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人工智能科研管理与实践系统
系统主要应用于机器学习、深度学习和机器视觉等领域， 针对各团队常见的数据管理困难、科研进度难协同等问题， 通过搭建私有云服务器，提供可视化虚拟系统镜像， 并开发科研管理软件，实现团队管理的高效与智能化。
湖南睿图智能科技有限公司
2021-02-01
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
药剂（化合物）农药生物活性的筛选与测定
南开大学元素有机化学研究所（简称元素所）可以为各农药科研单位和生产企业提供各种农药生物活性筛选和测定服务，以及技术咨询和技术人员培训，可以承担新农药创制各阶段的生物活性研究工作，涉及杀虫、杀菌、除草和植物生长调节四个方面，包括整株、离体叶片、活体小株、细胞以及离体酶等不同水平的配套筛选体系。
南开大学
2021-04-10
一种具有抗癌活性的化合物及抗癌组合物
本发明公开了一种具有抗癌活性的化合物及抗癌组合物。所述化合物为一氧化氮(NO)供体化合物，具有抗癌活性，能应用于制备抗癌药物。所述抗癌组合物为本发明提供的化合物其作为辅药与化疗药物组合，诱导肿瘤细胞凋亡，增强其抗肿瘤活性的应用。
华中科技大学
2021-04-14
人工智能应用创新实训平台 型号:LPPE002
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限公司
2025-07-15
人工智能AI三维解析系统
北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。
北京体育大学
2021-04-10
生成式人工智能与虚拟数字人
面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。
上海交通大学
2023-05-09
人工智能实现三维矢量全息
我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果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。
这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中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。
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。研究人员介绍，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，科学家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。
但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。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。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并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。
顾敏介绍，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。“通过人工智能机器学习的新技术，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。”
机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、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。”
此外，这项发明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。顾敏表示，“这项发明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，同时也为人们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。”
上海理工大学
2021-04-11
视觉人工智能火灾监测预警系统
基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。
江苏三棱智慧物联发展股份有限公司
2021-12-08
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.
重庆海云捷迅科技有限公司
2022-06-17