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一、人工智能實驗平臺：

V1全新支持離線部署DEEPSEEK-R1模型 ！
脫離網絡，親自實踐，助力您更快學習大語言模型
DeepSeek-R1離線模型
DeepSeek-R1 是一款高效的離線人工智能模型，專為嵌入式設備和邊緣計算場景設計。它能夠在沒有網絡連接的情況下，提供強大的AI推理能力，適用于多種應用場景，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：
l 高效推理：DeepSeek-R1 經過優化，能夠在低功耗設備上高效運行，提供快速的推理速度，適合實時應用場景。
l 輕量化設計：模型體積小，占用資源少，能夠在嵌入式設備上輕松部署，適合內存和計算資源有限的場景。
l 多模態支持：DeepSeek-R1 支持多種輸入模態，包括文本、圖像和語音，能夠處理復雜的多模態任務。
l 離線運行：無需依賴云端服務，DeepSeek-R1 可以在完全離線的環境下運行，確保數據隱私和安全。
l 廣泛的應用場景：DeepSeek-R1 可應用于智能家居、工業自動化、醫療設備、自動駕駛等領域，提供強大的AI能力。
實驗平臺通過 CPU-GPU 混合計算架構 實現高效的AI任務處理能力，完美適配 DeepSeek-R1 離線模型的部署需求。

具體協同機制如下：
GPU 加速：128 核 Maxwell GPU ，單精度浮點算力達 472 GFLOPS，專為密集計算任務優化。顯著提升卷積和矩陣運算效率。通過 TensorRT 加速的 YOLOv5s 優化模型，推理速度可達 15 FPS，原生支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的 GPU 加速計算，結合 CUDA 11.4 與 cuDNN 8.2 庫，實現卷積、矩陣運算效率提升 3-5 倍。
CPU 協同：4 核 Cortex-A57 處理器（主頻 1.43 GHz），承擔輕量級計算與系統級調度。CPU 負責數據預處理（如圖像歸一化、音頻特征提取）、ROS 節點通信及機械臂控制指令生成，釋放 GPU 資源專注模型推理。通過 NVIDIA 的調度器，動態分配計算任務。例如，在語音情感識別實驗中，CPU 處理音頻信號濾波（延遲 < 50ms），GPU 執行 Mobilenet_v2 推理（延遲 < 150ms），整體端到端響應時間控制在 200ms 以內。
內存與多任務優化：擁有4GB LPDDR4 內存（帶寬 25.6 GB/s）。運行人工智能模型時，為 DeepSeek-R1模型預留專用空間，剩余內存支持多任務并發（如攝像頭數據緩存、傳感器實時流處理）。通過 ZRAM 交換壓縮技術，有效擴展可用內存容量，確保復雜任務（如語義分割+語音控制）的流暢運行。
人工智能實驗平臺，專為高校人工智能教學打造的全功能平臺，讓您輕松掌握AI技術，開啟智能時代的大門！
三大核心優勢，助您一路領先：
1. 由淺入深，循序漸進
從基礎的GPIO擴展到深度學習的AI視覺、AI聽覺，AI平臺提供完整的學習路徑，讓您一步步掌握AI知識體系，輕松應對各種挑戰。
2. 軟硬結合，實踐為王
AI平臺將理論與實踐完美結合，豐富的實驗項目讓您在實踐中學習，在應用中鞏固。搭載具備高效推理、低資源占用和實時任務處理能力的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，激發創新
開放的GPIO接口和模塊化設計，支持個性化功能開發，讓您將創意變為現實，打造屬于自己的AI項目。
4.詳盡的課程資源，全面的指導服務
本課程體系以"理論+實踐"雙輪驅動，面向人工智能領域提供系統化學習路徑，適配不同基礎的學習者（尤其在校大學生/研究生），助力從入門到精通的進階，并支持學術研究與實踐開發。