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產品詳細介紹

作為個性化教育的首倡者，學大致力于幫助學生提高學習成績，激發潛能。學大教育集團已經制定和實施一個以結果為導向，以學生為中心的服務匹配模式。相比傳統的班級式輔導，學大的服務模式是根據每個學生的需求和喜好量身定制個性化輔導方案，同時匹配全職的專業輔導小組進行一對一的輔導。

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發。

  艾柯AI人工智能實驗室超純水系統  EDI去離子水, 實驗室專用超純水機、純水設備, 電阻率≥18.2或電導率≤0.055 適合水源：城市自來水 制 水 量：100L-200L/H 出水水質：純凈水、RO純水、UP超純水 產品配置：7寸觸摸屏、雙波長紫外消解儀、原裝進口耗材、可加配移動取水手臂 產品特點：TOC實時檢測顯示、全智能語音助手、遠程控制     AI人工智能實驗室超純水系統 “艾柯AI人工智能實驗室超純水系統是配備艾柯自主技術4G物聯網功能，可連接手機或電腦遠程操控整套系統，采用微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，占地面積小，操作使用方便。設備一機多用，可同時制備取用多種水質的水，純凈水、RO純水、UP超純水。產水量100-200L/H可選，RO水水質電導率≤5 μS@25℃，超純水水質標準優于GB6682-2008一級水標準，全面滿足各類清洗、實驗、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技術參數 ▎艾柯-專注水處理行業22年 機器型號 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 進水水源 城市自來水 水溫5-40℃ 水壓1-5kg  TDS＜350ppm 電    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 機器重量 185KG 200KG 主機體積 長650mm×寬900mm×高1388mm 制備取水 一機多用，可同時制備取用多種水質的水：純凈水、RO純水、UP超純水 儲水箱 22G全封閉真空壓力儲水桶或PE桶 紫外滅菌 配置185nm和254nm雙波長紫外消解儀 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 飲用純凈水：3.4L/min  RO純水：3.2L/min  UP超純水：3L/min 飲用水水質 電導率≤10uS/cm@25℃ 水質達到中國國家瓶裝飲用純凈水（GB17324-1998）標準 RO純水水質 電導率≤5μS/cm@25℃;電阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;雜質去除率98% 水質標準達到中國國家實驗室用水（GB6682-2008）三級水標準優于普通蒸餾水 超純水水質 電阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 電導率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 熱 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 總有機碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 陽離子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 陰離子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 達到標準 中國分析實驗室用水規格（GB6682-2008）一級水標準美國試藥級（CAP、ASTM、NCCLS）超純水水質標準中國國家電子級超純水規格（GB/T11446.1-1997）EW-I標準 標準配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 適用范圍 分子生物學、血液分析、微量分析、藥物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行業高端標準實驗室研究、分析、檢測用水   ▎系統功能 ▎艾柯-專注水處理行業22年 智能語音遠程控制 微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，具備人機對話功能 多功能預警系統 系統具備故障監測、自動報警功能，可遠程修復控制系統的各項錯誤亂碼程序 定量定質定時取水 系統具備定時、定量、定質取水功能，可任意設置定量取水(0.5L-100L)，定質取水(R0水、EDI水、UP水)定時取水(1min-60min)，免除人工頻繁手動取水等候 360°可移動取水手臂 配備取水手臂加腳踏取水功能，同時擁有三套控制取水功能，設備操作更加便捷、可靠 AI語音智能對話 具備AI語音智能對話，語音喚醒開機、關機、待機、取水 取水記錄下載功能 支持歷史系統記錄查詢，可保存兩年取水記錄，可通過USB遠程讀取數據 四路水質檢測顯示 具備“AK”專用四路水質檢測和溫度顯示功能，可同時檢測和顯示：進水電導、RO水電導、UP水電阻、EDI水電阻 TOC實時檢測顯示 具備“AK”專用內置總有機碳量(TOC)檢測裝置與現實功能，設計符合USP要求檢測范圍0-999ppb，檢測精度士1ppb，提供在線TOC檢測 原裝進口純化濾芯 配備“AK”專用大容量核子級超純化罐、DI純化柱，水質穩定，壽命更長 智能液晶觸控大屏 配備7寸智能電容屏，可以實時查看整機運行流程圖加各項檢測數據，操作簡單、智能 封閉式一體化設計 系統采用中央一體式設計，無外置模塊，占地面積更小系統集中化使安裝、位移、維護更加便捷   ▎適用范圍 ▎ 艾柯-專注水處理行業22年 生化分析、血液分析、微量分析、環境分析、理化檢測分析 藥物成分分析、基因研究、分子生物學、生命科學、組織培養 生物工程、動植物細胞培養、氨基酸分析、蛋白質純化、毒理研究 IVF實驗、DNA測序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等標準實驗室研分析、檢測用水    

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。

隨著物聯網技術與智能交通技術的發展，用于高速公路或城市內普通公路的道路護欄，作為“智慧城市”的一個重要組成部分，正受到越來越多的關注與重視。通過在護欄上安裝低功耗的傳感器芯片以及無線信號收發芯片，并配合相關服務器軟件，護欄具備了一定的外部事件感知能力、處理能力、無線通信與組網能力，從而實現護欄的智能化。

面向物聯網研制一類適合無線傳感網絡環境下使用的智能家居無線控制系統，該系統基于Zigbee協議，遠程控制家居生活中的各類電器設備，還可對房間中的煙霧進行檢測和報警（自動撥打設定電話）。

項目成果/簡介: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。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試