|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
人工智能AI三維解析系統
北京體育大學主導研發的全球首款基于AI圖像識別技術的三維運動解析系統可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術分析，獲得運動生物力學的詳盡參數。該系統利用AI 技術大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現。
北京體育大學
2021-04-10
人工智能實現三維矢量全息
我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去。”機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”此外，這項發明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”
上海理工大學
2021-04-11
基于人工智能的睡眠醫學診斷技術
失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發生和發展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。
目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數個小時的集中工作才能完成，無法應對大規模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。
人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優點。此外，還可以在大數據層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。
睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫學診斷技術的全系統的各個環節，系統的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。
圖1.本項目研發的原理樣機部件
北京理工大學
2023-06-05
視覺人工智能火災監測預警系統
基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現對監控區域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統智能識別，發現火情實時向后端監控中心發送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰方案，達到快速消滅火災的目的。 系統可協助管理人員，對監測區域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。
江蘇三棱智慧物聯發展股份有限公司
2021-12-08
人工智能邊緣實驗平臺 （AI Edge Platform）
人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards (Cyclone® V SoC FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.
英特爾FPGA中國創新中心
2022-05-24
人工智能邊緣實驗平臺 （AI Edge Platform）
人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards (Cyclone V SoC FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.
重慶海云捷迅科技有限公司
2022-06-17
道路冰雪監測傳感器和人工智能預警信息系統
本成果可從根本上解決上述痛點難題，傳感器檢測到冰雪等風險路況時，及時向路政、交警部門和社會發送預警和報警信號，以便及時采取風險管控措施，大大降低惡性交通事故發生的可能性。還可與道路融雪化冰系統協同工作，監測到冰雪危險路況時，傳感器信號自動啟動融雪化冰系統工作，消融冰雪，保障道路安全通暢。本成果的主要創新點：
1）壓電平膜傳感器多階諧振頻率和振動譜解析技術；
2）多光譜傳感器光電信號處理技術；
3）復阻抗傳感器信號檢測及處理技術；
4）多傳感器信息融合人工智能技術；
5）傳感器可靠性結構設計技術。
冰雪路況傳感器主要包含阻抗譜、諧振譜和多光譜等三種核心關鍵技術，如下圖所示，其來源于團隊前期研發的壓電平膜式、光纖（光電）式和阻抗式結冰傳感技術成果，均為具有自主創新特色及自主知識產權的研究成果。
華中科技大學
2023-01-03
生成式人工智能服務管理暫行辦法
《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已經2023年5月23日國家互聯網信息辦公室2023年第12次室務會會議審議通過，并經國家發展和改革委員會、教育部、科學技術部、工業和信息化部、公安部、國家廣播電視總局同意，現予公布，自2023年8月15日起施行。
中國網信網
2023-07-13
鼻息肉人工智能病理分型系統
采用特征可視化技術對嗜酸性粒細胞與非嗜酸性粒細胞進行了特征區分，結果與病理形態學診斷特征一致。同時，團隊成員還對診斷耗時進行了比較，采用現有病理醫生隨機抽取10個視野的方法計數和診斷一個鼻息肉患者平均需要12.7分鐘，病理醫生若進行全片視野進行完整計數和診斷平均需要148.6分鐘，而AICEP進行一個全片診斷只需要5.4分鐘，大大節約了時間成本和人力成本。下一步，AICEP平臺將進行云化及模塊化，通過云平臺將專家級的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫療機構。 該成果也是我校附屬第三醫院與清華珠三角研究院自2019年4月聯合成立粵港澳大灣區首個“醫學人工智能中心”后的又一研究成果。該醫學人工智能中心基于中山大學附屬第三醫院“一體兩翼、三城四院”發展格局下豐富的醫療資源，多個學科群的優勢和特色以及清華珠三角研究院、清華大學在人工智能領域的技術優勢，著力建設三大平臺：醫療影像輔助診療平臺、人工智能技術服務平臺、專業技術人才培訓平臺。計劃5年內將該中心打造成粵港澳大灣區醫學人工智能應用的示范基地。
中山大學
2021-04-13
大數據人工智能預測近視眼發展
利用十年百余萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出真實世界青少年近視眼發生、進展與穩定的規律。在此基礎上，運用隨機森林算法進行機器學習，建立人工智能預測系統，可對近視進展趨勢進行個體化預測，3年內準確率達90%，10年內準確率達80%以上，也可提前8年有效預測高度近視，為近視眼的精準干預提供了科學依據。?開發出一套人工智能云平臺，提供高效的近視預測服務。通過訪問智能平臺，輸入前后兩次檢查的年齡和度數（間隔至少一年），即可預知10年內的近視度數變化與高度近視風險。 中山眼科中心近年來對近視眼進行了系統性的研究，不斷取得突破，產生了重大的社會影響和意義。
中山大學
2021-04-13