智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。  随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。    

基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。

汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。 平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。 // 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护 “一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”， 这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。

李梢教授团队针对我国胃癌早诊率低于10%，胃癌前病变患者的癌变率仅有0.6%/年，胃炎癌转化中西医特征不清、防治措施不明的重大难题，创建以“智能早筛-极早诊断-精准早治”为特色的胃癌极早期中西医智能防治体系，显著提升我国胃炎癌转化中医药防治水平。

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

自主研发智能电外科能量发生器，由主控模块、反馈控制模块、开关电源模块、射频功率放大器模块、人机交互界面、直流低压电源模块以及脚踏模块组成。能够实现对血管等管腔组织自动闭合。 

成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。

【项目来源】江苏省中医药局项目“宁心膏治疗冠心病心绞痛的研究”，编号：9931。 【成果鉴定】已通过专家验收。 【类    别】中药新药六（2）类 【剂    型】贴膏剂。 【功能主治】活血通络止痛。主治冠心病心绞痛。 【处方来源】南京中医药大学中医专家临床有效验方，现代医学对冠心病心绞痛的药物治疗，主要运用硝酸甘油类制剂、β受体阻滞剂和钙通道阻滞剂等，但尚存在着进一步提高疗效和避免副作用等问题。运用中药复方治疗冠心病心绞痛，能够弥补西医西药的不足，提高疗效。内病外治是中医药学的重要内容之一，在多年的临床实践基础上，筛选中药处方外治胸痹心痛，最终确定宁心膏穴位贴敷（透皮给药）治疗冠心病心绞痛，取得了较好的临床疗效。 【主要技术指标】 1．临床研究：心绞痛症状疗效总有效率为92%，穴位敷贴宁心膏可明显改善患者的心绞痛症状。心电图疗效总有效为63.0%，心绞痛患者治疗后血清SOD均较治疗前活性增强，经治疗后患者的LPO含量亦均下降，说明宁心膏能扩张冠状动脉，改善心绞痛患者的心肌缺血状况，而且能通过良好的清除自由基和抗氧化途径，对缺血/再灌注损伤的心肌具有保护使用。 2．实验研究：宁心膏对垂体后叶素致大鼠一过性急性心肌缺血和氧自由基影响试验结果表明，宁心膏的小剂量组、大剂量组均可显著降低大鼠在注射垂体后叶素后15s、30s、2min、5min和10min引起的II导心电图ST段升高，提示宁心膏有抗注射垂体后叶素引起的急性心肌缺血作用。可显著降低大鼠血清MDA而升高SOD，且其作用较硝酸甘油明显(P<0.05或0.01)。 【推广应用前景】内病外治是中医的重要治疗手段之一，穴贴宁心膏的开发将会产生良好的社会和经济效益。 【进展情况】已完成临床前主要研究工作。   

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。

心脑血管类疾病是我国居民首要致残致死原因，介入手术已成为其主要治疗手段，但因操作失误或器械植入不当可引发灾难性后果。本项目针对这一重大民生问题开展研究，核心技术包括：1) 基于深度学习的血管疾病医学影像自动分割及三维重建算法，服务于智能诊断；2) 基于生物力学和计算机视觉的虚拟手术算法，服务于术前规划；3) 基于血液动力学的高精度算法，服务于血管疾病功能参数的分析。基于上述技术，本项目构建集合智能诊断、术前规划、术后转归预测及风险评估的诊疗一体化系统，服务于相关疾病的智能临床诊治。