仪表智能识别物联网系统由智能读表相机、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集仪器仪表的各项数据，将数据上传到网络服务器，存储、整理分析，通过智能应用系统实现实时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。

轴承智能制造生产示范线以滚动轴承装配为应用场景，基于云平台和工业互联网技术，研制出滚动轴承机器人自动装配作业生产线；运用数据化设计技术，建立滚动轴承机器人自动装配生产线三维数字化模型，结合深度学习等技术，实现滚动轴承装配作业流程优化和仿真；借助无线网和传感器，实时采集滚动轴承装配生产的过程数据，并上传云端，应用数据统计和机器学习技术，自动生成滚动轴承装配生产过程的数据报表；采用云端软件架构，开发集滚动轴承装配生产过程管理、实践教学管理、在线课程和远程教学指导等功能于一体的管理软件，为工科学生或企业员工学习云制造技术，提供一款忠于工业生产场景，云制造技术要素齐备，工艺流程短小精悍，便于实验实训组织和开展的典型生产线。 滚动轴承装配柔性生产组成：由原料货架、AGV、滚动轴承自动装配单元、工业相机、货架等硬件设备构成。工业互联网组建：机器人、PLC、AGV、工业相机等节点及现场传感器，通过工业互联网相连接。生产线数字化模型建立：利用虚拟仿真软件创建设备三维数字化模型。生产工艺流程重组、优化和仿真：基于效率、能耗或设备利用率等，运用智能调度算法，实现过程模拟仿真、流程规划。生产过程精细化管理和智能决策：建立生产过程数据采集和分析系统，利用工业大数据分析技术，自动调整生产工艺参数。

优化人工智能学科布局，加快人工智能领域一级学科建设。 密切关注人工智能领域前沿技术，将技术及资源引入到人才培养。 部署完整的人工智能实验环境、实验资源、课程体系和教学全流程平台。 搭建完整的专业框架，全面支撑高校人工智能方向的教学与科研。 培养具备深度学习算法设计开发的人工智能应用型人才。

监测实训室本着“统筹规划、分步实施、标准统一、先进实用、安全可靠、软硬并重、重点突破、以用促建”的建设原则，科学决策，有计划、有步骤地逐步将学院建设成为一个智慧、网络化、智能化的虚拟大学，通过建造基坑监测实训室、高支模监测实训室、隧道监测实训室、大坝监测实训室、桥梁监测实训室等实训基地，形成“教、学、练、考、交互、体验、协作”的综合培训模式，学习工程安全监测技术，提升安全素质，增强安全意识，提高安全技能。

“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合，将中医脉诊、舌面诊、问诊等子系统整合，自动辨识人体体质，并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务，给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。 智能脉诊单元 智能脉象采集模块选用航天级压力传感器，独创磁吸式腕带，通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式，充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法，对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号，能够实时显示被试的脉象图，并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值，与中医脉象数据库中数据进行实时比对，智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据，自动获取最佳脉图，并能够输出多种时频指标，助力中医脉诊客观化研究。 智能舌面诊单元 智能舌面诊单元采用球形柔光罩，充分模拟自然光，选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机（SVM）、动态形状模型（ASM）等多项成熟技术，能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征，记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化，对疾病的疗效评估具有重要的参考价值，为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。 体质辨识系统 体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范（2011年版）》等文件要求设计，开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病（糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸）检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷，助力健康中国战略。 智能辨证分析系统 通过对设备客观化采集到的中医四诊信息，进行综合辨证分析，自动得出人体健康状况综合评价结果，并为用户提供个性化健康养生方案（经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等）。 系统可对用户数据进行实时统计，后台可自动生成智能报表，查阅用户档案，分析中医客观化诊断信息，挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。

面向人工智能专业方向理论和实验的云教学平台，融合了Jupyter Notebook实验平台和教学资源中心两大模块。提供开箱即用人工智能编码实验环境，使教学过程高效、便捷。

实现教师智能跟踪和自主录制。 产品优势 自动追踪 摄像机开机后，即可实现自动追踪老师授课全过程， 最大程度还原老师真实上课过程。 手势控制 创造性将“手势感应”植入到AI拍摄中来，简单手势 让开拍、追踪、特写和结束一手搞定。 简易搭建 无需专业录播环境支撑，即装即录，快速直播。 产品应用 手机互动智慧教室 手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学， 包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的 教与学。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。