研发“智能热成像体温检测系统”   早在今年春节过后，作为影像医学国家临床重点专科、上海市重点学科及一流学科等学科带头人，上海健康医学院院长黄钢充分调研了解测温系统现存的短板，比如测温速度慢、测温不准确、信息化数据整合不全、疫情数据分散、人员轨迹不明、缺乏大数据分析等问题，结合科技攻关与实践教学，组织师生团队针对性解决。 黄钢认为，在基于人工智能的大数据时代，医学院校必须“医工”结合，做出有自身特色、实用性强、适合学校人流特点的“智能防控系统”。当然，要同步实现智能分析，面临检测流量和测量精度、戴口罩人脸识别准确度，以及红外硬件数据获取等难题。 对此，来自医疗器械学院的世界技能大赛获奖选手指导老师白宝丹迅速响应，与生物医学工程、大数据、计算机网络技术专业的刘亚特、孔伟权、刘娟芳3名留校学生组成“防疫攻关创新团队”。 他们日以继夜，攻关在各种环境下准确测定人体温度的程序，解出热红外程序的视频信号和深度学习算法如何结合，进而提升人脸识别算法。经过多次实验和数据分析，初步构建出满足学校要求的红外测温模块，并在近100名留校学生，以及后勤、保卫处等多批次人员配合下完成了这一模块测试。 如今，通过集成创新，团队成功研发出一套“智能热成像体温检测系统”，系统利用人工智能、红外热成像等技术，实现了戴口罩无接触式的“无感测温”，能够多人次地快速检测体温，每个终端每秒钟平均可测温3人以上，达到了校园密集测温要求。白宝丹表示，针对各种情况反复进行了上百次实验，最后得到这一个比较优化的模型，“用模型参数调节测温模块，获得了不超过0.3摄氏度的误差，大大节约了测温成本，提高了测温效率。” 目前，该系统已成功应用到上海健康医学院的学校食堂和校门口，将为更多师生返校保驾护航。

智能OA系统是为学校内部沟通搭建的智能移动办公平台，能够快速实现内部信息的上传下达，含PC版、Web版和手机版。收发文管理公告：收发公告管理审批：审批流程管理、权限管理 任务：收发任务管理沟通：通讯录、即时通讯、群组、讨论组签报：多人签报、签报回复、签报情况查询 日志：多种日志类型、支持多人阅读、阅读状态统计查询：单位通讯录、公用通讯录、系统价值：系统能够跨平台、跨系统运行，是真正的协同办公平台，实现执行、管理、决策的完全协同一体化智能化、一体化的办公平台，含PC版、Web版和手机版，可随时随地移动办公，提高工作效率实现无纸化办公，减少纸张、碎纸机等耗材的使用是学校内部的沟通平台，解决审批、公文流转的问题，能够快速实现学校内部信息的上传下达

产品详细介绍  潮州市长宇教学仪器有限公司根据我国目前中小学外语听力考试及训练要求，结合校园广播现状与发展方向，采用单片机编解码技术、软件编程技术、网线传输技术等有机结合，开发出一套具有自主知识产权的数字化可寻址智能广播系统——CY-01型智能可寻址广播系统，本系统以其“优质、经济、稳定、实用”等特点，已经得到了众多学校的认可，是集外语听力考试、训练与校园广播为一体的新一代数字化可寻址智能广播系统，是学校校园智能广播最佳解决方案。 系统特点： ◆可寻址智能广播系统是本公司自行研制的适用于学校、机关、宾馆等单位广播的专用设备，它构思新颖、设计巧妙，具有自主知识产权，荣获国家发明专利（200810031517.1）及实用新型专利（200820053171.0），是实现教育现代化的一种不可缺少的教学设备。 ◆系统采用先进的单片机技术，超简化控制，能够实现四路音源同时播放，四种音源互不干扰。 ◆对象化编班及分组，可根据学校每学期班级变动情况，在广播室通过键盘操作即可更改班级名称并重新分配组别，而不用改动线路。 ◆总线型布线结构，简单方便，工程费用低，维护方便。 ◆全部功能由中央控制器完成，操作简便、使用直观，只需要在中央控制器界面上进行简单键盘操作就可以完成。 ◆音源可自行选择，如CD、MP3、卡座等。 ◆七级电子音量调节，自动记忆存储上次音量状态，不用多次设置音量，防止误操作。 ◆独特的抗干扰设计，智能广播解码器控制电路具有自动检测故障，自动离线功能。 ◆自动定时广播，可完成无人值守的预备和上下课音乐铃声、眼保健操和音乐、广播等的自动定时播放；也可手动播放，简单灵活。 ◆中央控制器可用键盘操作，也可用简便手动方式控制。 ◆中央控制器可内存2G的歌曲，用户可自行录入、删改。 ◆定时控制装置每天可设置120个工作点，能满足学校的要求。 ◆播放点如教室、办公室可任意增减，不用改动设备及线路。 ◆广播时由中央控制器自动向整个系统供电，不广播时，除中央控制器外，整个系统不供电，既省电又安全。

产品详细介绍 讯飞启明智能评卷系统，基于科大讯飞自主知识产权的手写识别、自然语言理解、智能评测等人工智能核心技术设计研发。能够实现对除选择题以外的所有题型的空白题检测，以及对语文作文、英语作文、英语翻译、文综类简答题、英语填空题题型的计算机智能评卷，同时针对语文作文与英语作文，还能够有效检出考生作答内容与试卷题干内容或外部范文内容高相似的异常答卷。 智能评卷系统可结合现在成熟的扫描网评技术，提供面向大规模纸笔考试的新一代智能化扫描网评解决方案。在扫描工作过程中实时进行空白卷、相似卷的检测筛选以及主观题的智能评卷；将扫描环节输出的数据结果作为客观的第三方质量评价标准，进行在线或离线的评卷质量监控，提升评卷质量；同时，主观题的计算机智能评卷在一定程度上可以辅助人工评卷，有效降低主观题人工评卷的工作量。 产品优势 统一标准、保障评卷公平公正 仅需投入少量技术人员与服务器，减少人工评卷所需的大量评卷员与设备的投入，能够降低现有人工评卷约50%的组织成本。 智能质检、提升评卷质量

为满足安保行业对移动无线视频传输的需求，清华大学利用在数字电视广播技术领域的长期积累，研发成功可变带宽无线多媒体传输系统。该系统采用清华大学自主发明的 TDS-CP-OFDM 技术，可在 3~20 公里范围内将一路高清晰度的现场图像和声音实时回传， 具有移动速度快、抗干扰能力强、绕射能力强、覆盖范围大、图像清晰流畅等特点，已广泛 应用于公安、消防、武警、电视台等行业，在安全保卫、抗震救灾、新闻报道等领域发挥了 重要作用。通过在城市制高点设置接收基站，在移动的车辆上安装车载发射机或由单人背负单兵发射机，将摄像机拍摄的现场图像和声音实时地传送到接收基站，再通过光缆将收到的图像由基站传送到指挥中心，使指挥员在第一时间了解现场的实时情况，及时进行指挥和处置。

1 成果简介为满足安保行业对移动无线视频传输的需求，清华大学利用在数字电视广播技术领域的长期积累，研发成功可变带宽无线多媒体传输系统。该系统采用清华大学自主发明的TDS-CP-OFDM 技术，可在 3~20 公里范围内将一路高清晰度的现场图像和声音实时地回传，具有移动速度快、抗干扰能力强、绕射能力强、覆盖范围大、图像清晰流畅等特点，已广泛应用于公安、消防、武警、电视台等行业，在安全保卫、抗震救灾、新闻报道等领域发挥了重要作用。2 技术指标工作频率范围： 300~850MHz 或其它工作判断频率步进间隔： 166KHz发射功率： 10W（车载发射机）、 1W（单兵发射机）接收灵敏度：优于-102dBm带宽： 1/1.33/2/2.67MHz 可调覆盖范围： 10~20 公里（车载）、 3~5 公里（单兵）视频编码方式： H.264/MPEG-2图像分辨率： D13 应用说明通过在城市制高点设置接收基站，在移动的车辆上安装车载发射机或由单人背负单兵发 射机，将摄像机拍摄的现场图像和声音实时地传送到接收基站，再通过光缆将收到的图像由 基站传送到指挥中心，使指挥员在第一时间了解现场的实时情况，及时进行指挥和处置。4 效益分析目前已经完成设备的定型。单台硬件成本约 1 万元。

本项目研制了一种结合传统无线传感器网络技术与无线多媒体传感器网络技术的环境监测系统，它能够采集、感知环境中的温度、音频、视频、图像等多种信息，可以进行数据处理、上传与存储，为用户提供数据查询和分析功能。本系统主要由普通传感器网络、多媒体传感器网络、汇聚节点、无线多媒体环境监测软件等部分构成。其中，传统无线传感器节点（以CC2430为核心器件，TinyOS操作系统）基于Zigbee协议构成传感器网络，实现对环境中温度的采集；无线多媒体传感器节点（ARM9处理器，Linux操作系统）基于802.11b

海信校园多媒体信息发布系统，为用户提供校园信息文化，节目制作发布平台。平台可进行校 园多媒体统一发布信息，文本，节目终端发送，统一管理，为构建校园文化信息展示助力。系统部署方便，快捷，通过网页或移动端即可登录操 作使用，让管理不再局限。持对不同类型素材上传，对图片、视频、音乐等进行分类 管理，满足学校个性化宣传需求。上传，下载采用先进技术，支持超大、超高清视频稳 定上传和下载，为使用者带来便利，节省时间。所有操作都可通过静默采集，直接形成可视化数据报表， 利于管理者分析统计数据。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。