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高等教育领域数字化综合服务平台
AICheck图像智能处理平台
AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台，集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体，使企业可以快速应用海量的成熟算法，降低AI算法应用与管理成本，实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算，核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。
山东产业技术研究院（青岛）
2023-05-16
SmarT群体智能测试平台
SmarT是一个基于群体智能的协作式测试报告分析与融合平台，包括智能化测试任务分解、测试任务推荐、协作式测试报告生成、测试报告分析与融合等子系统。SmarT在具备面向大规模代码的分析技术以及基于分析的问题推荐与决策机制，能够优化参与者群体的质量评估任务分配，利用大规模群体具有的多样性实现对软件海量执行路径的有效覆盖，提高软件测试的效率和质量。SmarT也适用于软件运行阶段的质量保障，基于互联网实现对运行阶段软件故障的快速提交和提交报告的有效分类与融合
南京大学
2021-04-14
页岩薄片智能识别平台
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
学号
高志豪
计算机学院/物联网工程
2017年/2021年
201731064410
林钟煇
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064119
阳旭菻
计算机学院/计算机科学与技术
2018年/2022年
201831062525
李沛键
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064115
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
陈雁
计算机科学学院
副教授
人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域
刘忠慧
计算机科学学院
副教授
机器学习、人工智能、形式概念分析
四、项目简介
美国海相页岩气藏的成功勘探开发，展现了页岩气的巨大潜力和发展空间，同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展，通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据，是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分，其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布，因此，对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前，页岩薄片只能靠人工鉴定，这种方法工作量大，效率低，且主观性强，误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法，目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用，深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景，本项目组将会开发页岩薄片智能平台，通过机器学习算法来学习专家知识，自动识别孔隙类型，这样就可以大大提高效率，节省人力。
西南石油大学
2023-07-20
智能车载视觉服务平台
智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。
同济大学
2021-02-24
人工智能实验平台
汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。
平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。
// 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护
“一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”，
这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。
杭州汇萃智能科技有限公司
2021-12-28
iTEST智能测评云平台
基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。
北京外研在线数字科技有限公司
2021-02-01
复合污染预警溯源协同监管一体化技术平台
1.痛点问题
面对十四五期间大气污染防治要求，全国大多数城市在PM2.5与O3复合污染防控方面还存在以下不足：
（1）尚未建立PM2.5与O3复合污染协同管控体系。PM2.5一次排放、NOx、VOCs等前体物排放水平相对较高，如何通过NOx和VOCs协同防控实现PM2.5与O3的同步改善，现有技术体系尚难以直接用于当前大气污染防控工作。
（2）海量大气环境及化学成分监测数据应用不完善。基于现有监控设备，数据应用深度不足，无法有效支撑大气环境管理决策。海量数据如何服务应用于大气污染防治精细化管控，尚没有系统化的解决方案。
（3）PM2.5与O3及其前体物污染预警与应对不精准。不同区域前体物排放及气象条件差异较大，VOCs和NOx生成PM2.5与O3的转化路径，以及贡献比例解析存在较大困难，已有成果针对污染控制的减排策略仍不清楚。
（4）工业源VOCs缺乏精细化管控。工业VOCs排放涉及行业众多、化学成分复杂，企业存在环保内部管理能力不足、配套设施治理效果差、无组织排放问题突出等问题，政府部门开展污染溯源与排放监管存在较大困难。
2.解决方案
本项成果建立了城市内外部多种空间尺度污染排放对城市空气质量监测站点的贡献评估工具，锁定贡献较大的区域及具体排放源，实现了针对工业园区和产业集群等小尺度区域内的污染溯源与动态监管技术的集成应用，建立了高值预警、热点分析、指纹比对和快速锁定的流程化溯源方法，快速排查高污染时段、点位及其来源，针对污染源建立了一企一档、绩效诊断、现场核查、评估反馈、跟踪复核等多个环节环境绩效诊断闭环管理工具，针对溯源排查结果形成污染源病例库，解决了监管最后一公里的难题，能够为监管执法提供有效的工具支撑。
合作需求
与本领域企业合作，开展产业化相关工作，推进产品和服务形态的迭代升级，进一步聚合优质资源，培育专业化技术研发与实施队伍，拓展客户渠道，挖掘市场潜力。
清华大学
2022-06-08
AI智能分析服务器
产品详细介绍
并发处理能力强
服务器具有CPU+GPU方式并发处理能力，可同时处理和分析多路网络视频信号。
功能强大，集人脸/表情/人体姿态/声纹识别分析等功能于一体
·对教师角色可进行讲授、板书、巡视、提问等教师行为分析，可分析教师教学情绪等应用；
·对学生角色可进行学生人脸考勤、学生情绪识别、学生行为（起立、听讲等）识别、学生
姿态识别等应用；
·对课堂可进行师生声纹识别、知识点识别、内容识别等应用。
集成度高、可靠性高
嵌入式一体化设计，部署和维护简单，分析精准化，设备运行稳定可靠。
广东紫旭科技有限公司
2021-08-23
新冠肺炎疫情AI话题分析平台
RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。
清华大学
2021-04-10
Tempo Talents大数据分析科研平台
平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。
美林数据技术股份有限公司
2022-07-15