智能实训 聚焦汽车、城市轨道交通、人工智能、智能制造等产业发展趋势，基于对职业能力和典型工作任务的分析，以虚拟仿真、物联网、视频AI、课程资源开发为核心产品，服务于院校专业人才培养、教学模式变革、实训基地建设的整体解决方案规划建设。 智能网联汽车整体解决方案 提供开放式汽车电子控制教学平台、全景式智能制造装配环线实训平台、 精益生产实训模拟系统、以及整车模块化开放式教学平台，助力汽车工程技术专业群人才培养。 虚拟仿真 虚拟现实+人工智能相结合，将高新技术和科普实训设施融合在一起，以实带虚，以虚助实，让学生们直观的、立体的、清晰的学习专业知识和岗位技能。 城市轨道交通 提供以地铁运行场景为基础的实训单元、轨道车辆检修VR仿真交互式实训系统、站台门间隙探测实训实验平台，模拟轨道交通多种不同的应用场景，为学生实训提供有效实践环境。 人工智能 基于云、大数据、物联网、AI应用场景开展人工智能领域的知识学习和实训 智能制造 以数字化未来工厂发展为方向，穿插MES数据采集与分析，构建以工业互联网为特征的智能实训平台，让学习者通过实训系统，对未来数字工厂有全面的理解和认知。 课程资源开发 实训指导手册、活页式教材、Flash、2D动画、3D动画、视频微课、工程案例等。 职教信息化 围绕职业教育教学、实训、考核数字化应用场景，以理实考一体化的多元业务接入服务于理实一体教学场景、业务调用、课程资源开发和职教智慧考务，IoT实训管控链接实训设备管理，打通实训基地整体运维信息化管理流程，打造数字职教的平台及系统。 理实考一体化 聚合职业教学环境理论教学、实训教学、技能考核等核心应用场景需求，搭建一体化环境实训智慧教学、技能实训、技能考核的硬件环境和考务综合管理。 IoT实训管控 为解决围观式教学提供基于物联网的实训管控设备，联动传感采集组件、诊断故障设备、IoT实训管控平台进行数据交互，为实训智能管控提供三维可视化显示及报表。 职教智慧考务 以构建技能型社会为目标，推进学历社会转向技能型社会，培养更多技术技能型人才。以统一标准、统一要求、统一管理为出发点，提升技能考核认证管理水平，服务考试工作人员和考生的合法权益。 实训基地运维管理 提供职业院校实训基地的整体运维解决方案，依托大数据等信息技术实现智能运维，为预测式维修和便捷化管理提供可能，有效减轻运维人员工作量，构建绿色、精益、健康运行的实训基地。 产教融合 为推动现代职业教育高质量发展，发挥社会力量在职业教育发展中的重要作用，竞业达依托在智慧教育、智慧轨道、智慧城市等行业教育+产业的双重背景，深耕校企合作的产教联盟模式，以“来自于工业，服务于工业”的理念，服务于技术技能人才培养，深入推动产教融合模式创新和实践。 产业学院 聚焦产业学院的建设目标和重要任务方向，搭建产业群链接广大职业院校的深度合作关系，以产业学院形式践行产教融合。 校企合作 未来紧跟行业发展及新技术趋势，以“从产业中来，回到产业中去”的理念，服务于更多的企业与院校，搭建标准化的专业建设体系。 科研转化 推动科教融合，将研究成果及时引入教学过程，促进科研与人才培养积极互动，助力职业院校实训教学和科研能力提升。 实习就业 服务校内、外实习实训基地建设，以行业应用规模应用的真实场景，强化1+X书证融通、新职业等促进“宽口径、宽专业、宽技能”的人才发展模式，服务企业和院校专业建设顶岗实习标准，搭建职培合作生态，拓宽资格认证、实习和就业通道。 咨询及服务 对标现代职业教育体系高质量发展要求，以职业教育整体解决方案咨询、实训基地规划建设、教学信息化升级、教学场景数字化运维为核心，深度开展职业教育产业链、教育链、人才链全业务段咨询与服务，重塑创新人才培养体系和教学发展模式，实现产业和教育生态闭环良性互动发展。 培训认证 立足职业院校、聚焦行业领域提供国培、省培、行业培训、企业员工入职等技能培训。提供1+X技能等级证书、企业工程师等认证。 大数据分析 充分利用大数据、人工智能等新技术，开展无感式、伴随式数据采集，构建科学化、精细化的教学质量监测评价数据指标结构体系，利用人工智能进行多元化、过程化大数据分析。 专业建设 为院校新增设专业方向提供人才培养方案，充分调研行业技术技能人才需求、分析岗位职业能力和核心技能，配套专业实训装备及企业真实案例课程资源转化，提供师资培训，助力院校专业高质量发展。 实训基地规划 基于智能实训系统、智慧教学系统、智能运维系统、督导评教系统于一体的整体实训环境规划设计，融入信息化、智能化元素，为个性化教学、设备安全绿色高校管理，教学质量跟踪评估和教学工作诊断改进提供支撑保障。

产品简介该课程依托大数据、MA等营销新兴技术，基于数字商科云平台、DMP 营销大数据中心、ma营销自动化平台，SCRM客户全周期运营系统等平台开展的综合实训。课程从服装制造型企业数字化转型出发，以百万用户千万级订单数为基础，以真实企业项目为载体组织教学，培养学生数据分析、营销策略的制定、客户标签制定、营销活动精准触达、私域流量运营、营销短视频制作、营销直播等知识和能力的提升。人才培养面向：营销领域新职业、新岗位、新能力聚焦营销数据分析，侧重私域会员运营体系搭建，体现新媒体的推广和依据数据分析的营销方案制定，培养学生应用新兴技术能力，具备解决企业真实营销业务的知识和能力。 产品展示

本发明公开了一种具有立体视觉显示的医学影像工作站，所述 医学影像工作站包括计算机主机、3D 显示屏、输入设备和软件系统； 软件系统包括一般医学影像工作站所具备的软件功能模块，以及立体 视觉显示模块、3D 交互模块、2D 显示与立体视觉显示联动模块；立 体视觉显示模块用于实现含景深信息的立体视觉显示；3D 交互模块用 于从输入设备接收用户输入的含景深信息的操作指令，并在 3D 显示屏 上实时、同步显示出操作结果；2D 显示与立体视觉显示联动模块用于 实现 2D 显示屏和 3D 显示屏联动，或 2D 显示和立体视觉显示之间切 换。本发明可以弥补现有的医学影像工作站在立体视觉显示、3D 交互、 2D 显示与立体视觉显示联动方面的不足，从而提高医生的观测效果和 工作效率。

一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。

本发明提出了一种医学影像计算机辅助分析方法，包括以下步骤：通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描，对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作，得到一次图像数据；通过可见光光源和感光元件对所述医学影像进行二次扫描；对二次扫描图像的体数据进行所述图像分裂操作，得到二次图像数据；将所述一次图像数据和二次图像数据绑定，与病理数据库中已有的病理样本相比对，比对过程具体为一次图像数据互相比对，二次图像数据互相比对。

等效负折射率平板透镜又称 DCT-plate，该技术通过光场重构原理，将发散的光线在空中重新汇聚，从而形成不需要介质承载的实像。根据场景需要，可设置不同的影像呈现角度，结合体感互动装置实现人与实像的直接交互。该技术现处于世界领先地位！ 

本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法，首先，对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图，再经过数学形态学增强，得到增强视觉显著图，利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测，得到疑似油罐区域；然后，对遥感影像进行 turbopixels 过分割，根据特征合并分割块，根据似圆 特征，得到疑似油罐区域；最后，结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果，利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类，过滤掉同心圆和非油

本发明提供一种核安全壳高分辨率影像采集系统，包括移动平台、采集平台和控制中心，所述移动 平台包括框架，用于控制采集平台竖直位置并担负配重的电机总成，用于控制采集平台距离安全壳壳壁 距离的推拉杆装置，安装于框架底部用于控制采集平台及移动平台水平位置的轨道轮，控制箱，无线网 桥，以及用于采集平台上下移动限制控制的轨道绳；所述采集平台包括框架，固定在框架两侧用于沿着 安全壳壁采集照片的相机，固定在框架中间位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明灯，以及

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055