肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

本在线专业培养项目，旨在坚持立德树人的基础上，培养在“人工智能+X”方向上掌握坚实的基础理论与系统的专门知识，具有从事科学研究、独立担负专门技术工作能力和掌握产业应用基本技能的专门人才。 课程体系设置上体现“融”与“新”，突出“人工智能+X”的学科融合，力争将科研成果、产业应用现状及时转化为教学内容。课程设置强调人工智能专业知识与各行业领域的交叉与融合，注重知识累积的循序渐进，既强调基础理论课程的系统性，又突出学科最新交叉应用成果和发展动向，课程力求内容新颖，能够激发广大青年学习者进一步学习的兴趣。

产品详细介绍 应用价值 •对教师：提升科学素养，成为AI教学专家 •对社会：凸显教育本质，构建人才培养摇 实验室建设以“营造科技氛围，满足教学需求”为核心，根据场地特点打造含AI文化展示区、AI应用体验区、AI教学实践区在内的个性化方案。 课程体系构建从通识教育、体验教育、实践教育三个层次进行开展，将深奥的人工智能技术原理与生活实际问题相结合，采用案例式讲授、体验式教学、项目式学习的方式由浅入深进行授课，并着重培养学生协作、实践、创新、分享的能力。 3. 根据一线教师教学需求，教师队伍建设以校内教师培养和企业专家服务相结合的方式，培养AI教学专家。

优化人工智能学科布局，加快人工智能领域一级学科建设。 密切关注人工智能领域前沿技术，将技术及资源引入到人才培养。 部署完整的人工智能实验环境、实验资源、课程体系和教学全流程平台。 搭建完整的专业框架，全面支撑高校人工智能方向的教学与科研。 培养具备深度学习算法设计开发的人工智能应用型人才。

面向人工智能专业方向理论和实验的云教学平台，融合了Jupyter Notebook实验平台和教学资源中心两大模块。提供开箱即用人工智能编码实验环境，使教学过程高效、便捷。

人工智能机器人实训平台采用先进的实感技术，搭载高精度激光雷达、高清摄像头和红外传感器，可以实现人脸扫描，微秒识别；环境认知，物体识别；动作捕捉，即时反馈；手势认知，人性互动等功能，同时可完成自主建图，自主导航避障、自主充电等续航问题。拥有25套基础表情动作和486类情感语言表达，能实现语音、动作、手势、表情、触控、感应等多模态交互，以及多语种和国内多方言互动。通过对人工智能机器人进行仿生模块化的拆解装配，可以实现声控识别、自然语言理解、人脸识别、情绪识别等多模块人工智能技术实训，培养智能机器人开发及应用能力。

技术分析（创新性、先进性、独占性） 本项目已经具备具有200个CPU集群辅助计算，目前已建立了国际上领先的万个化学药物的化合物库和六万多种中药单体化合物库、利用国际一流的计算机辅助设计软件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）进行大规模化合物数据库的虚拟筛选，并根据REOS预测、ADME/T性质的理论预测，结构聚类等，剔除成药性差的化合物。 目前已经针对多个靶点和药物做了国际创新性研究工作，相关成果在药学领域相关SCI期刊上共发表论文17篇，平均影响因子>4.5，他引460余次。

一、项目简介 由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题，均不同程度面临着招工难的问题，生产规模很难扩大。同时，由于长时间重复机械工作，容易出现漏检和误检，整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业，其集成度仍较低，自动化程度及性能都亟待提高，很难满足市场的迫切需求。因此，机器换人可有效解决上述问题，而机器视觉是模拟人工操作的关键，综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。 二、前期研究基础 项目组已与惠州高视科技有限公司签署合作协议“机器视觉定位平台开发与技术服务，2018.3-2019.3，50万元”，并联合厦门大学自动化系与高视科技有限公司建立“视觉定位联合实验室”，与厦门市自动化学会签署合作协议，联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究了视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准。视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄，选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术，实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差，通过驱动相关运动平台，引导平台运动到贴合位置，实现视觉引导精确对位。 三、应用技术成果 开发了鞋模喷胶系统，采用传送带传送鞋模，利用工业相机采集图像，经图像处理算法检测鞋模边缘，再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器，控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。 开发了自动贴盖机系统，基于传送带传送产品，利用工业相机采集传送带上的产品图像，再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置，从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标，然后将数据通过串口通信传送给控制系统，控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。 四、合作企业 惠州高视科技有限公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念，以技术开发为中心，以客户需求为导向，致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商。拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。