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教创赛专家报告荟萃⑩ | 华中科技大学光学与电子信息学院程孟凡：“智驭AI”——光电学科“训AI促学”能力培养范式创新与实践
华中科技大学光电信息学院在“智驭AI”实践中，参考建构主义学习为核心的理念思路，构建“设计-实践-反思”的教学迭代循环，实现学生能力达成。
高等教育博览会
2025-09-28
冠名企业预告 | 解码高等教育数智转型，希沃AI服务高校人才培养
《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》明确提出，“促进人工智能助力教育变革”。高等教育作为人才培养主阵地、科技创新策源地、高层次人才聚集地，在人工智能的推动下正经历深刻变革。在此背景下，第63届高等教育博览会以“融合·创新·引领：服务高等教育强国建设”为主题，彰显了高等教育向数智化深度转型的决心。
高等教育博览会
2025-05-19
【长春日报】吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟成立
5月23日，吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟成立，来自教育、科技企业的精英相聚一堂。该联盟的成立标志着吉林省职业教育与人工智能产业开启深度融合的全新阶段，将为我省职业教育发展注入新活力。
长春日报
2025-05-23
第四届教创赛专家报告集萃③ | 复旦大学外国语言文学学院院长高永伟：人工智能背景下外语教育与人才培养的创新探索
人工智能背景下外语教育与人才培养的创新探索——在全国高校教师教学创新系列活动-新文科教育创新学术活动的报告
中国高等教育博览会
2024-09-03
复合型人工湿地
本项目折流湿地滤池+侧向潜流湿地床污水处理系统设计了全新的厌氧竖向 折流湿地和兼（好）氧侧向潜流湿地组合。其解决的关键技术体现在：湿地系统 中合理设置了自然复氧区、湿地床深度和内回流系统（在高浓度进水和低温时启 动），突破了现有人工湿地技术氧传递能力低的局限，达到系统内溶解氧的科学 分布，供氧效率是现有人工湿地的约4倍，显著提升了侧向潜流湿地床的溶解氧 水平；在无能耗下大幅提升了湿地系统内的微生物作用强度，极大地提高了氮及 有机物的去除效率；优化了湿地流态，提高了水力效率，解决了现有技术池容利 用率低的缺陷。
重庆大学
2021-04-11
高效人工光捕获体系
近日，东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。
光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。
东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。
通过进一步研究，团队发现该体系在细胞内依然保持很高的光捕获效率和高度稳定性，同时证明了其对高尔基体染色的选择性。该研究对于人工超分子光捕获体系传感、成像、诊断等方面的研究有着重要的推动作用。论文第一作者为东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫，东南大学为第一通讯单位。
东南大学
2021-04-11
基于AI-VR的肺部辅助诊疗系统
东北大学医学影像智能计算教育部重点实验室团队研发的肺部精准诊疗医学影像AI-VR 辅助诊疗系统适用于肺部医疗、肺部手术术前规划、术中导航、教学、肺部CT图像分割等医学临床领域。传统的肺部医疗诊断中，主要是通过观察肺部二维切片图像去发现病原体，往往只能靠医生的经验来判断，而具体病灶何在、几何形状、大小及周围生物组织，是无法通过二维图像去观察，其术前分析与方案设计是借助二维肺部CT影像或计算机成像来观察判断，缺乏沉浸感、立体感和交互性。基于虚拟现实技术并结合实验室的技术与数据储备优势，开发了一套基于VR的AI肺部辅助手术系统，致力于肺部三维重建，为医疗人员更好地解决了医生面对大型手术准备不足的问题。
东北大学
2021-04-10
角膜塑形配镜AI芯片及系统
全球近视病发病率逐年增加,到2050年全球人口近一半的人口将患近视病。角膜塑形镜是-种非创伤性的近视治疗技术，在全世界得到广泛应用。仅在中国每年就有超过100万病人接受角膜塑形镜治疗。在角膜望形镜配镜过程中,由于参数组合众多,传统办法依赖于医生经验,因此配镜质量难以控制、效率不高、费时耗力。本成果是全球首个基于人工智能算法的角膜塑形配镜解决方案,实现了拥有完整自主知识产权的算法和芯片,比传统方法提高效率10倍以上，同时极大保证了配镜提高质量。本成果与“爱尔眼科集团”联合开发,临床测试的配镜准确率达90%以上。
电子科技大学
2021-04-10
篮球赛事AI短视频剪辑系统
视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。
太原科技大学
2021-05-04
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10