AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

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粮食生产是资源约束型生产,本质的约束资源是耕地,粮食安全的核心是耕地安全.面对我国刚性增长的巨量人口,通过降低消费和扩大贸易都不能从根本上解决粮食安全问题,从战略上看,我国粮食安全的治本之策是提高粮食产出能力,两个因素制约我国粮食的有效供给:播种面积和单位面积产量,而耕地的数量和质量又最终成为约束播种面积和单位面积产量的先决条件.因此,有必要分析耕地的数量和质量变化与粮食生产的相关关系,揭示耕地对粮食生产和粮食安全的贡献作用,维护耕地质量,推进农地开发,确保耕地安全,从资源层面保障粮食安全的实现.

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

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超高速流式成像分析仪是数字显微技术、微流体力学和图像处理技术的综合应用，用于自动分析颗粒或液体中的悬浮细胞。当样品流过检测区时，仪器会捕捉样品的影像，影像中的每个颗粒将被分析，生成关于颗粒的数量、尺寸、透明度、形态等方面的数据。也能用于实时分析颗粒的动态过程。形态分析软件还可用于分析特殊形态的颗粒，或者用于分离一些亚颗粒群体。该成像仪器利用高速重复频率的激光脉冲作为主动照明光源，利用时空频映射对成像区域进行频分扫描，该扫描完全利用光源本身的光谱特性实现，没有使用机械或电子的扫描装置，因此可以大大提升扫描成像的速度。目前实现了超高速成像仪的帧率可以达到1 百万帧/秒至 20 亿帧/秒的帧率，可以连续记录 10 万帧以上的影像数据，成像分辨率小于1 微米，可以连续观察非周期性的无规律的偶发事件。在应用方面，已经进行了超高速无标记流式细胞成像实验，可以实现对血液细胞当中的早期癌细胞（CTC）进行高精度高通量的筛查，成像通量超过 100 万细胞/秒，是目前常用的流式细胞仪的 1000 倍。另外，在高速气溶胶（PM2.5、PM10）成像机制上也进行了应用，可以实现气溶胶喷口速度在 10 米/秒的情况下进行颗粒成像，目前国际上还没有类似的仪器出现。因此，超高速激光扫描显微成像仪拥有传统检测仪器不具备的特殊功能，通过高速成像，获取传统仪器无法得到的信息，解决多个交叉领域的关键问题。

高速细胞检测一直是生物、医学领域非常有挑战性的工作，而流式细胞检测以其较大的 检测通量成为高速细胞检测的首选方案。本成果超高速流式成像分析仪灵活运用了高速光纤通信、微波光子技术及光信号处理技术，结合高速数据处理和生物医学技术，实现了对传统 细胞成像速度的巨大突破。与此同时，在获取了海量的细胞图像之后，根据具体应用的需求 进行快速数据压缩、人工智能图像分类处理、细胞特征提取等操作。通过细胞图像获取每一 个细胞的核心参数，从而将复杂的生物学现象（细胞）快速转换为直观可读的信息呈现形式， 为细胞特性的分析以及疾病的诊断提供第一手的，准确的资料。 创始团队基本来自于清华大学，拥有雄厚的研发能力，并与北京大学、武汉大学、东京 大学、加州大学洛杉矶分校、北京天坛医院实验室等知名高校及科研机构建立项目合作。同时获得天使轮投资，拥有发明专利两项，并获得第二十二届全国发明展览会—金奖，第十二届北京发明创新大赛—金奖，受到业内一致好评。 超高速流式成像分析仪是数字显微技术、微流体力学和图像处理技术的综合应用，用于自动分析颗粒或液体中的悬浮细胞。当样品流过检测区时，仪器会捕捉样品的影像，影像中的每个颗粒将被分析，生成关于颗粒的数量、尺寸、透明度、形态等方面的数据。也能用于实时分析颗粒的动态过程。形态分析软件还可用于分析特殊形态的颗粒，或者用于分离一些 亚颗粒群体。该成像仪器利用高速重复频率的激光脉冲作为主动照明光源，利用时空频映射 对成像区域进行频分扫描，该扫描完全利用光源本身的光谱特性实现，没有使用机械或电子 的扫描装置，因此可以大大提升扫描成像的速度。目前实现了超高速成像仪的帧率可以达到 1 百万帧/秒至 20 亿帧/秒的帧率，可以连续记录 10 万帧以上的影像数据，成像分辨率小于1 微米，可以连续观察非周期性的无规律的偶发事件。

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