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國學機器人
產(chǎn)品詳細介紹機器人身高1.30米,重量65KG，ABS材質(zhì)，最大移動速度3.6km/h，操作系統(tǒng)：UROS；具有深度語音交互、機器人視覺、自主定位與導航、自動避障、運動控制、機器人仿生模擬和模塊化設計等功能。能運用聲控識別、自然語言理解、人臉識別、情緒識別等技術為商業(yè)客戶提供更加人性化的交互式服務。具有語音識別、人臉識別、動作識別、手勢識別、表情識別、觸控識別、感應識別等多模態(tài)人機交互形式。內(nèi)置國學教學系統(tǒng)，實現(xiàn)國學交互教學。
北京育靈童科技發(fā)展有限公司
2021-08-23
43507人血涂片
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
千人震
250mm×250mm×160mm，用一節(jié)普通1.5V電池實現(xiàn)使多人手拉手感覺到麻電。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
人肝小葉模型
XM-505肝小葉模型
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XM-505人肝小葉模型是將人肝的一個肝小葉放大，屬五角棱柱形，在肝小葉周邊可見到小葉間結蒂組織，內(nèi)有小葉間動靜脈、膽管及淋巴管，并可看到小葉表面的肝板及血竇。并可將模型解剖開，顯示其內(nèi)部的中心靜脈、肝血竇、肝板、每個肝細胞的立體外形、肝細胞表面的毛細膽管及肝血竇中枯否化細胞。模型上附有二塊特殊部分，一個是透明部分，可透視出肝血竇，以及環(huán)繞每個肝細胞的六角形毛細膽管立體網(wǎng)，用于顯示肝細胞，肝血竇及毛細膽管三者間的復雜關系。另一個是顯示肝小葉外面到中間部的肝小葉部分結構，其中肝血竇大部為橫斷，其間的肝細胞基本上為一層，在本肝小葉模型下面附有小葉下靜脈。
尺寸：放大，25×23×40cm
材質(zhì)：玻璃鋼材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
Yanshee機器人
Yanshee 機器人采用Raspberry Pi + STM32 開放式的硬件平臺架構，有豐富的開源資源支持。具有17 個自由度的高度擬人設計，并支持模塊化拆裝；支持AI 語音/ 視覺技術；支持多傳感器及通信模塊，并兼容多種開源傳感器包；提供自研工具軟件并適配專業(yè)開源軟件，支持Python、Java、C/C++、BLockly 等多種編程語言及多種AI 應用的學習和開發(fā)。
深圳市優(yōu)必選科技股份有限公司
2021-02-01
社區(qū)人仔套裝
這一套裝可以讓孩子們通過體驗社區(qū)中具有特定職能的人物，了解自己生活的世界。他們可以用樂高積木構建不同角色、職業(yè)和文化的人物，進行角色扮演，還可以使用隨附的游戲卡片開展一些趣味游戲。
樂高教育
2021-08-23
奇幻人仔套裝
這一套裝通過21個取材于現(xiàn)實生活、虛擬世界和歷史的獨特樂高?人物，激發(fā)孩子們的想象力。在玩樂奇幻人仔套裝時，孩子們將會通過角色扮演，沉浸在激動人心、生動有趣的美妙世界中。在玩游戲和呈現(xiàn)故事的過程中，他們還能學會如何與他人協(xié)作。
樂高教育
2021-08-23
雙臂機器人
隨著社會的發(fā)展和技術的進步，人們對于機械臂的需求也越來越廣，為了適應任務的復雜性、智能性、柔順性要求，雙臂機器人應運而生。雙臂機器人是基于睿爾曼超輕量仿人機械臂打造的一款智能化通用平臺。
平臺搭載2臺7軸機械臂，可以像人手臂一樣自由工作，具備單臂獨立操作和雙臂協(xié)同操作能力；底端配備移動機器人，具備運動、導航、避障能力。同時平臺集成了語音模塊和深度視覺，賦予雙臂機器人語音交互與視覺感知能力。
睿爾曼智能科技（北京）有限公司
2022-06-13
能擬合人體軀干形態(tài)的類人型機器人
本發(fā)明公開了一種能擬合人體軀干形態(tài)的類人型機器人。本發(fā)明包括總支撐架、用于模擬臀、胸、腰截面環(huán)的多個單層擬合機構和肩部擬合機構，肩部擬合機構安裝在總支撐架的頂部，多個結構相同的單層擬合機構依次安裝在肩部擬合機構下方的總支撐架上。本發(fā)明由連桿機構擬合肩部以下軀干的整體形狀框架，由斜坡式擬合機構仿形肩部形狀，由穿著在機器人上的緊身衣，表征人體擬合結果，可用于服裝定制與服裝試穿中，由機器人替換真人試穿服裝
浙江大學
2021-04-13
移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法
本發(fā)明公布了一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，屬于移動機器人目標點趨近自主導航控制器所屬領域，用于移動機器人的導航控制。其技術方案是：本發(fā)明包括目標點趨近控制器、沿墻行走控制器、避障行為控制器，控制器中采用了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，在神經(jīng)網(wǎng)絡中同時融入時空信息。本方法在不同條件下設定各控制器權值，并根據(jù)不同控制器的權值順序作為控制器激活與否的判別順序，通過控制器激活及轉換條件的使用,實現(xiàn)各控制器之間的相互轉換。本發(fā)明通過神經(jīng)網(wǎng)絡的在線訓練，實現(xiàn)機器人的在線自主學習，與先前的基于模塊化的控制器相比，控制策略簡便易行，通過各控制器之間的轉換，更加有效、高精度地控制移動機器人實現(xiàn)目標點趨近導航控制任務。
河北師范大學
2021-04-27