XM-427A眼眶及眼周解剖模型   XM-427A眼眶及眼周解剖模型放大2倍，显示眶内的神经血管及其眶内眼器，包括眼球外形、视神经、眼外肌、泪腺以及展神经、睫状神经、泪腺神经、额神经、鼻睫神经、动眼神经的分支、三叉神经的三个分支以及眼轮匝肌等，同时还可显示鼻腔外侧壁的结构，部分眼球血管的供应。 尺寸：放大2倍，30×28×23cm 材质：PVC材料

XM-430眼球的发生模型   功能特点： ■ XM-430眼球的发生模型由7部件组成，显示眼球的外形结构发生变化过程。 ■ 在前脑泡突出左右两个眼泡，剥掉左半外胚层露出的眼泡并形成末端膨大部和较细的蒂。 ■ 眼泡末端膨大内凹陷形成内外两层眼杯，由于在发育过程中上面和两侧面生长快在眼杯下方出现一缺口即脉络膜裂。（裂内有视网膜中央动静脉通过） ■ 在胚胎六一七周，脉络膜裂开始闭合眼杯形成完整的双层球状杯形体，杯口缩小成瞳孔眼杯前部发育形成视网膜盲部，后部发育形成视网膜视部。 ■ 在胚胎四五周时覆盖眼杯表面的外胚层局部增厚即晶状板，在眼杯凹陷时晶状体板即随着突入眼杯内形成晶状体凹。 ■ 胚胎六周至三个月之间，自视网膜前部生成次级玻璃体纤维，排列整齐将杯内的原始玻璃体压缩到中央部，这时玻璃体与眼球同时增长。 ■ 四个月胎儿眼球解剖，眼杯周围的中胚层分化出内外两层后，外层致密的纤维形成巩膜，内层疏松的形成血管膜即脉络膜睫状体和虹膜，玻璃体动脉穿过玻璃体。 ■ 眼睑和结膜的发生，眼睑和结膜均来自表面外胚层在胚胎第五周开始时眼的周围形成褶，褶的外层化成眼睑皮肤，内层分化成结膜。 ■ 尺寸：放大 ■ 材质：玻璃钢材料

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。       中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。

该技术的裸眼立体显示器采用视差照明式多视点裸眼立体显示方式，支持一对立体图像的信号格式，并且可以供多位观看者同时自由观看，平面立体兼容。立体显示器可以在宽广视场内（±45°）观看立体图像，无需佩戴任何辅助工具（例如立体眼镜等），肉眼直接观看。当显示平面图像时，显示器具有高清晰平面显示的画面质量。换言之，该显示器在显示平面图像时，显示器可以切换成平面显示模式，在此模式下，显示器是一台完全的普通的平面显示器，其显示性能（如分辨率、视角、对比度等）与普通

本项目面向室内外环境下对目标和环境的可靠快速感知需求，突破高性能主动适应的混合稳像、动态目标快速搜索追踪、智能探索感知的快速地图创建和定位与场景理解关键技术，研制具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼样机一套，可实现快速追踪动态目标，实现环境三维建模与场景理解，成果将为机器人智能化、自主化导航提供主动感知的新途径。重点开展如下研究： 1）具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的结构高动态轻量化优化设计及优化的电机驱动方式，提出眼球各自独立运动、眼颈协调的关节配置方案，研究多轴关节的实时同步控制，研究图像传感器、IMU传感器及RGBD传感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，实现对环境的高精度时间同步视觉感知。 2）高性能主动适应的混合稳像算法 针对图像抖动模糊问题，研究主动适应的机电混合稳像算法；结合姿态反馈信息通过眼颈关节协调进行适应性姿态调整去除低频扰动，通过IMU及图像时间序列进行相机6D位姿估计与滤波消除高频扰动，实现主动适应混合稳像算法。 3)动态目标快速搜索追踪算法 针对快速运动的视觉目标，研究基于深度强化学习和注意力机制的目标跟踪算法；同时研究基于眼颈运动神经回路控制机理的眼颈协调优化视觉伺服跟踪算法，使冗余眼颈关节实现优化协调运动，实现时间最优快速目标追踪。 4）智能快速地图创建和定位与场景理解 针对未知场景，基于双眼RGB图像序列及深度传感器信息，生成仿生眼环境观测的序列决策指令，实现更优更快的环境地图创建。实现室外环境三维建模与场景理解。

本项目面向室内外环境下对目标和环境的可靠快速感知需求，突破高性能主动适应的混合稳像、动态目标快速搜索追踪、智能探索感知的快速地图创建和定位与场景理解关键技术，研制具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼样机一套，可实现快速追踪动态目标，实现环境三维建模与场景理解，成果将为机器人智能化、自主化导航提供主动感知的新途径。重点开展如下研究： 1）具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的结构高动态轻量化优化设计及优化的电机驱动方式，提出眼球各自独立运动、眼颈协调的关节配置方案，研究多轴关节的实时同步控制，研究图像传感器、IMU传感器及RGBD传感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，实现对环境的高精度时间同步视觉感知。 2）高性能主动适应的混合稳像算法 针对图像抖动模糊问题，研究主动适应的机电混合稳像算法；结合姿态反馈信息通过眼颈关节协调进行适应性姿态调整去除低频扰动，通过IMU及图像时间序列进行相机6D位姿估计与滤波消除高频扰动，实现主动适应混合稳像算法。 3)动态目标快速搜索追踪算法 针对快速运动的视觉目标，研究基于深度强化学习和注意力机制的目标跟踪算法；同时研究基于眼颈运动神经回路控制机理的眼颈协调优化视觉伺服跟踪算法，使冗余眼颈关节实现优化协调运动，实现时间最优快速目标追踪。 4）智能快速地图创建和定位与场景理解 针对未知场景，基于双眼RGB图像序列及深度传感器信息，生成仿生眼环境观测的序列决策指令，实现更优更快的环境地图创建。实现室外环境三维建模与场景理解。

成果简介立体显示技术与传统二维显示技术相比， 可以提供场景的更为全面的信息，其优点是显而易见的， 具有十分广阔的应用市场。传统的立体图象显示需要佩带偏振眼镜、 互补色眼镜、 液晶眼镜或头盔之类的辅助工具， 人眼除了观看屏幕外， 做其他工作十分不便。 裸眼立体显示技术无需佩带眼镜即可获得立体视觉， 具有更大的灵活性和实用性。 裸眼 3D 技术将在电子游戏、 电影、 电视、 广告、 医学等各领域全面铺开， 具有极为广阔的市场前景。3D 技术的迅速发展和技术革新的突飞猛进， 给

XM-428眼球与眼眶放大模型   XM-428眼球与眼眶放大模型在上颌骨上方将眼球水平切，由眼眶、眼球壁巩膜、上、下半侧、晶状体、玻璃体以及眼球外肌和视神经等10个部件组成，并显示眼球壁（巩膜、角膜、虹膜、睫状体、脉络膜和视网膜）、眼球内容物、眼球外肌、眼副器以及血管和神经等结构。 尺寸：放大3倍，19×18×22cm 材质：PVC材料

XM-SWM高级眼视网膜病变检查模型   一、功能特点： ■ XM-SWM高级眼视网膜病变检查操作模型用于训练眼底检查和眼底病变诊断技巧，配有13种临床常见的眼底病变模块且更换方便，利于示教和训练。 ■ 模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型呈标准的眼底检查体位，病变图片可以方便置入到模型内。 ■ 可用眼底镜进行眼底检查。 ■ 病变图片可在幻灯机上放映并教学。 ■ 共有13种病变： · 正常视网膜                         · 老年性视网膜黄斑变性/玻璃疣 · 视网膜中心静脉闭塞                 · 高血压性视网膜病变 · 视乳头水肿                         · 视神经盘凹陷 · 视神经萎缩                         · 轻度背景型糖尿病视网膜病变 · 背景型（单纯型）糖尿病视网膜病变   · 增殖前期糖尿病视网膜病变1 · 增殖前期糖尿病视网膜病变2          · 增生性糖尿病视网膜病变 · 糖尿病视网膜病变 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 高级眼视网膜病变检查模型：1台       ■ 病变模块：13个 ■ 说明书：1册                         ■ 保修卡合格证：1张