人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

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。

相关专利提出了具有治疗及预防慢性肝纤维化和肝硬化的中药组合物（蒿鳖养阴软坚方）及其提取工艺，具有活血软坚散结、养阴凉血、清热利湿解毒的功能，对不同病因(四氯化碳复合因素、BSA、Con A、血吸虫病、乙醇)所致的肝纤维化及肝硬化有确切的预防和治疗作用，有体外抗乙肝病毒的作用，可用于多种原因如慢性病毒性肝炎、血吸虫病和长期饮酒以及化学毒物中毒等所致的肝纤维化及肝硬化

【发 明 人】王旭东；于莉英【技术领域】本发明涉及临床用于治疗肝纤维化的中草药散剂及其制备方法，属于医药技术领域。【摘要】本发明涉及临床用于治疗肝纤维化的中草药散剂及其制备方法，属于医药技术领域。所述的治疗肝纤维化的中草药散剂，是由下列质量份的物质组成:莱菔子10一15份、炒麦芽30一35份、全蝎8一13份、怀牛膝10一15份、三七粉10一15份、琥珀末2一7份、乌梅10一15份。本发明选材科学，配方合理，制备的工艺方法简单。制备的治疗肝纤维化的中药复方制剂，服用简便、疗效明显、经济安全，是治疗肝纤维化的理想内服药。

医生重建肝脏三维结构时间：1-2小时 ，效率低 无法自动计算肝体积和自动分段 无法满足临床需求。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 刘凯 计算机与电子信息学院/电子信息 2020.9/2024.6 胡思蓉 国际学院/金融数学 2019.9/2023.6 黄康平 计算机与电子信息学院/电子信息 2021.9/2025.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张学军 计算机与电子信息学院 教授 图像识别 四、项目简介 医生重建肝脏三维结构时间：1-2小时 ，效率低 无法自动计算肝体积和自动分段 无法满足临床需求。团队提出了肝脏诊断医疗辅助云平台新方案。我们有四大核心技术，第一是首创TPS与FFT结合进行肝脏硬度检测，肝脏采用cine-tagging网格标签，空域与频域相结合；第二是基于医学图像的多模态、多特征量的肝脏疾病检测方案，多模态、多特征量融合，有效提高检测准确率，肿瘤检测识别率行业领先高达97% ；第三是FPGA+边缘计算赋能CT数据腹部器官三维重建，建模时间从1-2小时降为1-2分钟；第四是首创 边缘差分检测算法，解决了纤维化肝脏难以快速精确建模的世界难题，建模精度世界领先。目前有发明专利 9项，国际发明专利1项，软著12项。我们与美国南加大、日本岐阜大学、德国布莱梅大学肝脏诊断领域国际知名专家就肝脏纤维化建模、CT数据肝脏器官分割等课题展开合作研究。2021年CSIG图像图形中国行 团队成员刘凯、曹欣燃与指导老师张学军教授同中国科学院蒋田仔、电子科技大学教授陈华富、吉林大学教授王世刚、南开大学教授程明明就“精准目标分割与识别”主题进行交流讨论。美国南加州大学凯克医学院腹部影像科放射学主任Vinay Duddalwar对本项目进行肯定和推荐。我们的肝脏纹理分析方法被RSNA北美放射学会评为“最佳肝硬化成像工具”。我们与6家国内外顶尖医疗院校进行产学研合作研究。

采用特征可视化技术对嗜酸性粒细胞与非嗜酸性粒细胞进行了特征区分，结果与病理形态学诊断特征一致。同时，团队成员还对诊断耗时进行了比较，采用现有病理医生随机抽取10个视野的方法计数和诊断一个鼻息肉患者平均需要12.7分钟，病理医生若进行全片视野进行完整计数和诊断平均需要148.6分钟，而AICEP进行一个全片诊断只需要5.4分钟，大大节约了时间成本和人力成本。下一步，AICEP平台将进行云化及模块化，通过云平台将专家级的鼻息肉病理诊断水平拓展到基层医疗机构。       该成果也是我校附属第三医院与清华珠三角研究院自2019年4月联合成立粤港澳大湾区首个“医学人工智能中心”后的又一研究成果。该医学人工智能中心基于中山大学附属第三医院“一体两翼、三城四院”发展格局下丰富的医疗资源，多个学科群的优势和特色以及清华珠三角研究院、清华大学在人工智能领域的技术优势，着力建设三大平台：医疗影像辅助诊疗平台、人工智能技术服务平台、专业技术人才培训平台。计划5年内将该中心打造成粤港澳大湾区医学人工智能应用的示范基地。

本实用新型公开了一种人工髋关节磨损试验控制装置，包括支撑基座、支架和控制器，所述支架的末端套入支撑基座的末端，所述支撑基座和支架两侧通过轴承安装有转动杆，所述支撑基座的中间通过转动杆安装有试验箱，所述试验箱内设置有倾斜网板，并通过倾斜网板设置有髋臼试样，所述支架的中间通过转动杆固定安装有股骨头试样，所述股骨头试样的末端连接有液压杆，所述液压杆与股骨头试样的末端安装有压力传感器，所述试验箱的底部连接有振动杆，所述支架对应的转动杆上通过驱动带设置有往复电机。本实用新型，根据不同人体内的人工髋关节模拟受压磨损程度进行试验，进而得到人工髋关节在使用时段内的状态。