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人工神经网络芯片的研发与产业化
随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。
电子科技大学
2021-04-10
一种仿人工雾霾监测系统与方法
本发明公开了一种仿人工雾霾监测系统与方法，包括透气不透光的前端箱体和后台计算机，前端箱 体内设目标物、恒定光源、图像采集设备和数据传输单元，目标物为红黑相间的棋盘格阵列图片，恒定 光源置于前端箱体内侧顶部;图像采集设备与目标物相对设置，图像采集设备通过数据传输单元向后台 计算机传输数据。后台计算机计算目标图像的颜色特征、形状特征和纹理特征，获得各特征相对于无雾 霾时目标图像对应特征的变化率，根据各特征变化率获得雾霾指数，基于雾霾指数通过映射函数获得雾 霾浓度。本发明从一个新角度实现了雾霾监测，成本低，易部署，能实现整个区域的全面雾霾监测，从 而为空气污染防治提供更加丰富的信息。
武汉大学
2021-04-13
一种加利福尼亚红参人工育苗的方法
本发明公开了一种加利福尼亚红参人工育苗的方法，包括在养殖槽投喂促熟饲料对海参进行培养，以及海参性腺指数超过15％时,向养殖海参的养殖槽中加入1％的螺旋藻液搅匀进行培养。采用上述方案对加利福尼亚红参进行人工育苗，促熟饲料能够满足加利福尼亚红参性腺快速发育的营养需求，配比科学，其可有效使得海参快速成熟；螺旋藻液可有效刺激雄性和雌性海参排精、排卵，实现排精、排卵的同步性，从而保证加利福尼亚红参可靠的人工育苗。
青岛农业大学
2021-04-13
一种皇冠草人工种子的制备方法
本发明提供了一种皇冠草人工种子制备方法，将皇冠草幼嫩叶片作为外植体，在附加有BA(6‑苄氨基嘌呤)和ZT(玉米素)的MS培养基上培养30天后，获得的皇冠草的成熟体细胞胚，在无菌条件下将体细胞胚切下，并加入到含有MS培养基的3％海藻酸钠溶液中混合，用无菌滴管将含有体细胞胚的包埋液滴入到2％的氯化钙溶液中，半小时后用无菌水进行漂洗，即可制成皇冠草人工种子。本发明解决了皇冠草在培植过程中繁殖率较低的问题，以叶片作为外植体材料易于获得，不受季节影响，繁殖速度快，成活率高。
青岛农业大学
2021-04-13
可持续运行功能强化的人工湿地水质净化技术
本项目从提高系统溶解氧水平、增大碳源利用效率、优化季节性湿地植物 配置、提高湿地植物经济附加值等角度入手，开展了近十年的系列技术研发， 发明了嵌套式增氧、分段进水、人工弓棚、季节性湿地植物混合配置、湿地植 物高附加值资源化材料制备等技术，显著提高了人工湿地水质净化技术的污染 物去除效率和运行的稳定性。
山东大学
2021-04-13
翘嘴鲌人工繁殖和苗种培育新技术
可以量产/n成果简介：（1）研究了翘嘴鲌繁殖力和繁殖习性，分析得到了翘嘴鲌成熟年龄和产卵群体及其性腺发育的周年变化规律。（2）对翘嘴鲌人工繁殖的关键技术进行了研究和技术开发。提出了翘嘴鲌催产方法和孵化方法等关键技术措施，经生产示范和推广应用，鱼苗催产率达100％，受精率稳定在82％以上，孵化率稳定在91％以上。（3）系统进行了翘嘴鲌夏花苗种培育技术研究。提出了夏花苗种下塘前苗池的准备、鱼苗放养时间和密度、苗池的日常管理，以及不同的培育方式等技术措施，探索出一套独有的鱼苗培育技术和方法，经生产应用，鱼
华中农业大学
2021-01-12
构筑近红外发射的超分子人工光捕获体系
东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。
光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。
东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。
东南大学
2021-04-11
高级着装式人工取便训练模型XM-37
XM-37高级着装式人工取便训练模型
模型特点：
■ XM-37高级着装式人工取便训练模型采用塑胶材料，皮肤柔软，操作过程真实。
■ 可穿着式设计，适合2个学生一起练习。
■ 配以布质松紧带，可调节长度和松紧度。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
可穿戴式移动互联飞机维修辅助工具
联网登录后台服务器，查询和浏览网页及数字维修资料；通过FTP客户端，从后台服务器下载文件及解压压缩文件至SD存储卡；拍摄现场图片、短视频并传回服务器供分析处理；实时加密通话，方便现场维修人员与专家团交流沟通；语音命令识别，解放操作人员双手等。 应用领域： 飞机维修，宇航员执行任务，大型机械远程维修，远程医疗，军事作战现场等。 特色及先进性： 轻便可穿戴，双目成像眼睛，语音识别解放双手，通话加密，强大的后台专家资源支持等。 解决的关键问题和实施后效果： 解放了远程维修人员的双手，使维修现场能够得到后台强大的专家资源支持，实施后可以大大节省维修时间，解决更多复杂的维修问题。 图1 双目可穿戴设备实物 图2 单目可穿戴设备实物
电子科技大学
2021-04-10
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。
中山大学
2021-04-10