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浙江大学国家级双创示范基地·三墩元空间
浙江大学国家级双创示范基地·三墩元空间，坐落于毗邻浙江大学（紫金港校区）的宝港科创空间，一期总面积约2500平方米，设有展示区、路演多功能厅、会议厅、办公区、洽谈室、创业项目展示区等多个功能空间，充分满足浙江大学创业者创业、交流、互动、发展等多方面需求。
浙江大学
2022-07-22
中国科大实现多种空间转录组分析算法的系统性评估
中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组通过设计一整套分析流程，系统性评估了16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。
中国科学技术大学
2022-06-02
基于子带空间关注测度的可分级音频编码系统及方法
本发明提供一种基于子带空间关注测度的可分级音频编码系统及方法，包括基于能量、频率和空间 信息综合计算各子带的子带重要性测度并排序，根据综合测度的排序结果进行比特分配、残差量化编码， 对子带排序编号的编码结果和残差量化编码都加入码流。本发明根据能量、频率和空间信息作为子带优 先级分配策略，相比单纯利用能量或频率作为感知测度具有更明显的指导意义。
武汉大学
2021-04-13
奥威亚AI赋能创新，广州大学教学空间更智慧
在广州大学，奥威亚的AI分析技术还进行了创新应用，课堂上AI录播赋能线上线下混合式教学；课堂外，AI录播充当“智慧之眼”赋能智能管理。
广州市奥威亚电子科技有限公司
2022-12-21
一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法
本发明公开了一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法，首先对训练图像集中的文本图像，获取图像的文本内容，并训练基准点定位网络、图像预处理网络、图像编码器网络以及特征解码器网络等网络模型；然后利用训练得到的网络模型对待识别图像集中图像进行空间变换，得到变换后的待识别图像；然后计算变换后的待识别图像的特征向量以及预测概率序列，最终获取图像识别的结果。本发明方法文本识别准确率高，且能够克服文本排列不规则等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11
反射式空间光调制器FSLM-2K39-A02
西安中科微星光电科技有限公司
2022-06-27
专家报告荟萃㊷ | 中教华影董事长王卫权：教育数字化进程中的高校党建与思政工作创新探索
为贯彻落实党的二十届三中全会部署和全国教育大会精神，根据中央领导和部领导对思政育人工作的指示要求，中教华影在数字赋能党建、网络思政、大思政课等方面开展了卓有成效的探索。从专项行动、标志项目、关键指标三个维度支撑新时代立德树人工程见行见效，将网上网下充分融合，画好网络育人“同心圆”。
中国高等教育博览会
2025-03-14
凝聚科技创新磅礴力量 昂首奋进新时代新征程
10月22日，中国共产党第二十次全国代表大会胜利闭幕。在全党全国各族人民迈上全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的关键时刻，党的二十大进一步指明了党和国家事业的前进方向，是未来5年及更长时期内我们党带领人民团结奋斗的重要遵循。
科技日报
2022-10-24
腹泻或为新冠病毒感染指标的研究
根据目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常见的症状是发热和咳嗽等，而表现出腹泻症状的患者较少。广州中山大学第三附属医院学者在预印本平台medrxiv发表文章称，腹泻可能是新冠病毒感染的一个指标，提示临床医生应更加关注腹泻患者。而目前三项研究报告的腹泻发生率不同。作者认为，腹泻可能是一个被忽视的症状。由于冠状病毒通过结合ACE2入侵人体细胞，ACE2也可调控肠道炎症，为了追踪新冠病毒介导的感染途径，团队使用单细胞RNA测序进行了分析。结果发现， ACE2 在小肠中高度表达，尤其在近端和远端肠细胞中显著升高，而ACE2在肺组织中的RNA水平较低。因此，团队怀疑，当人们食用受感染的野生动物时，表达ACE2的小肠上皮细胞可能容易受到新冠病毒感染，腹泻可能是感染的一个指标。研究还分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受体和Mers-CoV病毒的DPP4受体的表达谱。发现这些病毒进入受体的 RNA 水平也在近端或远端肠细胞中也呈现高表达，与ACE2的表达谱一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表达谱明显重叠，人类肠道很可能是这些病毒的另一种感染途径。 作者建议，对于新冠病毒感染预防，不仅要戴好口罩防止通过呼吸道感染，也不能忽视病从口入经肠道感染，疫情期间，食物最好要高温烹饪。由于新冠病毒与SARS病毒高度同源，约20～25%的SARS患者有腹泻，而目前新冠病毒肺炎的腹泻发生率仅2～3%，这令人困惑。作者指出，鉴于疫情中的很多初期患者报告与野生动物市场有联系，这一观察提出了一个重要问题，即当食物到达小肠时，病毒是否通过污染食物传播。
中山大学
2021-04-10
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。
中山大学
2021-04-10