智能和高效。该平台由实训挂板的形式展现,采用磁吸附式宫格设计,将人工智能边缘计算网关、物联网节点、

此外,山东省高校具身智能师资研修班中,参训教师曾系统实践从环境部署、数据采集、VLA模型微调到本体控制的完整开发流程,这反映了高校教师对VLA教学内容的迫切需求。至2026年,模型已能够同时处理文本、图像、音频与视频,并高质量地生成图像、视频和3D内容,实现了从“感知”到“创造”的跨越。在课程设计上,建议采用分层递进模式:低年级阶段侧重VLA模型的原理讲解与仿真演示,高年级阶段则鼓励学生基于开源模








