本项目结合计算机视觉、自然语言处理、内镜影像学、早期肿瘤诊疗学技术，创建消化道肿瘤内镜下智能早诊早筛体系，大幅提高内镜检查质量和消化道肿瘤早诊早筛水平。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 消化道肿瘤是严重威胁全球人群健康的重大疾病。早诊早治是改善患者生存率的重要策略，然而，项目组多年流行病学研究揭示，我国消化道早期肿瘤检出率低、漏诊误诊率高，检查质量参差不齐，严重危害患者生命。 基于此，本项目结合计算机视觉、自然语言处理、内镜影像学、早期肿瘤诊疗学技术，创建消化道肿瘤内镜下智能早诊早筛体系，大幅提高内镜检查质量和消化道肿瘤早诊早筛水平。具体为：1）首创消化内镜全局智能监测与无盲区扫查技术，开辟内镜质控新路径。使胃镜检查盲区率降低45%、肠镜检查合格率提高1.78倍、腺瘤检出率提高1.12倍，确立我国在该领域的领先地位；2）发明“逻辑拟人化”消化道高危病灶动态探查方法，使胃瘤变漏诊率降低78%，推动智能内镜临床应用；3）创建实时监测与智能反馈内镜检查质量方法，使医生胃癌前状态检出率提高1.33倍，肠腺瘤检出率提高0.88倍，显著提高消化内镜检查质量；4）研制消化内镜人工智能辅助诊断主机，实现实时动态多模态预测，系统延迟小于 48ms，全面满足临床需求。 在消化内镜人工智能领域发表论文影响因子排名世界第一，引领研究方向，共发表相关研究论文52篇，其中中华系列论文25篇，SCI论文27篇，影响因子9分及以上21篇，单篇最高45分。制定专家共识及行业指南3项、国家专业医疗质量控制指标18项。该项目获批国家发明专利34项，成功转化发明专利14项，所孵化产品获国家医疗器械创新审批，获中国、欧盟II类注册认证共7项。在中德500余家三甲及基层医院落地应用，覆盖近2000万人；技术相关应用直接经济效益达5亿元，社会经济效益显著。 获2021年湖北省技术发明一等奖、2021年欧洲消化疾病周国家学术奖、2020年中国十佳消化道领域临床研究奖等。樊代明院士和李兆申院士评价该成果极大推动我国消化道早癌防治事业的发展。

本实用新型提供了一种岩体钻孔内基点三向坐标的无线测量装置，该装置包括安装塔、发射天线、接收天线、无线信号发射器、无线信号接收器、设置有芯片的无线信号反射器和数据处理器，发射天线安装在安装塔上且与无线信号发射器相连，无线信号反射器安装在各岩体钻孔内的各被测基点处，接收天线安装在安装塔上且分别与无线信号接收器相连，无线信号接收器还与数据处理器相连。本实用新型提供的岩体钻孔内基点三向坐标的无线测量装置，能够提高岩体钻孔内基点三向坐标测量的准确性和测量效率。

       羿飞科技是全球全球唯一拥有全产业链无缝内投球生产技术的公司、国内唯一拥有无缝内投球幕专利技术的公司、国内唯一拥有球面多点触控技术的公司。其研发生产的球形显示产品已成功应用于国庆六十周年庆祝/2008年北京奥运会/2010上海世博会等项目。         内投球产品介绍：单机内投球型显示系统是一种新兴的展示技术，它打破了以往投影图像只能是平面规则图形的局限，利用特殊的光学镜头，将普通的平面影像进行特殊的变换，投射到一个球形的屏幕内，形成一个内投的球体影像。内投球采用高流明的投影机，高分辨率技术可以播放各种经过视频变幻的影像，使整个球体看起来就像一个科幻的大球，可以很好的吸引参观者的眼球，该产品主要应用于科普教育、展览展示、广告娱乐和虚拟仿真等领域。 特点及优势：         1、无缝一体成型：独有的无缝拼接技术，整球浑然一体。         2、190°视场角鱼眼镜头         3、亮度增强系统：使显示亮度增强60%以上         4、多种规格，满足不同需求：660mm、800mm、1000mm、1200 mm、1500 mm等多种规格，同时还可以根据客户的需求、结合实际的场景定制最合适的球幕投影方案。

本发明公开了一种可计算的三维彩色印刷方法，用于在三维物体表面上生成用户指定的彩色纹理图案。该方法通过对传统水转印刷过程中PVA膜的运动和形变进行建模和模拟计算，得到PVA膜上每个像素与物体表面点之间的映射函数，进而利用该映射函数计算出打印在PVA膜上的纹理图案。本发明进一步包含了一套机械装置和一个三维视觉系统实现精确可控的水转印刷，将用户指定的纹理图案精确印刷到物体表面。本发明还包括一种多次水转印刷方法，将复杂物体表面分成多个部分，每个部分单独着色，最终完成整个物体表面的着色。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。

本发明公开了一种计算三维点云模型骨骼的方法；本发明首先通过使用逐步细分的策略将三维点云 模型均匀体素化；此后，使用快速行军算法，计算出模型内部体素点的距离域；然后，使用距离域计算 出模型的初始骨骼；最后，将初始骨骼与 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距离域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速准确计算出模型骨骼；与现有的三维点云模型骨骼提取方法相比，本发明处理带有大量噪 声点、奇异点和大面积点云缺失的点云模型，而且不会产生错误的骨骼连接，同时不