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。”

工业机器人技能考核与实训平台主要应用在工业机器人基础操作教学阶段，可以实现工业机器人基本结构、基础操作、参数配置、在线示教编程、简单语言编程、工具更换、复杂轨迹规划及编程、模拟上下料和码垛工艺应用、IO通讯、离线编程应用等教学内容，实训台式设计特别适合于标准教室型实训场地，为学生掌握基础编程能力和调试技能提供硬件支撑，满足教学需求。该实训台主要用于工业机器人技术人才的培养教学和技能考核。

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.

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.

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

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。

产品详细介绍八爪鱼教育装备超级单八爪鱼教育的年度“超级新品”终于正式登场。 2020年6月16日，八爪鱼教育“更轻的未来”2020超级新品发布会，正式开启全网直播。八爪鱼发布了全新产品线下的首款“超级新品”——蜂鸟X1，教育移动直播箱。 发布会在映目、微博，B站，快手，西瓜视频等平台进行全网同步直播，吸引了近10万人在线观看。直播获得了诸多用户致电垂询和高度关注。 这次发布会是八爪鱼教育的一次大冒险。因为创新的价值观，和做精品的决心，八爪鱼开辟了全新的产品线，要做教育行业中还没有人做过的事，开辟一片他人尚未踏足的新领地，打造教育行业的“超级单品”。 1蜂鸟X1，更轻的未来 教育的未来，理应更“轻”。蜂鸟XI——教育移动直播箱，是八爪鱼为教育场景量身打造的超级单品。也是目前为止，最为便携的、可应用于多种教学场景的移动直播设备、移动视频录制设备。 它和传统的同类设备比较，最大的优势就是轻，小，简单，便携。剔除了所有复杂繁琐的功能和操作过程，一切精简，保留最核心的部分。以AI技术赋能功能应用，适应多种教学场景。 蜂鸟X1是真正的“无线“设备，只需要架起脚架，安装AI摄像机，然后开机录制，迅速搞定。与同类设备相比，减除了近2/3的体积，用一只小箱子，就可以把全部家当都装进去，拎箱即走，大大提高了便携性。 因此，蜂鸟X1的使用不再局限于单一场景。可以自由移动，机位设定也更自由，这意味着，场景的选择扩宽了，以前无法直播或者本地录制的场景，因为蜂鸟的轻便和自由，都可以轻松实现。 2黑科技，真AI 在新品发布前，我们也曾露出一些新品的关键词，比如黑科技、真AI。蜂鸟X1的核心——AI摄像机XY10，具有三大核心优势，AI追踪，智能构图，手势感应。真正做到“黑科技、真AI”,让教育场景的使用更加得心应手。 在AI追踪方面，XY10可以实现最远 40 米，水平方向最快 180 度/秒的智能追踪、跟焦拍摄。自动对跟踪目标构建全方位的视觉模型并进行精确识别，即便是目标人物在复杂环境或遇到障碍物丢失时， XY10也能在目标出现的第一时间再次寻回并继续追踪人物拍摄。这对于教学场景的使用来说绰绰有余。 同时，XY10-AI高清摄像机将人像构图、尺度估算等AI技术引入到智能拍摄系统中。拍摄时，可自动对人物进行专业构图优化处理，其功能包括自动构图，手动构图，景别锁定等等。XY10还创造性的融合了手势感应。自然易用的手势让快门控制、跟拍追随、镜头变焦等都能一手搞定。 3高度开放，多场景覆盖 蜂鸟的优势，决定了它可以覆盖更多使用场景，如教学录播、微课录制、教师教研、双师课堂、大型会议，还有户外教学、运动会、学校晚会录制等。都可以使用蜂鸟X1完美记录。可以说，拥有一套蜂鸟X1，你就不再需要其他设备了，适用大多数教学场景，同时节约了教学装备的成本。 蜂鸟X1具有高度的开放性。可以使用自有平台，也可以兼容各大厂家的第三方剪辑软件。我们也为蜂鸟适配了三个版本：移动直播旗舰5G版、移动直播LTE4G版、标准WiFi版。每个版本都有单双机位工选择，最大化的满足用户的多样性需求。 4“拨云见日”，等你加入 八爪鱼还为蜂鸟X1配备了一项重要计划——“拨云”扶贫计划。2020年，所有扶贫项目及扶贫城市项目采购蜂鸟X1系列，该项目均可补贴15%。八爪鱼教育投放的补贴年度总预算为1000万元。 八爪鱼教育希望能够通过最先进的设备，将优质的教育内容传递到贫困地区，在今年这个特殊时期，能够切实的为教育事业做出一点贡献。 八爪鱼的新产品线已开启，在发布会结束后，蜂鸟X1同步开启首批限量预约，这预示着蜂鸟X1要正式面临市场的检验了。我们对蜂鸟X1充满信心，因为它代表着教育的“未来”。 旅程才刚开始，未来“很轻”，但梦想和价值依旧具有非同寻常的分量，我们迈出第一步，用时代前沿的技术来武装自己，提升效率。之后，我们还会有更多为教育服务的新鲜科技好物，等待我们共同去发现和探索，不断打破常规，用科技赋能教育。

该技术制备的生物组织材料是一种以猪主动脉血管为基体,以氧化海藻酸钠为交联剂制备的人工器官用生物组织材料。

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。