| 功能 |
采用四核ARM Cortex-A57 MPcore处理器 |
材质 |
铝合金 |
| 重量 |
25 |
型号 |
XCZN-JQSJ |
平台包含Jetson Nano边缘计算主板、六自由度机械臂、宽动态AI视觉摄像头、SLAM激光扫描雷达、17.3英寸边缘计算显示单元、无线传感及控制单元，以及机器视觉场景应用资源包。平台可模拟各项人工智能典型应用场景，实现人工智能应用技术教学实验。系统预装Ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。
平台基于多维度学习实践平台，由浅入深循序渐进，从基础单独的GPIO扩展，过渡到传感控制实验项目，再进入ROS系统、机器运动学、AI机器视觉，AI自然语音处理等学习，从而学会各项典型的人工智能技术应用开发方法。配套提供的算法源代码（包括?脸检测、?牌识别、垃圾分类、?标检测等项目），兼容Caffe/TensorFlow/MXNet训练模型和API，可以让学?对机器视觉的流程、处理方式等有更好的了解，熟悉相关算法，了解实际应?场景，贴近工程化应用。
一、产品特点
1）平台出厂预装Ubuntu操作系统与深度学习框架
平台出厂预装Ubuntu操作系统与深度学习框架，集成Python3、机器视觉、自然语言、深度学习、ROS系统等开发环境，能满足人工智能相关的学习与开发。。
2）人工智能算法源代码兼容多个训练模型
所提供的算法源代码（包括人脸检测、车牌识别、垃圾分类、目标检测），兼容Caffe/TensorFlow/MXNet训练模型和API，可以让学生对机器视觉的流程、处理方式等有更好的了解，熟悉相关算法，了解实际应用场景，贴近工程化应用。。
3）系统支持多个工业化的应用场景
工业级智能机械手（支持图形化编程）、机器视觉检测技术，提供专属定制的色块模型、柱体模型、商品模型、一维码/二维码模型等应用场景模型，可模拟色块分拣、形状分类、OCR识别、垃圾分类等工业应用场景。包含智能识别、定位、抓取、分拣等功能，可实现机器视觉检测技术的工业化应用。
4）系统支持人工智能核心课程
包含：①Python编程与应用、②机器视觉编程与应用、③深度学习编程与应用、④SLAM定位与建图应用、⑤工业级智能机械手与ROS机器人操控应用、⑥AIOT智能传感器编程与应用、⑦人工智能综合等课程资源与教学资料，包含教学实验指导书、实验案例、开发环境及软件工具等。
二、配套课程教学资源
1、《Python基础》实验目录
| 《Python基础》实验手册目录
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1
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Python概述、发展与特点
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2
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开发环境搭建和使用（平台介绍、平台开机、实验操作）
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3
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Python语法
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4
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Python缩进
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5
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Python注释
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6
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Python变量
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7
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Python引入外援
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8
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Python基础数据类型-整型（int）
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9
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Python基础数据类型-浮点型（float）
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10
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Python基础数据类型-布尔类型（bool）
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11
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Python基础数据类型-字符串（String）
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12
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Python基础数据类型-类型转换
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13
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Python常用操作符-算术操作符
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14
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Python常用操作符-比较操作符
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15
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Python常用操作符-逻辑操作符
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16
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Python常用操作符-位操作符
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17
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Python分支与循环
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18
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Python条件表达式与断言
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19
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Python程序控制-While循环语句
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20
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Python程序控制-for循环语句
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21
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Python程序控制-break语句
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22
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Python程序控制-continue语句
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23
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Python高级数据类型-列表（List）
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24
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Python高级数据类型-元组（Tuple）
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25
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Python高级数据类型-字符串（String）
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26
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Python高级数据类型-序列（Sequence）
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27
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Python高级数据类型-字典（Dictionary）
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28
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Python高级数据类型-集合（Set）
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29
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Python函数-创建与调用
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30
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Python函数-参数与返回值
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31
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Python函数-变量
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32
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Python函数-函数式编程
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33
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Python函数-递归
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34
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Python存储-文件操作
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35
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Python存储-文件系统（OS）
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36
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Python异常处理-except语句
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37
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Python异常处理-finally语句
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38
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Python异常处理-raise语句
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39
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Python类和对象-对象、self、__init__
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40
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Python类和对象-继承
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41
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Python类和对象-组合
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42
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Python类和对象-构造与析构
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43
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Python模块-创建和使用
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44
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Python模块-导入模块
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45
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Python模块-包
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