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丹东奥龙射线仪器集团有限公司
丹东奥龙射线仪器集团有限公司是中国射线仪器行业技术力量与综合实力雄厚的民营高科技企业。奥龙集团传承50余年中国射线仪器研制历史。目前，奥龙集团旗下拥有上海奥龙星迪、丹东奥龙电子、奥龙检测服务、丹东奥龙中科传感技术四个子公司。奥龙是专业X射线仪器和材料试验仪器的开发商和产品制造商，也是X射线检测解决方案的服务商。
奥龙集团坐落于辽宁省“五点一线”沿海经济带上的丹东临港产业园区;占地面积3万平方米，建筑面积1.7万平方米;拥有一支技术过硬、经验丰富的科研团队;拥有完善的企业管理系统和行业领先生产环境及配套设施;奥龙集团与无损检测行业的全球领导厂商美国GE成功牵手，进一步巩固了奥龙集团在国内市场的领先地位。中国发射的“神舟载人飞船”有多项系统使用奥龙集团生产的X射线探伤设备实施无损检测，并取得成功，奥龙人为中国航天事业发展做出了贡献。
奥龙集团以“更安全，更可靠，更精准”为制造理念，不断地突破自我，引领创新，成功研发出目前国内技术领先的CT检测设备，并荣获国家改革开放40周年机械工业杰出产品奖，在奥龙设立辽宁省工业CT仪器技术专业创新中心。奥龙集团还将继续坚持自己精益求精的作风，为客户提供更先进更优质的产品和服务而不懈努力。
奥龙长期专注于无损检测、材料试验机等系列产品的研发与运营，产品不仅畅销国内市场，而且还远销美国、德国、英国、印度、澳大利亚、荷兰、马来西亚、印尼、泰国、南非、沙特阿拉伯、香港、台湾等世界五大洲的50多个国家和地区。被广泛应用于国防、航空航天、造船、汽车、压力容器、机械、冶金、石油化工、电子信息、输变电、耐火材料、食品安全、科技教育、卫生等行业领域。
奥龙，一个立足丹东，产品辐射国内外市场的集团企业，正以技术、管理、品牌和规模的企业优势，紧紧围绕“提升核心能力，打造奥龙国际品牌”的战略，积极推动企业向着更高水平的目标迅猛发展。
丹东奥龙射线仪器集团有限公司
2021-12-07
深圳市奥生科技有限公司
深圳市奥生科技有限公司，是一家以医用软件开发及医用设备生产为主，集研发，生产，销售为一体的企业。座落于中国改革开放的前沿--深圳市。 深圳市奥生科技有限公司，以诚实、守信、高效、为宗旨，以客户第一、质量第一、创新第一、发展第一为理念，急用户之所急，想用户之所需，赢得了众多国内外经营公司和医疗单位的信任，在短短的几年里取得了较快的发展，迅速成为国内知名的医疗器械生产企业。 作为一个奥生人，我们经历了新生，逐步走向了成熟，还将迈入辉煌的明天，我们骄傲，我们自豪！ 热情、诚实、守信、阔步前进的奥生欢迎你！您的需要，就是奥生的方向;中国的未来，就是奥生的明天！
深圳市奥生科技有限公司
2021-12-07
山东圣奥化学科技有限公司
圣奥化学科技有限公司（简称“圣奥化学”）作为全球领先的聚合物添加剂综合服务商，是中化国际（控股）股份有限公司成员企业。公司以“科学至上”理念为引领，秉承“极致、绿色”的创新发展观，积极构建以“Smart Sennics”为核心的数字化、智能化、服务化战略转型升级目标，为全球用户提供更卓越的产品、服务解决方案以及崭新的品牌体验。
山东圣奥化学科技有限公司
2021-09-10
江苏奥丽斯会展服务有限公司
江苏奥丽斯会展服务有限公司
2022-05-24
常州奥施特信息科技有限公司
常州奥施特信息科技有限公司
2022-05-24
篮球赛事AI短视频剪辑系统
视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。
太原科技大学
2021-05-04
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
AI在5G系统中应用的研究
中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research
东南大学
2021-01-12
大数据背景下AI同传翻译质量研究
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
赵玉蓉
外国语学院/英语
2016/2020
201631131102
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
阮先玉
外国语学院/英语
教研室主任/副教授
语言学、翻译
四、项目简介
随着互联网的发展，机器翻译成为翻译活动中的重要的辅助工具。而机器翻译错译、死译频出，给翻译工作带来诸多不便。近年来，“大数据”的出现为机器翻译带来了新希望，其独特的“4V”特点将对机器翻译产生革命性的影响。尤其最近出现的AI同传给翻译行业带来了不小的冲击，本项目希望通过探究大数据在AI同传中的应用，分析AI同传翻译的优点和局限性，推动机器翻译的发展。
西南石油大学
2023-07-18