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人工智能边缘实验平台 (AI Edge Platform)
人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备,配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列),可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证,并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术,通过网络为教学实验提供配套服务,实现在线实验室的虚拟仿真技术。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.
英特尔FPGA中国创新中心 2022-05-24
精彩活动预告③ | 第63届高博会开创未来系列发布活动——解码人工智能教育新生态、科研仪器突围新实践
第63届高等教育博览会将于5月23-25日在中铁·长春东北亚国际博览中心举办。作为高等教育领域的高品质、综合性、专业化品牌展会,本届高博会紧扣“融合·创新·引领:服务高等教育强国建设”主题,携700余家科技企业、1000余所参会院校,在10余万平方米的科技矩阵中,全面展示新技术、新产品在高等教育领域的应用成果,为推进高等教育现代化贡献智慧与力量。
高等教育博览会 2025-05-19
生成式人工智能服务管理暂行办法
《生成式人工智能服务管理暂行办法》已经2023年5月23日国家互联网信息办公室2023年第12次室务会会议审议通过,并经国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局同意,现予公布,自2023年8月15日起施行。
中国网信网 2023-07-13
鼻息肉人工智能病理分型系统
采用特征可视化技术对嗜酸性粒细胞与非嗜酸性粒细胞进行了特征区分,结果与病理形态学诊断特征一致。同时,团队成员还对诊断耗时进行了比较,采用现有病理医生随机抽取10个视野的方法计数和诊断一个鼻息肉患者平均需要12.7分钟,病理医生若进行全片视野进行完整计数和诊断平均需要148.6分钟,而AICEP进行一个全片诊断只需要5.4分钟,大大节约了时间成本和人力成本。下一步,AICEP平台将进行云化及模块化,通过云平台将专家级的鼻息肉病理诊断水平拓展到基层医疗机构。       该成果也是我校附属第三医院与清华珠三角研究院自2019年4月联合成立粤港澳大湾区首个“医学人工智能中心”后的又一研究成果。该医学人工智能中心基于中山大学附属第三医院“一体两翼、三城四院”发展格局下丰富的医疗资源,多个学科群的优势和特色以及清华珠三角研究院、清华大学在人工智能领域的技术优势,着力建设三大平台:医疗影像辅助诊疗平台、人工智能技术服务平台、专业技术人才培训平台。计划5年内将该中心打造成粤港澳大湾区医学人工智能应用的示范基地。
中山大学 2021-04-13
大数据人工智能预测近视眼发展
利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据,揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上,运用随机森林算法进行机器学习,建立人工智能预测系统,可对近视进展趋势进行个体化预测,3年内准确率达90%,10年内准确率达80%以上,也可提前8年有效预测高度近视,为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台,提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台,输入前后两次检查的年龄和度数(间隔至少一年),即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。       中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究,不断取得突破,产生了重大的社会影响和意义。
中山大学 2021-04-13
IECUBE-6760 人工智能创新实验基础套件
IECUBE-6760 人工智能创新实验基础套件针对人工智能基础入门教学场景,学生无需任何专业编程基础,通过项目制实验方式,从实战训练角度出发,激发学生对人工智能的学习兴趣,帮助学生建立人工智能技术概念,建立解决各种行业问题的基础能力。结合人工智能在安防、医疗诊断、机器人、智能家居、自动驾驶、智能制造等领域的广泛应用,适用于广泛工科专业在人工智能方向的人才培养。 
北京曾益慧创科技有限公司 2022-07-14
基于人工智能的新型疫苗及治疗性大分子开发
1. 痛点问题 本项成果涉及新型疫苗的设计与应用,具体涉及生物大分子药物及疫苗的研发过程中的抗原精准设计。 2. 解决方案 基于AI的大分子药物及疫苗抗原设计。
清华大学 2024-09-24
阿尔兹海默症人工智能药物设计
本项目中我们将从分子结构入手,设计开发BODIPY使其不仅可以诊断早期AD,并能干预抑制AD发展,开发出基于BODIPY的阿尔兹海默症人工智能药物,达到AD早期诊断和干预治疗的目的,为临床AD早期诊疗提供理论基础和技术支持。整个研究工作具备以下特点:(1)设计开发近红外BODIPY荧光探针对细胞和活体进行成像可避免生物背景荧光的干扰;(2)BODIPY对与AD早期相关的Aβ寡聚体具有特异响应,为临床前AD早期诊断提供科学依据;(3)BODIPY通过与Aβ聚集的作用点结合,呈现荧光,到达有效诊断的目的,在此基础上Aβ聚集缠结的作用点被BODIOY占据从而达到一定程度上抑制AD发展的目的;(4)将抑制Aβ聚集的天然小分子药物山柰酚与BODIPY有效结合,可进一步提高AD早期诊疗的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶对糖蛋白(称为淀粉样前体蛋白(APP))的蛋白水解切割(Scheme 1C)。二苯丙氨酸二肽(FF)是Aβ折叠起始作用点,对Aβ聚集过程起着关键作用。四个β折叠的Aβ通过FF的π-π堆积作用和其它氨基酸之间的氢键作用以面对面的方式排列形成Aβ寡聚物,这是AD早期的重要生理标志,严重损害了大脑的健康。当β折叠的Aβ形成四聚体Aβ寡聚物时,FF几乎被完全暴露,这为近红外BODIPY荧光探针(NB-K)与FF有意组合提供了极好的机会(Scheme 1D),并能够通过荧光信号传输有效地诊测早期AD。Aβ寡聚物沿β折叠链方向逐渐以90°旋转,变成Aβ原纤维,其比Aβ八聚体更大,且与中期/晚期AD有关。当β折叠的Aβ形成原纤维时,疏水性片段(包括FF)聚集在球形结构的核心,大多数FF参与Aβ的自组装并形成球形结构,导致NB-K与Aβ原纤维的结合不良(Scheme 1D)。而且,Aβ单体表现出更大的自由弹性,这可能导致NB-K对Aβ单体的不良反应。总的来说,NB-K可以有效地分化以响应寡聚体和单体/原纤维,从而达到AD早期诊断的目的。如Scheme 1B所示,FF的两个芳环与NB-K的两个芳环很好地重叠,形成稳定的π-π结构。FF的羧基和氨基进一步促进了NB-K-FF的结合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要区别如下:1)NB-K的分子量约为ThS的三倍。由于更大的空间位阻,NB-K不能进入由芳香环形成的浅槽,因此NB-K不能染色结合Aβ原纤维。 2)Aβ中的NB-K结合基段为FF。当Aβ形成β折叠时,折叠点恰好在FF,然后Aβ形成Aβ寡聚体。如Scheme 1所示,Aβ寡聚物中的FF几乎完全暴露,结果是NB-K会牢固结合识别响应Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 单体Aβ可以在24小时内衍变形成Aβ寡聚物,在72小时后开始有Aβ纤维形成。硫黄素-T(ThT)是市售检测Aβ原纤维的绿色荧光探针,以它为参照对比NB-K,以实时监测单体Aβ随时间的衍变聚集。在72小时后,ThT荧光强度略有增加,表明Aβ原纤维的形成(Figure 1A, )。而对于NB-K,荧光强度在10小时后迅速增加,仅在40小时后才达到平稳状态,这表明NB-K缩短了Aβ衍变聚集成核相时间(Figure 1A, )。 在24小时NB-K荧光强度急剧升高,这应与NB-K阳性Aβ物种有关,即Aβ寡聚体。换句话说,NB-K抑制寡聚体转变为原纤维。此外,使用荧光光谱法评价了NB-K在Aβ寡聚物和原纤维的溶液中区分识别Aβ寡聚物与Aβ原纤维的能力。对于Aβ寡聚物和Aβ原纤维,NB-K荧光分别增强了1650%±15%和450%±10%(Figure 1B, 1D)。相比之下,ThT荧光强度并未随Aβ寡聚物而增加,而随Aβ原纤维而增加了460%±10%(Figure 1C, 1D)。这说明ThT只对Aβ原纤维有荧光响应信号,而NB-K对Aβ寡聚物有很好的荧光响应信号,相比之下,NB-K对Aβ寡聚物的荧光响应性能高于ThT对Aβ原纤维荧光响应。此外,分别在ThT和NB-K存在下,Aβ单体衍变聚集160小时后,通过SEM观察Aβ单体最终衍变聚集形态。我们发现,在NB-K存在下,Aβ显示出六边形结构(Figure 1E),而在ThT存在下,Aβ显示出复杂的如斑块状的聚集体结构(Figure 1F)。这表明NB-K可能影响Aβ的构象聚集,从而产生有序排列的结构,而ThT对Aβ单体衍变聚集没有良性影响。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的过程中,核心缠结成不溶性的原纤维,周围是由可溶性寡聚物组成的环状结构,这些可溶性寡聚物正在慢慢向原纤维衍变。AD脑组织的ThS / NB-K双重染色清楚地表明了这种现象,如Figure 2所示,Aβ原纤维的ThS绿色荧光染色被Aβ寡聚物的NB-K红色荧光染色所包围。 另外,在正常对照小鼠的脑切片中,未观察到NB-K染色,进一步说明NB-K对Aβ寡聚物的特殊识别性和荧光信号响应性,这对AD早期诊断预防研究无疑是一个有价值的信息。
淮阴工学院 2021-05-11
依脉人工智能医疗科技(天津)有限公司
天中依脉是较早专注于中医诊疗客观化的高新技术企业,核心技术脱胎于天津中医药大学、天津大学历届专家及从上世纪80年代开始的“中医客观化技术”研究。依脉人工智能医疗科技(天津)有限公司是天中依脉的全资子公司,致力于发展“中医云脑”智能化云中医服务,参与国家“一带一路”中医文化传播与技术推广,全面支持国家医联体建设、家庭医生签约服务等领域的中医药服务,践行健康中国战略。 2009年创立至今,天中依脉与国内三十余家高校及高级医疗机构建立了长期深入的科研合作关系,拥有200多项国家专利及软件著作等知识产权,产品服务于500余家医疗机构,成为中医智能行业的领航者。  
依脉人工智能医疗科技(天津)有限公司 2021-12-07
上海松鼠课堂人工智能科技有限公司
松鼠AI(原乂学教育)隶属于上海松鼠课堂人工智能科技有限公司。成立于2015年,与美国斯坦福研究中心(SRI)成立了人工智能联合实验室,成为与世界知名学府建立合作研究关系的中国教育品牌。 我们专注于K12领域智能个性化辅导的智适应教育,通过开发出拥有完整自主知识产权、结合国际前沿算法与中国学情的自适应学习引擎,为每一个学生智能推荐专属的学习路径,尊重每个学生的宝贵个性。解决了当前智慧教育的一大痛点,为“因材施教”提供了更科学的可能,并走在了当前国内互联网教育行业的前沿。
上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 2021-02-01
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