天下五岳，独秀南岳;南岳学院，寿岳比邻。 秉寿岳之钟灵，承石鼓之流韵。衡阳师范学院南岳学院是经教育部批准、湖南省直属、依托衡阳师范学院举办的普通全日制本科独立学院。学院坐落于中国历史文化名城衡阳，北接南岳，东邻湘江，南岳机场和武广高铁环伺左右，水、陆、空交通极为便捷。学院面积近500亩，建筑面积约16万平方米，教学仪器设备总值近3000万元，图书资料60多万册，并共享举办学校优质办学资源。学院校园环境优美，是湖南省“园林式单位”、全国“大学生社会实践活动先进单位”。2010年，学院被中国独立学院协作会评为“全国先进独立学院”。学院纳入国家任务普通高等学校招生计划，面向全国招生。 学院以培养应用型人才为目标，专业结构合理，专业特色鲜明;以教师教育为主，多学科协调发展。学院有16个教学系，教育部备案招生本科专业36个(含1个省级特色专业)，涵盖经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、艺术学、管理学等九大学科门类，形成了以文、理学科为重点，教师教育类专业和非教师教育类专业协调发展，基础学科专业与应用学科专业交叉渗透的专业体系。 学院拥有一支结构合理、素质优良的教师队伍。现有教职工298人，专兼职教师252人，其中副高以上职称教师占49%，硕士博士学位教师占58%。有享受国务院政府特殊津贴专家、全国优秀教育工作者、全国优秀教师、教育部新世纪优秀人才、省新世纪121人才、省优秀社科专家、省级教学名师、省普通高校学科带头人、省青年骨干教师共计90余人，海内外兼职教授50余人，1个省级教学团队。 学院以质量为立校之本，突出“师范教育”和“实践育人”的办学特色。学院在省属同类高校中率先开展“演讲与口才”“书写技能”“综合教学能力”等教学技能达标测试，以考促练，引导学生加强教师职业技能的日常训练;学院构建了高校、政府和中学的U-G-S培养模式，形成了“分阶段”“分层次”“不断线”的师范生技能训练、见习和实习的实践教学体系。学院根据转型发展的需要，深度开展校企合作，按照“一非师范专业对接一国内一流企业”的构想，先后在深圳通拓、东莞佳睦、东莞徐福记、广州翡翠皇冠、杭州太虚湖酒店等知名企业建立了实践教学基地。近两年，学院有15名学生获国家奖学金，252名学生获国家励志奖学金，1843名学生获国家助学金。学院每年均有数十名学生考取硕士研究生，毕业生就业率一直保持在90%以上，在全省同类院校中位居前列。 学院以素质拓展为主线，深入开展学科竞赛和科技创新活动。在最近两年的国家、省级学科竞赛中，我院获得奖项66项，其中国家级奖项二等奖4项、三等奖2项：全国大学生与研究生物理教学技能展评2016年获二等奖2项，2017获二等奖2项、三等奖2项;省级获奖60项：一等奖11项、二等奖13项、三等奖32项、优胜奖3项、团体奖1项：2016年湖南省普通高等学校第二届师范生教学技能竞赛一等奖1项、二等奖1项、三等奖1项，2017年湖南省普通高等学校第三届师范生教学技能竞赛一等奖1项、二等奖3项、三等奖1项;2017年湖南省艺术展演一等奖4项。学院鼓励和支持学生开展科技创新活动，每年为大学生课外学术科技创新划拨专项经费，我院学生获湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目30多项，院级大学生研究性学习和创新性实验计划项目53项，大学生课外学术科技创新作品竞赛暨大学生创业计划竞赛立项近500个。在学生创新学习过程中，发表论文十余篇。部分学生作品获国家专利，如物理与电子信息科学系学生郭麒自发研制的“一泵多塔式水位控制器”科研成果已获得国家专利。罗晓康同学的作品《新图教育》获“全国大学生创业大赛”铜奖;吴永洪同学的团队在第五届(2015年)全国大学生电子商务“三创赛”中获湖南省一等奖、全国三等奖，该团队在2017年“工行杯”湖南省大学生电子商务大赛决赛中再获一等奖，汤富红团队在2018年“创青春”湖南省大学生创业大赛中获“银奖”。 学院高度重视学生社会实践活动。近年来，学院大学生暑期“三下乡”社会实践活动7次被省委宣传部、团省委、省教育厅等六部门授予“湖南省大中专学生暑期三下乡社会实践活动优秀团队”荣誉称号。2017年5月，院团总支被湖南省团省委评为“五四红旗团总支”。 学院积极开展对外交流，先后与美国、英国、韩国、香港、台湾等国家和地区的10多所高校建立了友好合作关系。教师赴国外高校接受培训、学生暑期赴美参加社会实践活动、赴韩参加“2+2”交流学习、优秀毕业生免试赴国外参加研究生项目学习等一系列合作办学项目有序开展，与地方政府、中小学、企事业单位合作不断加强。 目前，学院以“尚学、向善，求实、求真”为理念，内涵建设与转型发展并举，狠抓学生管理，突出应用技术型人才培养，强化师范生教学技能训练。努力把学院建设成为深受学生和用人单位欢迎的应用型大学!

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。

本发明公开了一种基于计算机视觉的浮桥线型自动控制系统，包括岸基控制端和数个浮船控制端，岸基控制端设置于河岸，岸基控制端包括摄像头、图像采集卡和工业计算机，浮船控制端分别设置于各个浮船上且位于同侧，浮船控制端包括位于浮船上的标靶、环境数据采集单元和用于驱动浮船移动的驱动单元，摄像头用于监控并捕捉数个浮船上的标靶图像，并由图像采集卡将图像转换为数字信号传输给工业计算机，工业计算机用于分析图像并判断浮桥线型偏差是否超过预设阈值，并根据判断结果控制环境数据采集单元采集信息，工业计算机分析后控制驱动单元驱动浮船移动调节。本发明实现了浮桥线型的自动监控与调整，提高调整效率和准确性，增强浮桥稳定性和安全性。

主要包含如楼宇设备自控系统工程，保安监控及防盗报警系统工程，智能卡系统工程，通讯系统工程，共享电视系统工程，车库管理系统工程，综合布线系统工程，计算机管理、网络系统工程，电影广播系统工程，会议系统工程，视频点播系统工程，智能化小区综合物业管理系统工程，可视会议系统工程，大屏幕显示系统工程，智能灯光、音响控制系统工程、数据中心机房工程等安装工程施工。

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。

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

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。”

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.