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產品詳細介紹

輕交互教學互動平臺是一個以微信為載體、輔助教師更高效進行智慧教學的教學助手，連通教師課程空間教學平臺，集監管、教學、學習．交流于一體，構建手機互動智慧教室。實現學生課前自由預習、師生課中便捷性互動、自適應批改、課后隨時隨地交流并及時查看教學數據統計報告等功能。

產品展示 　　產品特點 　　智能易用 　　紅外感應技術，支持10點觸控及智能識別手勢動作，讓師生交互變得更簡易，滿足教學場景需求 　　超高屏幕利用率 　　采用超窄邊設計，外框簡潔大方，屏幕利用率最高達97%，大大提升觸控和顯示尺寸 　　一體化設計 　　高度集成交互電子白板、電腦、音響系統、中控系統等多項功能，美觀易用 　　三段式快捷圖標 　　左右兩側均有18個中文標示三段式快捷圖標，指引清晰，方便老師快速調用資源 　　可靠耐用 　　高抗壓鋁合金邊框，結合防眩目、防反光冷軋鍋板，防撞防刮 　　雙系統設計 　　支持“微控系統”及PC系統，對常用功能及操作單獨管理，讓操作體驗更人性

利用模式植物擬南芥為研究對象，通過對染色質結合的RNA的純化及測序分析（CB-RNA-seq），研究團隊的工作顯示共轉錄剪接在目前已檢測的物種中是普遍模式。同時，植物的共轉錄剪接存在幾個重要的特征：首先, 共轉錄剪接的效率與特定內含子到基因3’端的距離正相關，與一些激活型的組蛋白修飾（H3K4me3/H3K9ac）負相關，暗示快速的轉錄起始及延伸不

本發明公開了一種基于多感知數據融合的人機自然交互系統，包括MEMS手臂跟蹤裝置、視覺跟蹤裝置，以及安裝在操作者的手掌上的力反饋裝置，上述各裝置由PC終端控制，PC終端包括手臂運動解算模塊、圖像處理模塊、力學解算模塊和虛擬場景渲染模塊；虛擬場景渲染模塊根據手臂運動軌跡和手指運動軌跡生成虛擬手臂和手指，力學解算模塊根據虛擬手指與虛擬物體的碰觸信息，計算操作者當前狀態下應得到的期望反饋力矢量；本發明可滿足手臂大范圍運動情況下的手臂運動軌跡的跟蹤要求；其次，可通過圖像信息測量操作者手指的運動軌跡，可精確測量手指上多個關節的角度；再者，可為操作者提供力反饋和虛擬場景的視覺反饋，增強系統的臨場感、交互性。

突破了人機交互遙操作機器人的力感知、力反饋、力控制三大關鍵技術，研制成功人機交互遙操作的關鍵支撐設備，填補了國內空白。

智能交互式上肢康復機器人在機械結構上改進了現有動力型上肢康復機器人將電機放在運動關節處造成的噪聲高、體積大等不足。在系統控制上，設計了多模態控制（語音控制、觸摸控制、按鍵控制等）方式，使得控制更加符合人機交互控制需要，同時還設計了多種訓練模式（被動訓練、助力訓練、虛擬現實訓練等）。醫、患、機三者交互，實現了醫生跟患者，醫生與機器，患者與機器之間的遠程、無線控制。

1.痛點問題 多年來，工業大數據領域大數據分析算法和模型都是基于大量代碼實現，效率低，難以實現快速開發。同時，工業大數據處理分析模型處理過程多由多個算法通過一定的計算流程構成，計算流程復雜多變，迫切需要一款支持靈活定制和快速開發的處理分析技術來支持工業大數據處理分析。 2.解決方案 清華數為交互式大數據處理與分析技術針對工業大數據處理與分析任務的交互式探索、建模、調試和應用而設計。根據CRISP-DM設計原則，一般大數據處理與分析分為業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估和部署等階段，各階段相輔相成，形成一個大數據處理分析生命周期。 圖1.交互式大數據處理與分析技術設計思想 本成果技術基于上述CRISP-DM的設計思想而設計，完全支持大數據處理與分析生命周期。該技術的特點包括： （1）內置數百種通用和專用的大數據分析算法和模型，并提供了按需擴展機制，用戶可以按照自己的需要隨時添加和擴充，以支持客戶特定的大數據應用需求； （2）支持拖拽方式構建處理與分析流程，完全圖形化設計大數據處理分析計算流程，并能在設計過程中進行單步/多步運行調試，查看中間結果，實時調整運行結果，以獲得用戶期望的處理分析結果； （3）支持機器學習模型訓練及使用，內置了機器學習模型訓練框架，一般機器學習模型在該技術的支持下，可以實現快速訓練，訓練結果可支持進一步的大數據處理與分析； （4）支持數據處理與分析流程參數化，在其提供的內部數據處理與分析算法模板中，用戶通過算法模板可以開發面向Java、Python的算法，并集成和擴展到該技術的算法集合，實現按需定制處理分析； （5）支持數據畫像和學習模型可視化，以圖形化的方式定制數據畫像的方法模型，并以二維和三維圖表的形式展示給用戶； （6）支持批處理、流處理和流轉批處理三種處理方式； （7）按需定制運行計劃與資源有效利用，用戶可設置任務執行計劃，任務執行計劃定期運行，以實現周期性處理分析，方便獲得持續的運行結果。 清華數為交互式大數據處理與分析技術面向多種用戶角色，包括數據工程師、數據分析師、數據科學家、算法工程師、運維工程師、代碼工程師等。采用分層設計，分為客戶層、服務層、計算層。 客戶層包括流程建模調試工具，用戶可用工具圖形化拖拽式設計處理與分析計算模型，并可進行調試和查看中間結果；管理工具，針對服務層所調用和訪問的計算框架或者外部系統進行管理，包括對于數據源、計算環境、存儲環境等的管理工具。 服務層主要包括流程調度服務，即負責按照用戶所設定的工作計劃來定時調度執行計算模型；執行服務，是負責執行處理分析計算的模型和算法的服務；計算資源管理服務負責管理執行服務中所能集成的所有的服務，如計算框架和存儲設施等。 計算層是執行服務在執行處理分析算法和模型中所訪問的外部服務，包括計算組件或框架，以及持久化存儲組件或者系統等。 圖2.交互式大數據處理與分析技術架構 本成果的交互式處理與分析技術較好地解決了工業大數據處理分析工作中所遇到的問題和痛點，并且能夠廣泛應用于多個行業和領域中，如能源、礦山、醫療器械、裝備制造業、消費品制造業、工程機械行業等。 合作需求 期待與工業、醫療等領域企業緊密合作，獲得各領域的實際需求，促使該技術不斷完善和升級迭代，走向成熟。 未來將在工程機械行業、醫療機械行業、礦山行業、裝備制造行業、互聯網電商行業等尋求更多的成果轉化、深度合作機會，在合作基礎上，推動上述行業領域實現數字化轉型和智能化升級，為國家實現“雙碳”目標做出清華貢獻。

本項目建立了一個擬人化的人機交互系統，實現基于虛擬現實技術的手語合成、基于視覺感知的靜態手勢識別、基于圖像和視頻序列分析的表情識別以及基于正側面相片拼接的表情合成等功能。獲得8項國家計算機軟件著作權，撰寫了1部人機交互專著，獲得2008年深圳市科技創新獎（第一），《手語翻譯系統》和《手語教學系統》分別被評為2007年和2008年國家重點新產品，構建了《中國標準手語庫》（共5587詞）。 項目成果應用于智能人機接口、數字娛樂等領域。中央電視臺一套《科技博覽》作了題為“手語手機”的專題報

智能交互式上肢康復機器人在機械結構上改進了現有動力型上肢康復機器人將電機放在運動關節處造成的噪聲高、體積大等不足，將電機、減速箱、離合器等動力器件放在底座內，并采用基于齒輪的中央驅動設計，在實現簡化機械臂的同時能完成肘關節曲/伸，肩關節曲/伸與內收/外展的多自由度活動。在系統控制上，設計了多模態控制（語音控制、觸摸控制、按鍵控制等）方式，使得控制更加符合人機交互控制需要，同時還設計了多種訓練模式（被動訓練、助力訓練、虛擬現實訓練等），以適用不同階段患者的康復訓練需求。針對該機器人設計的一款應用于手機