产品详细介绍

希沃品课是一套由希沃自主研发的面向高职教师生的智慧课堂解决方案。产品主要围绕课前课中课后的教学场景，为数字化课堂、互动课堂和同步课堂的开展提供高效稳定的技术和产品支撑，为高职校信息化课堂赋能

爱校对 错别字校对工具 依托清华大学人机交互实验室的技术成果，通过深度学习技术在自然语言处理领域的创新应用，致力于打造精准度更高、功能更强的文字校对产品，具备易混词、错别字校对；语法错误检查；政治性差错检查；敏感词、禁用词检查； 旨在为文字工作者提供高效的文字纠错工具，降低校对成本，提高校对效率和准确率。  

本发明公开了一种基于伪Zernike矩的语音内容认证方法，水印嵌入时将原始语音信号A分为P帧，每帧分为N段。然后，由每帧前N/2段DCT低频系数的n阶伪Zernike矩幅值的平均值生成水印W，并通过量化每帧的后N/2段DCT低频系数的伪Zernike矩来嵌入水印，得到含水印语音A′。本发明充分利用了语音信号DCT低频系数的伪Zernike矩幅值与语音内容紧密相关的特性，以及对常规语音信号处理的鲁棒性，既保证了对恶意篡改攻击的敏感性，又保证了良好的容忍一定常规语音信号处理能力。

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。

项目成果/简介: 本技术基于人体肌肉运动生理学原理，在肌纤维处施加一定模式的电刺激信号可使肌肉发生收缩和拉伸等动作，从而使人产生自主肌体运动或使皮肤触觉小体产生特定的触觉感应。采用穿戴式柔性新型电极阵列实施电刺激，并研究多种用于力触觉反馈的电刺激模式组合，简单易行、轻巧方便、力触觉感应分辨率高，增强虚拟场景沉浸感。同时通过不同的电极阵列结构、材质、形态设计，丰富电刺激模式库，提高力触觉反馈的时间和空间准确度。 虚拟现实力触觉反馈交互技术可用于虚拟现实游戏、虚拟现实教育培训、虚拟制造等领域，也可以用于煤矿、安防等高风险领域，以及电影技术。电刺激肱二头肌力反馈交互虚拟拉弓场景交互知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

本技术基于人体肌肉运动生理学原理，在肌纤维处施加一定模式的电刺激信号可使肌肉发生收缩和拉伸等动作，从而使人产生自主肌体运动或使皮肤触觉小体产生特定的触觉感应。采用穿戴式柔性新型电极阵列实施电刺激，并研究多种用于力触觉反馈的电刺激模式组合，简单易行、轻巧方便、力触觉感应分辨率高，增强虚拟场景沉浸感。同时通过不同的电极阵列结构、材质、形态设计，丰富电刺激模式库，提高力触觉反馈的时间和空间准确度。 虚拟现实力触觉反馈交互技术可用于虚拟现实游戏、虚拟现实教育培训、虚拟制造等领域，也可以用于煤矿、安防等高风险领域，以及电影技术。 电刺激肱二头肌力反馈交互 虚拟拉弓场景交互

交互式口腔清洁工具套装，包括用于清洁牙齿的牙刷头、用于清洁舌苔的舌苔刷头、用于清洁牙缝和牙龈相接的三角区的间隙刷头，用于清洁牙齿上菌斑的菌斑刷头、以及可与上述四种刷头可拆卸式卡接的一把刷柄，所述四种刷头的下端插设在底座的插柱上；DMP模块将三轴加速度计和三轴陀螺仪提供的六轴数据融合为欧拉角以直接反映当前刷头的运动姿态，所述MPU6050芯片采集的刷头运动数据读入STM32L0?ARM微处理器内，刷牙姿势不正确时STM32L0?ARM微处理器使振动电机振动，手机终端的APP应用软件也有相应的提示语，手机终端内的刷头运动数据通过WIFI传至开发者云数据库。优点：有清洁指导和错误矫正、节能环保。

选择性自噬能动态靶向I型干扰素抗病毒通路中关键转录因子IRF3，从而平衡抗病毒通路的激活以及免疫抑制过程。这一发现不仅解析了I型干扰素抗病毒免疫与选择性自噬之间的交互联系，也为抗病毒信号网路的动态修饰提供了重要的分子证据。在静息态细胞中，去泛素化酶家族成员PSMD14能与IRF3结合，并依赖其酶活性去除IRF3上的K27泛素化，抑制IRF3降解并维持IRF3的本底表达。然而在病毒入侵过程中，IRF3发生磷酸化并活化，活化的IRF3与PSMD14解离，导致IRF3上的泛素化增强。而IRF3上的K27泛素化会成为选择性自噬货物识别受体NDP52/CALCOCO2的识别信号，并被NDP52识别并带入自噬体中降解，从而导致抗病毒免疫反应的削弱。因此，在病毒入侵过程中，PSMD14通过调控IRF3上的动态泛素化修饰，控制IRF3的选择性自噬降解过程，从而平衡干扰素抗病毒免疫信号的激活与抑制。本研究不仅发现了IRF3在病毒入侵过程中动态修饰与调控，也为抗病毒免疫通路与选择性自噬的交互联系提供了新的证据。