国产精品久久久久久亚洲影视,精品国产原创超清无码网站,国产无遮挡又黄又爽网站免费

產(chǎn)品分類/Products

行業(yè)新聞

人工智能實(shí)驗(yàn)裝置,人工智能實(shí)驗(yàn)設(shè)備 > 行業(yè)新聞 >

2025年2月23日人工智能實(shí)驗(yàn)裝置,人工智能實(shí)驗(yàn)設(shè)備

SBRGZ-100B人工智能實(shí)驗(yàn)裝置V1

一、人工智能實(shí)驗(yàn)平臺：

V1全新支持離線部署DEEPSEEK-R1模型！

脫離網(wǎng)絡(luò)，親自實(shí)踐，助力您更快學(xué)習(xí)大語言模型

DeepSeek-R1離線模型

DeepSeek-R1 是一款高效的離線人工智能模型，專為嵌入式設(shè)備和邊緣計(jì)算場景設(shè)計(jì)。它能夠在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下，提供強(qiáng)大的AI推理能力，適用于多種應(yīng)用場景，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等。

DeepSeek-R1 模型具有以下特點(diǎn)：

l 高效推理：DeepSeek-R1 經(jīng)過優(yōu)化，能夠在低功耗設(shè)備上高效運(yùn)行，提供快速的推理速度，適合實(shí)時(shí)應(yīng)用場景。

l 輕量化設(shè)計(jì)：模型體積小，占用資源少，能夠在嵌入式設(shè)備上輕松部署，適合內(nèi)存和計(jì)算資源有限的場景。

l 多模態(tài)支持：DeepSeek-R1 支持多種輸入模態(tài)，包括文本、圖像和語音，能夠處理復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)。

l 離線運(yùn)行：無需依賴云端服務(wù)，DeepSeek-R1 可以在完全離線的環(huán)境下運(yùn)行，確保數(shù)據(jù)隱私和安全。

l 廣泛的應(yīng)用場景：DeepSeek-R1 可應(yīng)用于智能家居、工業(yè)自動化、醫(yī)療設(shè)備、自動駕駛等領(lǐng)域，提供強(qiáng)大的AI能力。

實(shí)驗(yàn)平臺通過 CPU-GPU 混合計(jì)算架構(gòu) 實(shí)現(xiàn)高效的AI任務(wù)處理能力，完美適配 DeepSeek-R1 離線模型的部署需求。

具體協(xié)同機(jī)制如下：

GPU 加速：128 核 Maxwell GPU ，單精度浮點(diǎn)算力達(dá) 472 GFLOPS，專為密集計(jì)算任務(wù)優(yōu)化。顯著提升卷積和矩陣運(yùn)算效率。通過 TensorRT 加速的 YOLOv5s 優(yōu)化模型，推理速度可達(dá) 15 FPS，原生支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的 GPU 加速計(jì)算，結(jié)合 CUDA 11.4 與 cuDNN 8.2 庫，實(shí)現(xiàn)卷積、矩陣運(yùn)算效率提升 3-5 倍。

CPU 協(xié)同：4 核 Cortex-A57 處理器（主頻 1.43 GHz），承擔(dān)輕量級計(jì)算與系統(tǒng)級調(diào)度。CPU 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理（如圖像歸一化、音頻特征提�。�ROS 節(jié)點(diǎn)通信及機(jī)械臂控制指令生成，釋放 GPU 資源專注模型推理。通過 NVIDIA 的調(diào)度器，動態(tài)分配計(jì)算任務(wù)。例如，在語音情感識別實(shí)驗(yàn)中，CPU 處理音頻信號濾波（延遲 < 50ms），GPU 執(zhí)行 Mobilenet_v2 推理（延遲 < 150ms），整體端到端響應(yīng)時(shí)間控制在 200ms 以內(nèi)。

內(nèi)存與多任務(wù)優(yōu)化：擁有4GB LPDDR4 內(nèi)存（帶寬 25.6 GB/s）。運(yùn)行人工智能模型時(shí)，為 DeepSeek-R1模型預(yù)留專用空間，剩余內(nèi)存支持多任務(wù)并發(fā)（如攝像頭數(shù)據(jù)緩存、傳感器實(shí)時(shí)流處理）。通過 ZRAM 交換壓縮技術(shù)，有效擴(kuò)展可用內(nèi)存容量，確保復(fù)雜任務(wù)（如語義分割+語音控制）的流暢運(yùn)行。

人工智能實(shí)驗(yàn)平臺，專為高校人工智能教學(xué)打造的全功能平臺，讓您輕松掌握AI技術(shù)，開啟智能時(shí)代的大門！

三大核心優(yōu)勢，助您一路領(lǐng)先：

1. 由淺入深，循序漸進(jìn)

從基礎(chǔ)的GPIO擴(kuò)展到深度學(xué)習(xí)的AI視覺、AI聽覺，AI平臺提供完整的學(xué)習(xí)路徑，讓您一步步掌握AI知識體系，輕松應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。

2. 軟硬結(jié)合，實(shí)踐為王

AI平臺將理論與實(shí)踐完美結(jié)合，豐富的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目讓您在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，在應(yīng)用中鞏固。搭載具備高效推理、低資源占用和實(shí)時(shí)任務(wù)處理能力的DeepSeek-R1-1.5B離線人工智能模型，真正將AI知識融會貫通。

3. 開放靈活，激發(fā)創(chuàng)新

開放的GPIO接口和模塊化設(shè)計(jì)，支持個性化功能開發(fā)，讓您將創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，打造屬于自己的AI項(xiàng)目。

4.詳盡的課程資源，全面的指導(dǎo)服務(wù)

本課程體系以"理論+實(shí)踐"雙輪驅(qū)動，面向人工智能領(lǐng)域提供系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路徑，適配不同基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者（尤其在校大學(xué)生/研究生），助力從入門到精通的進(jìn)階，并支持學(xué)術(shù)研究與實(shí)踐開發(fā)。

課程資源亮點(diǎn)

人工智能基礎(chǔ)模塊

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：涵蓋矩陣論、概率與信息論核心理論，構(gòu)建底層邏輯框架。

編程基礎(chǔ)：從Python語法到Linux環(huán)境配置，結(jié)合TensorFlow、PyTorch等主流框架實(shí)戰(zhàn)入門。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：系統(tǒng)講解經(jīng)典算法（SVM、決策樹、CNN、RNN、GAN等）及訓(xùn)練優(yōu)化技巧。

實(shí)踐應(yīng)用模塊

硬件開發(fā)：基于GPIO控制、傳感器集成（溫度/火焰/超聲波等），以及機(jī)械臂標(biāo)定、運(yùn)動學(xué)控制與自動化任務(wù)開發(fā)。

AI視覺：覆蓋OpenCV圖像處理、目標(biāo)檢測、物體追蹤，結(jié)合機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)色塊分揀、人臉追蹤等綜合場景。

AI聽覺：集成語音識別（HMM/Transformer）、語音合成、情感分析等前沿技術(shù)，結(jié)合Kaldi實(shí)戰(zhàn)語音交互系統(tǒng)。

嵌入式與機(jī)器人：ROS開發(fā)、運(yùn)動學(xué)逆解、6自由度機(jī)械臂控制，銜接工業(yè)級應(yīng)用場景。

行業(yè)前沿覆蓋：結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺、自動駕駛、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域案例，融入Transformer、注意力機(jī)制等最新算法。

售后指導(dǎo)服務(wù)

全程支持：提供從理論學(xué)習(xí)到實(shí)驗(yàn)落地的技術(shù)答疑，解決開發(fā)環(huán)境配置、代碼調(diào)試等實(shí)際問題。

學(xué)術(shù)賦能：輔助畢業(yè)設(shè)計(jì)、論文撰寫，提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化與模型調(diào)優(yōu)建議。

實(shí)戰(zhàn)拓展：支持機(jī)械臂控制、AI視覺/聽覺項(xiàng)目定制開發(fā)，助力成果轉(zhuǎn)化與競賽/科研應(yīng)用。

課程價(jià)值：通過階梯式知識體系與全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，學(xué)習(xí)者可掌握人工智能核心技術(shù)鏈，無縫銜接學(xué)術(shù)研究與企業(yè)級開發(fā)需求，實(shí)現(xiàn)從理論到產(chǎn)業(yè)落地的能力躍遷。

用戶的評價(jià)：

1. 來自高校教師的評價(jià)：

l 課程內(nèi)容豐富，教學(xué)效果杠杠的，學(xué)生們都搶著學(xué)AI！"

l 以前教AI，我頭都大了，各種理論知識，學(xué)生們聽得云里霧里�，F(xiàn)在有了AI平臺，我輕松多了，直接讓學(xué)生做實(shí)驗(yàn)，學(xué)得賊快！"

2. 來自學(xué)生的評價(jià)：

l 以前我對AI一點(diǎn)都不懂，現(xiàn)在我都能開發(fā)自己的AI項(xiàng)目了！"

l 課程由淺入深，循序漸進(jìn)，小白也能輕松上手。老師講得也好，我聽得懂，學(xué)得會！"

3.來自校領(lǐng)導(dǎo)的評價(jià)

l AI平臺能夠幫助學(xué)生快速掌握AI知識和技能。平臺提供的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目也非常實(shí)用，能夠幫助學(xué)生將理論知識應(yīng)用到實(shí)踐中。"

l 我們相信，借助人工智能實(shí)驗(yàn)平臺，我們學(xué)校的AI教學(xué)水平將不斷提升，學(xué)生們也將能夠在未來的AI時(shí)代取得更大的成就。"

二、人工智能實(shí)驗(yàn)平臺，不僅是學(xué)習(xí)AI的最佳工具，更是您通往AI未來的橋梁！

（一）AI核心

GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU

CPU ：4核cortex-A57處理器

內(nèi)存：4 GB LPDDR 25.6 GB/s

算力：472 GFLOP

基于NVIDIA強(qiáng)大的Al計(jì)算能力，系統(tǒng)內(nèi)核是一個小巧卻功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，它可以讓你并行運(yùn)行多個人工智能模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對象檢測、分割和語音處理等應(yīng)用程序，系統(tǒng)搭載四核cortex- A57處理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR內(nèi)存，帶來足夠的Al計(jì)算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等。

（二）系統(tǒng)框架與AI框架

1.系統(tǒng)預(yù)裝ubuntu18.04操作系統(tǒng)，所有環(huán)境代碼庫文件均已安裝，開機(jī)即用。

Ubuntu 18.04 LTS在云計(jì)算領(lǐng)域效率極高，特別適用于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的存儲密集型和計(jì)算密集型任務(wù)。Ubuntun 長期支持版本可以獲得 Canonical 官方長達(dá)五年的技術(shù)支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15，其中包含針對 Spectre 和 Meltdown 錯誤的修復(fù)程序。

2.提供詳細(xì)的python開源范例程序

根據(jù)TIOBE最新排名，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為全球前4大最流行語言。國內(nèi)目前百度指數(shù)搜索量已經(jīng)超越Java，與C++，即將成為國內(nèi)最受歡迎的開發(fā)語言。

Python被廣泛應(yīng)用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網(wǎng)站開發(fā)、科學(xué)運(yùn)算、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算，圖形開發(fā)等領(lǐng)域；Python在軟件質(zhì)量控制、提升開發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個方面均處于先進(jìn)地位。python具有簡單、易學(xué)、免費(fèi)、開源、可移植、可擴(kuò)展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點(diǎn)，它的面向?qū)ο笊踔帘?span lang="EN-US">java和C#.net更徹底；

3.JupyterLab編程

JupyterLab是一個基于Web的交互式開發(fā)環(huán)境，用于Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數(shù)據(jù).JupyterLab非常靈活配置和排列用戶界面，以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)、科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)中廣泛的工作流.JupyterLab是可擴(kuò)展的和模塊化的編寫插件，添加新組件并與現(xiàn)有組件集成

4.多種AI框架

OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等

（三）AI實(shí)驗(yàn)平臺特點(diǎn)

全新部署DeepSeek-R1離線人工智能模型，內(nèi)存占用小，低延遲響應(yīng)。

支持多模態(tài)輸入，跨語言編程，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型

人體姿態(tài)估計(jì)，應(yīng)用于實(shí)際場景

實(shí)時(shí)背景移除，基于深度學(xué)習(xí)，高效實(shí)時(shí)移除背景

目標(biāo)檢測，多目標(biāo)檢測能力強(qiáng)

語義分割，像素級別的詳細(xì)分類，適用于環(huán)境感知

單目深度，無需特殊相機(jī)，利用全卷積網(wǎng)絡(luò)，可從單個圖像推斷相對深度，應(yīng)用廣泛。

語音情感識別，采用Mobilenet_v2模型處理語音情感，輕量化、高效

六自由度機(jī)械臂，智能舵機(jī)，ROS控制，適用于AI視覺顏色分揀實(shí)驗(yàn)

車牌識別，使用Teseract-OCR 引擎，識別準(zhǔn)確率高，使用場景廣泛。

ROS機(jī)器人系統(tǒng)，跨平臺兼容，代碼開源，模塊化設(shè)計(jì)，通用性強(qiáng)靈活性高。

AI聽覺主板，具備高質(zhì)量音頻處理和語音服務(wù)，搭載Snowboy喚醒詞檢測引擎，可以完成語音情感識別、圖靈機(jī)器人、語音對話等實(shí)驗(yàn)。

（四）人工智能課程資源

人工智能實(shí)驗(yàn)平臺在設(shè)計(jì)時(shí)，考慮到不同基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者的需求，力求使用更易理解的學(xué)習(xí)方式傳遞更加詳細(xì)的知識。本實(shí)驗(yàn)平臺對各類使用者均有一定的學(xué)習(xí)幫助，特別是在在校大學(xué)生和研究生，能夠幫助學(xué)生從初學(xué)逐漸過渡到深入學(xué)習(xí)。也可以幫助他們完成畢業(yè)設(shè)計(jì)或者學(xué)術(shù)論文。

在人工智能遍地開花的今天，人工智能在各個領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，為產(chǎn)品賦能愈來愈稱為各大企業(yè)的追求。人工智能早已滲透到計(jì)算機(jī)視覺、自動駕駛、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、推薦系統(tǒng)、語音識別、航空航天等等領(lǐng)域。

人工智能實(shí)驗(yàn)平臺的學(xué)習(xí)主要分為兩個部分，第一部分為人工智能基礎(chǔ)，主要包括：相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ROS基礎(chǔ)與運(yùn)動學(xué)。第二部分主要為實(shí)踐學(xué)習(xí)包括：GPIO與傳感器、機(jī)械臂、AI視覺、AI聽覺、離線人工智能模型。完成學(xué)習(xí)后，可以充分了解到人工智能最主流的相關(guān)應(yīng)用。

1、相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

教學(xué)課程	課程內(nèi)容
矩陣論	標(biāo)量、向量、矩陣、張量
	矩陣和向量相乘
	單位矩陣和逆矩陣
	線性相關(guān)和生成子空間
	范數(shù)
	特殊類型的矩陣和向量
	跡運(yùn)算
	Moore-Penrose偽逆
概率與信息論	隨機(jī)變量與概率分布
	離散型變量與概率分布律
	常見的離散型概率分布
	連續(xù)型變量和概率密度函數(shù)
	常見的連續(xù)性概率分布
	聯(lián)合概率
	邊緣概率
	條件概率
	獨(dú)立性和條件獨(dú)立性
	期望、方差和協(xié)方差
	信息論

2、編程基礎(chǔ)

教學(xué)課程	課程內(nèi)容
變量與基本數(shù)據(jù)類型	變量
變量與基本數(shù)據(jù)類型	基本數(shù)據(jù)類型
列表和元組	列表
列表和元組	元組
字典與集合	字典
字典與集合	集合
類和對象	面向?qū)ο蟾攀?/span>
	類的定義和使用
	屬性
	繼承
模塊化程序設(shè)計(jì)	函數(shù)創(chuàng)建和調(diào)用
模塊化程序設(shè)計(jì)	參數(shù)傳遞
深度學(xué)習(xí)框架簡介	TensorFlow
	PyTorch
	Caffe/caffe2
	PaddlePaddle
Linux開發(fā)環(huán)境簡介	Ubuntu操作系統(tǒng)
Linux開發(fā)環(huán)境簡介	常用命令行

3、機(jī)器學(xué)習(xí)

教學(xué)課程	課程內(nèi)容
基本概念	訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集
	過擬合、欠擬合、泛化
	學(xué)習(xí)率、正則化、交叉驗(yàn)證
K-近鄰算法	基本概念
	K的選取
	距離的度量
支持向量機(jī)	間隔與支持向量
	對偶問題
	核函數(shù)
	軟間隔與正則化
K-均值聚類	K-均值聚類
決策樹和隨機(jī)森林	決策樹的基本概念
	選擇最佳劃分標(biāo)準(zhǔn)
	隨機(jī)森林
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	神經(jīng)元模型
	感知器
	多層感知器
	經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)
	梯度下降和反向傳播
	RBF網(wǎng)絡(luò)
	超限學(xué)習(xí)機(jī)
	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧

4、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

教學(xué)課程	課程內(nèi)容
人工智能	人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)	深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	發(fā)展歷程
	基本結(jié)構(gòu)
	前饋運(yùn)算與反向傳播
	相關(guān)性質(zhì)
	卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種
	常用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
	長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)
	循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體
生成對抗網(wǎng)絡(luò)	生成對抗網(wǎng)絡(luò)簡介
	生成對抗網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)
	生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種

5、DeepSeek-r1-1.5B人工智能模型

教學(xué)課程	課程內(nèi)容
深入了解模型	模型架構(gòu)詳解
	訓(xùn)練流程
	強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制
高級應(yīng)用與案例分析	數(shù)學(xué)推理
	代碼生成
	案例分析
本地部署與集成開發(fā)	環(huán)境準(zhǔn)備
	模型部署
	API開發(fā)
提示詞設(shè)計(jì)與優(yōu)化	提示詞設(shè)計(jì)原則
	高級技巧
	案例分析

6、機(jī)器運(yùn)動學(xué)與ROS機(jī)器人

實(shí)驗(yàn)課程	課程內(nèi)容
ROS基礎(chǔ)與運(yùn)動學(xué)	ROS基礎(chǔ)課程
	ROS創(chuàng)建工程項(xiàng)目
	自定義消息
	Server通訊
	機(jī)械臂URDF模型
	機(jī)械臂運(yùn)動學(xué)正反解
	MoveIt配置
	智能串行總線舵機(jī)
	PC上位機(jī)控制
	機(jī)械臂自定義學(xué)習(xí)動作組
	機(jī)械臂關(guān)節(jié)弧度及末端姿態(tài)控制
	機(jī)械臂工作區(qū)域內(nèi)抓取、搬運(yùn)
	6自由度逆運(yùn)動學(xué)控制

7、GPIO、傳感器基礎(chǔ)課程

實(shí)驗(yàn)課程	課程內(nèi)容
Jetson nano GPIO課程	雙色LED控制
	電位器檢測
	繼電器控制
	輕觸開關(guān)按鍵
	PCF8591模數(shù)轉(zhuǎn)換
	PS2操縱桿
	觸摸開關(guān)控制
	直流電機(jī)風(fēng)扇
	步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動
傳感器實(shí)驗(yàn)課程	模擬霍爾傳感器
	模擬溫度傳感器
	火焰報(bào)警
	煙霧傳感器
	超聲波傳感器距離檢測
	旋轉(zhuǎn)編碼器
	紅外避障傳感器
	BMP180氣壓傳感器
	MPU6050陀螺儀加速度傳感器
	循跡傳感器

8、機(jī)械臂課程

實(shí)驗(yàn)課程	課程內(nèi)容
機(jī)械臂基礎(chǔ)課程	用戶按鍵控制
	蜂鳴器控制實(shí)驗(yàn)
	OLED控制實(shí)驗(yàn)
	控制單個舵機(jī)
	同時(shí)控制6個舵機(jī)動作
	讀取舵機(jī)當(dāng)前位置
	機(jī)械臂關(guān)節(jié)標(biāo)定實(shí)踐
	機(jī)械臂關(guān)節(jié)弧度及末端姿態(tài)控制
	機(jī)械臂舞蹈表演
	機(jī)械臂搬運(yùn)色塊實(shí)踐
	機(jī)械臂搬運(yùn)碼垛色塊實(shí)踐
	機(jī)械臂抓取工作區(qū)域九點(diǎn)標(biāo)定
	機(jī)械臂抓取工作區(qū)域物塊測試

9、AI視覺課程

實(shí)驗(yàn)課程	課程內(nèi)容
AI視覺開發(fā)課程	安裝和使用Matplotlib、Pyplot 和 Numpy
	在OpenCV中運(yùn)行攝像頭
	JetCam庫中測試USB攝像頭
	OpenCV讀取、寫入和顯示圖像
	OpenCV讀取、顯示和保存視頻
	OpenCV繪圖函數(shù)使用
	OpenCV圖像質(zhì)量和像素操作
	OpenCV圖片剪切
	OpenCV圖片平移
	OpenCV圖片鏡像
	OpenCV仿射變換
	OpenCV圖片縮放
	OpenCV圖片旋轉(zhuǎn)
	OpenCV圖片處理
	OpenCV灰度處理
	OpenCV圖像美化
	OpenCV邊緣檢測
	OpenCV二值化處理
	OpenCV矩形圓形繪制
	OpenCV文字圖片處理
	OpenCV線段繪制
	OpenCV彩色圖片直方圖
	OpenCV直方圖均衡畫
	OpenCV圖片修補(bǔ)
	OpenCV亮度增強(qiáng)
	OpenCV高斯均值濾波
	OpenCV磨皮美白
	OpenCV中值濾波
AI視覺與機(jī)械臂綜合課程	顏色檢測
	臉部和眼睛檢測
	行人檢測
	汽車檢測
	車牌檢測
	目標(biāo)追蹤
	定位物體實(shí)時(shí)位置
	攝像頭機(jī)械臂物體追蹤
	攝像頭機(jī)械臂人臉追蹤
	色塊抓取分揀實(shí)驗(yàn)
	攝像頭ArucoTag識別抓取實(shí)驗(yàn)
	AI人工智能機(jī)械臂與主人互動實(shí)踐
	AI人工智能機(jī)械臂手勢識別抓取指定色塊進(jìn)行碼垛
	AI人工智能機(jī)械臂垃圾分類實(shí)踐
嵌入式視覺應(yīng)用	圖像分類
	物體檢測
	語義分割
	目標(biāo)檢測
	人體姿態(tài)動作識別
	背景移除
	單眼深度圖

10、AI聽覺課程

實(shí)驗(yàn)課程	課程內(nèi)容
AI聽覺領(lǐng)域前沿算法	連接時(shí)序分類模型
	Attention模型
	基于HMM的語音識別
	Transformer
AI聽覺綜合實(shí)戰(zhàn)	AI聽覺領(lǐng)域前沿算法
	在線語音合成
	語音聽寫流式
	圖靈機(jī)器人
	AIUI
	VAD端點(diǎn)檢測
	小薇機(jī)器人語音對話
	Snowboy語音喚醒
	語音情感識別
	基于 Kaldi 的語音識別實(shí)踐

（五）技術(shù)優(yōu)勢總結(jié)

1.硬件優(yōu)勢

l 強(qiáng)大計(jì)算能力：平臺搭載了NVIDIA 核心，具有128核Maxwell GPU，提供472 GFLOP的計(jì)算能力，專為密集計(jì)算任務(wù)優(yōu)化，顯著提升卷積、矩陣運(yùn)算及多模型并行推理效率。能夠高效支持AI模型的推理與實(shí)時(shí)任務(wù)處理，確�？焖夙憫�(yīng)和高效處理。

l 高效處理架構(gòu)：通過CPU和GPU協(xié)同工作，CPU負(fù)責(zé)輕量級計(jì)算與任務(wù)調(diào)度，GPU加速密集計(jì)算任務(wù)，如圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，從而顯著提升處理速度。

l 內(nèi)存優(yōu)化：4GB LPDDR4 內(nèi)存（帶寬 25.6 GB/s）支持多任務(wù)并發(fā)運(yùn)行，通過 ZRAM 交換壓縮技術(shù) 擴(kuò)展可用內(nèi)存容量，確保復(fù)雜任務(wù)（語義分割+語音控制）流暢執(zhí)行。

l 高擴(kuò)展性：設(shè)備支持多種接口（USB 3.0、HDMI、M.2等），支持GPIO擴(kuò)展，能夠方便地與其他外部設(shè)備和傳感器進(jìn)行集成與擴(kuò)展，增強(qiáng)了平臺的靈活性和應(yīng)用場景的多樣性。

2.深度集成DeepSeek-R1離線模型

l 輕量化與高效推理：該平臺配備高效的DeepSeek-R1人工智能模型，具備1.5億參數(shù)，專為嵌入式設(shè)備優(yōu)化，運(yùn)行時(shí)內(nèi)存占用僅 2.1 GB，專為低功耗和實(shí)時(shí)推理設(shè)計(jì)。模型不僅支持圖像、語音和文本等多模態(tài)輸入，還能在完全離線的環(huán)境下運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)隱私和安全。

l 離線推理：DeepSeek-R1能夠在沒有網(wǎng)絡(luò)的情況下進(jìn)行高效推理，所有數(shù)據(jù)處理均在本地完成，滿足教育場景對數(shù)據(jù)隱私與實(shí)時(shí)性的嚴(yán)苛需求。適合應(yīng)用于智能家居、工業(yè)自動化等領(lǐng)域。

3.算法與應(yīng)用優(yōu)勢

l 多種深度學(xué)習(xí)算法：平臺支持YOLO、U-Net、CycleGAN等常見的AI模型，能夠處理包括目標(biāo)檢測、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)、語音識別等任務(wù)。

l 高效視覺處理：具備實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測、多目標(biāo)追蹤、語義分割等能力，適用于垃圾分類、物體識別和環(huán)境感知等應(yīng)用。

l 機(jī)器人控制與自動化：結(jié)合 ROS Melodic 與 MoveIt 運(yùn)動規(guī)劃庫，實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂高精度控制，支持復(fù)雜實(shí)驗(yàn)如物體抓取、路徑規(guī)劃等。平臺可以控制機(jī)械臂進(jìn)行抓取、搬運(yùn)等任務(wù)，廣泛應(yīng)用于智能制造、倉儲自動化等場景。

4.軟件與開發(fā)優(yōu)勢

l 開源平臺與多框架支持：預(yù)裝Ubuntu 18.04 LTS系統(tǒng)，并支持TensorFlow、PyTorch、Keras等主流AI框架，方便開發(fā)者在多種環(huán)境中進(jìn)行模型開發(fā)與部署。ONNX格式提供與DeepSeek-R1-1.5B模型的無縫對接，使得開發(fā)者能夠靈活選擇不同框架，降低開發(fā)門檻。

l 集成開發(fā)環(huán)境：平臺預(yù)裝JupyterLab交互式開發(fā)環(huán)境與Anaconda 4.5.4 虛擬環(huán)境，支持 Python 腳本快速調(diào)試與可視化教學(xué)。提供豐富的編程示例，幫助用戶快速上手AI開發(fā)。

5.擴(kuò)展與學(xué)習(xí)優(yōu)勢

l 開放接口與擴(kuò)展能力：模塊化設(shè)計(jì)，提供 40pin GPIO、M.2 接口及 USB 3.0，支持個性化功能開發(fā)，用戶可以根據(jù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展，提升平臺的創(chuàng)新性。支持外接 NPU 加速模塊（如 Intel Neural Compute Stick 2），可將 BERT 等大模型推理效率提升 30%。

l 教學(xué)與工業(yè)雙適配：

教學(xué)場景：平臺提供包括AI視覺、AI聽覺、機(jī)械臂控制等多個實(shí)驗(yàn)課程，幫助學(xué)習(xí)者從基礎(chǔ)知識到高級應(yīng)用逐步掌握人工智能技術(shù)，掌握邊緣計(jì)算優(yōu)化策略。

工業(yè)場景：支持定制化功能開發(fā)（如安防監(jiān)控、智能分揀），滿足智能制造與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的多樣化需求。

l 跨學(xué)科支持：除了AI算法，還結(jié)合了機(jī)器人控制、傳感器應(yīng)用、圖像處理等領(lǐng)域，適合不同背景的學(xué)習(xí)者，尤其在高校和科研機(jī)構(gòu)中具有廣泛的應(yīng)用前景。

6.能效與成本優(yōu)勢

l 高能效比：每瓦算力達(dá) 14.8 GFLOPS/W（GPU 功耗 10W），遠(yuǎn)超同類嵌入式方案（如 Raspberry Pi 4 的 0.5 GFLOPS/W）。

l 低成本部署：實(shí)驗(yàn)箱硬件與 DeepSeek-R1 模型的協(xié)同設(shè)計(jì)，顯著降低 AI 教學(xué)與原型開發(fā)的硬件投入，同時(shí)減少云端服務(wù)依賴帶來的長期成本。

三、實(shí)訓(xùn)平臺

（一）儀器架：儀器架置于實(shí)訓(xùn)臺頂部，由截面尺寸：70mm×70mm，高性能表面氧化的鋁型材、雙面噴塑鋼板及一次成型鋁壓鑄框架連接構(gòu)件構(gòu)成（非焊接工藝），外形美觀，結(jié)構(gòu)牢固耐用。儀器架底部裝有隱藏式扁平形照明LED燈，光源集中柔和明亮，外形美觀。

（二）電源控制箱：電源控制箱鋁型材結(jié)構(gòu)，內(nèi)嵌多組交流220V儀器儀表工作電源插座，并設(shè)有獨(dú)立漏電保護(hù)開關(guān)，電源控制箱置于儀器架下部，儀器儀表電用安全方便。并裝有LED燈控制開關(guān)。

（三）實(shí)訓(xùn)桌結(jié)構(gòu)：

實(shí)訓(xùn)桌規(guī)格為1200（長）*700（寬）*1150（高），設(shè)有一個鍵盤托一個抽屜，桌子下部靠后右邊有一個電腦主機(jī)箱托。實(shí)驗(yàn)桌主體結(jié)構(gòu)全部采用高性能表面氧化的鋁型材及一次成型鋁壓鑄框架連接構(gòu)件，連接構(gòu)件采用壓鑄成型工藝（非焊接工藝），經(jīng)機(jī)加工、拋丸、噴砂，表面靜電噴涂工藝，安裝方便、快捷，用戶可自行DIY組裝。桌體立柱采用工業(yè)鋁型材成型工藝，表面氧化處理，截面尺寸：70mm×70mm，四面帶槽，槽寬約8mm，端部裝有注塑成型配套塑料堵頭。桌面采用25mmE1級三聚氰胺飾面板，桌面板下設(shè)支撐框架，承受力不少于300kg。實(shí)訓(xùn)裝置整體簡約不簡單，高端大氣，符合現(xiàn)代化產(chǎn)品審美和發(fā)展趨勢。

實(shí)驗(yàn)桌后面二支截面尺寸70mm×70mm桌腳向上延伸，與一次成型鋁壓鑄框架連接構(gòu)件構(gòu)成（非焊接工藝）牢固的支架，與儀器架、電源控制箱組成一個完整的實(shí)訓(xùn)屏。

功能單元	參數(shù)	功能描述
實(shí)驗(yàn)箱	外形尺寸：≥610440240mm；	外箱采用鋁木合金材料，四周安裝尼龍防護(hù)墊，實(shí)驗(yàn)箱體內(nèi)部包含存儲空間，可以妥善存放模塊及配件，打開方式為按壓彈出。
AI運(yùn)算單元	GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU； CPU ：4核cortex-A57處理器；內(nèi)存：4 GB LPDDR 25.6 GB/s；算力：472 GFLOP；核心擴(kuò)展：擁有最少4個USB3.0接口，支持HDMI和DP視頻接口，一路M.2接口的單路PCIE，并安裝有散熱風(fēng)扇， 40pin GPIO；網(wǎng)絡(luò)：千兆以太網(wǎng)口	安裝Ubuntu 18.04 LTS+ROS Melodic操作系統(tǒng)，集成JupyterLab開發(fā)環(huán)境、安裝DeepSeek-R1離線人工智能模型，Anaconda 4.5.4虛擬環(huán)境，支持一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等，系統(tǒng)安裝有OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架。
機(jī)械臂	機(jī)械臂自由度：5自由度+夾持器，200g有效負(fù)載，臂展350mm；舵機(jī)方案：15Kg5+6Kg1智能串行總線舵機(jī)；材質(zhì)：陽極氧化處理鋁合金；	用于機(jī)器人運(yùn)動學(xué)與機(jī)器人系統(tǒng)，可以完成夾持積木等動作。
嵌入式核心主板	接口：6個總線舵機(jī)接口， PWM舵機(jī)接口，i2C接口，除AI核心板外還支持STM32和Raspberry Pi； OLED:顯示CPU占用，顯示內(nèi)存占用，顯示IP地址等基礎(chǔ)信息；按鍵：K1+K2鍵；	用于支持機(jī)械臂動作。
攝像頭	采用USB接口，30萬像素，110度廣角攝像頭，480P分辨率（600*480）	AI視覺實(shí)驗(yàn)，如垃圾分揀等實(shí)驗(yàn)。
AI聽覺單元	音頻芯片：采用SSS1629音頻芯片；麥克風(fēng)：板載兩個高質(zhì)量MEMS硅麥克風(fēng)；接口：標(biāo)準(zhǔn)3.5mm耳機(jī)接口、雙通道喇叭接口；	采用USB接口設(shè)計(jì)，免驅(qū)動，多系統(tǒng)兼容，可左右聲道錄音，音質(zhì)更加�？梢酝瓿�AI聽覺類實(shí)驗(yàn)。
傳感器實(shí)驗(yàn)?zāi)K	傳感器實(shí)驗(yàn)?zāi)K將Jetson nano的GPIO接口引出，方便完成GPIO實(shí)驗(yàn)，并且包含以下實(shí)驗(yàn)課程：雙色LED、繼電器、輕觸開關(guān)按鍵、U 型光電傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換、PS2 操縱桿、電位器、模擬霍爾傳感器、光敏傳感器、火焰報(bào)警、氣體傳感器、觸摸開關(guān)、超聲波傳感器距離檢測、旋轉(zhuǎn)編碼器、紅外避障傳感器、氣壓傳感器、陀螺儀加速度傳感器、循跡傳感器、直流電機(jī)風(fēng)扇模塊、步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動模塊；	傳感器實(shí)驗(yàn)?zāi)K可以更好的幫助學(xué)習(xí)者更加快速的入門Jetson nano的GPIO控制，從基礎(chǔ)入手，完成實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。同時(shí)引出的GPIO和可移動的模塊也使我們后續(xù)的使用和開發(fā)更加方便。
顯示屏	10寸顯示屏，HDMI接口，1080P分辨率。	顯示屏傾斜安裝，傾斜角度大于5°。用于操作系統(tǒng)顯示。
鍵盤鼠標(biāo)	干電池供電，無線藍(lán)牙連接。	用于系統(tǒng)控制。

2025年2月23日 人工智能實(shí)驗(yàn)裝置,人工智能實(shí)驗(yàn)設(shè)備

2025年2月23日人工智能實(shí)驗(yàn)裝置,人工智能實(shí)驗(yàn)設(shè)備