人工智能是一项严重依赖数据的技术，数据量的多少会直接影响产品的性能。而医疗数据又具备其特殊性，受到了严格的保护和使用限制。国外由于有健全的数据管理机制和严格的监管，有很多公开数据集，可供研究单位使用，用于推进人工智能技术的发展。这部分公开数据集虽然也可以被我们所使用，但是受到人种差异限制，某些疾病并不适合亚洲人群（比如：欧美人种和亚洲人种存在乳腺类型差异），且欧美疾病发病率和我国也存在差异。我国医疗数据量远远超过国外，但是受到法规等限制，无法进行数据挖掘，严重限制了我国医疗人工智能技术的发展。目前国家鼓励“产、学、研、用”综合发展，也鼓励科技成果转化。但是，医院空有数据，没有技术，无法进行数据挖掘；研究单位和厂家空有技术，缺乏合法高质量的数据，也无法开展相关研究更无从进行产业化。 该项目已获得“人工智能训练标准库的处理与检测方法、系统”发明专利授权（专利号：CN201710546301.8），本专利的目的是能够建立人工智能所需的标准数据库，通过数据和训练库分离和提供标准数据接口的方式，在保证数据安全的前提下，为研发机构和厂家提供研发数据和验证数据，以便促进我国医疗人工智能技术的发展，产生更多原创算法和适合我国国情的产品。

2025年4月26日，中国日报网以《全国首家广电视听人工智能学院共建合作签约仪式举行》为题对我校进行了报道。

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。 据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。 顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 “通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。” 文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。” 该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

智能供配电实验研究共享数字云平台（简称研究平台）由供电系统智能故障模拟系统、高低压智能供电系统、集散控制系统、云控制系统、客户端等子系统组成。实验者授权后，开展线上+线下供配电系统的操作实训、系统实验；研究者授权后开展线上“云计算、大数据处理、人工智能”在供配电系统中的应用研究，赋能供配电行业经济数字化。 一、系统功能 研究平台提供供电一次系统故障源，如过电流、过欠电压、三相不平衡等故障种类。提供供电二次系统运行信息，包括微机继电保护输出信息和开关柜体运行信息。如电压、电流、功率、频率、电能、绝缘电阻、温度、湿度等模拟量；断路器分闸、断路器合闸、手车工作位、手车实验位、接地刀合位、储能位等开关量；短路、过流、过负荷、过压、欠压、漏电、绝缘监视、照明、闭锁等保护信息；开关的分闸、合闸、复归、试验、温湿度等控制信息。事件和故障的数据等事件记录信息。 研究平台具有人机会话、数据显示、记录查询、参数修改、控制操作等功能，设有就地操作、上位机操作、客户端云操作等操作方式，提供数据库、数据传输、数据处理、云组态等功能，使分布式用户分享系统数据资源与控制资源。 二、系统特征 研究平台集供配电系统的能量流与信息流有机融合。以实验装置为中心，辐射分布式、远程众多客户端，共同分享实验平台资源。提供了一个从构思、设计、实施、验证、评价等全方位线上+线下研究场景。服务于本科生的实践教学，研究生、科研人员的项目研究。 （1）、平台集成度高、安全可靠。平台硬件装备包括供电系统智能故障模拟装置与智能测试装置，智能高压进线与出线开关柜，智能低压进线与出线开关柜，组成一个有机体系。系统工作电压为交流380V，高压开关主回路为交流380V，总功率小于10KW，安全保护性高。 （2）、搭建共享智能数字研究空间。研究者在客户端自定义供电系统一次运行工况后，获取相应的二次信息，共同分享数据资源。基于数据挖掘、机器自学习等人工智能方法，设计软件算法，研究供配电的运行趋势研判、故障诊断和预测、运行预警等的控制方案，提升供配电系统自主识别能力，提升供配电系统安全和经济运行水平。 （3）、营造分布式融合教学研究空间。在不同地域的实验室、单位、高校，线上线下同步进行开展教学研究工作。同时，研究平台吸纳异地企业、科研院所、高校的优质硬件资源。基础资源一边建设、一边分享，合作资源共建共享，跨区域融合，实现滚动式发展。 三、实验与研究内容 1、高低压供配电实训操作系统。完成低压供配电与高压供配电等系统操作；高压开关柜机械联动与低压开关柜闭锁联动等系统原理实训；高压继电保护与低压继电保护等系统参数整定实训；高压一次系统与低压一次系统故障模拟等实训操作。 2、研制供电+控制设备一体化无人值守系统，远程监控现场装备的运行状况、系统操作、以及运行管理。适用于油田、沙漠等野外无人值守场所，可用手机、平板电脑、电脑等终端设备远程监控与操作。 3、研制无人值守变电站，用手机可以监视设备运行工况、操作设备运行。 4、研制分布式变电站集群化管理系统。实现社区、企业变电站分布式管理与远程自动化监控有机融合，能够跨区域集群化监控，完成众多变电站的运行监控、故障预判、检修预警、故障排查、远程急停电、远程送电、运行电费监管等业务。 5、研制供配电损耗分析系统。分析线路损耗、变压器损耗，有效诊断窃电、摊派电损、电价估算等。 6、研制供配电虚拟仿真系统。研究高压开关、变压器、电缆运行、继电保护、倒闸操作等虚拟仿真系统。 7、研制供用电协调控制系统。研究风光互补控制、用电协调控制系统、光伏发电+负载协调控制系统、风力发电+负载协调控制系统等协调控制系统。 8、研制设备远程控制系统。如农业灌溉、供排水、抽油机、景观灯等远程控制系统。 四、适用对象 1、实验教学：电气工程及其自动化专业、电子信息专业、计算机专业、计算机软件专业、测控技术与仪器专业、机械设计专业等本科专业。 2、实训与培训：电气控制技术人员、供配电技术人员、供配电运行人员等。 3、软件系统开发：自动控制系统软件、供配电系统软件。 4、算法验证：自动控制系统算法，供配电调度系统、协调控制系统算法等。  

医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。