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高等教育领域数字化综合服务平台
软件服务器
产品特点
视频点播
1. 无插件点播: 支持客户通过浏览器，在无需安装专用播放插件的情况下，直接点播视频资源。
2. 二维码分享: 支持点播视频通过微博、微信二维码分享，可通过扫描二维码在手机端观看。
视频直播
1. 无插件直播观看, 用户可以通过浏览器，无需安装专用播放插件的情况下直接进行直播观看。
2. 直播互动：观看直播时可以做笔记，在线用户互相之间可以参加讨论，也可以将好的直播分享出去。
微课点播
1. 通过切片获取的精彩视频可推送到微课，用户可直接搜索观看具体视频，可通过关键字搜索目标视频。
2. 可以通过视频切片搜索到原视频和相关的微课，方便关联学习。
网络教研
1. 活动发起：支持教师自主发起优秀课评选；教师在参加活动时可直接从自己的课程资料选择参与，设置评估标准。后台管理员也可以发起评课，邀请老师参加。
2. 评估标准：教师可以自定义评估标准，根据评课活动实际情况进行使用。
教学资料
资源搜索：用户上传的公开资料如课程、视频、文档直接在平台汇集，可按年级、科目、关键字搜索，获取有用的资源。
后台管理
1. 组织架构：用户可根据需要设置组织架构，对用户进行归属分类，便于用户管理。
2. 用户管理：管理员可以在后台对用户进行单个新增、删除、禁用，也可以批量导入、批量导出，可以设置用户所属的组织。
3. 角色权限：管理员可以设置用户角色，根据角色分配给用户对应的权限。
广州市保伦电子有限公司
2021-08-23
融合智能服务平台
融合智能服务大脑以物联网技术为基础，人工智能、大数据、云服务为支撑，智能服务为主体，提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联，业务、应用协同，管理、服务闭环；实现决策科学化、管理精准化、服务个性化，治理水平全面提升，支撑构建高质量服务体系。
1.物联互通：通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范，提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力，达到物物相连的目标；
2.能力复用：将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布，提供智能服务复用能力，实现信息化快速迭代；
3.数据分析：集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块，为客户提供数据汇聚、共享及分析能力，为领导提供更加精准的决策依据；
4.业务协同：提供图形化配置及跨应用协同能力，实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联，消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛；
5.能力开放：集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台，对外提供能力开放，对内完成服务集成，助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展；
6.统一认证：提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能，突出卡码脸一体的识别与核验能力，实现园区用户的一致管理；
7.数字孪生：基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务，突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革；
8.服务闭环：对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力，提升服务质量和管理效能。
正元智慧集团股份有限公司
2022-06-14
人事管理服务
我们通过创新的严格流程，将国际服务标准同中国本土环境有机融合，既能完全针对性的满足中国体制下的工作要求，又尽量让您感受到国际统一标准的服务过程。
根植与中国本土的深厚经验和广泛网络，使我们能够完善并扩展您的外部资源网络，并提升对政策变化的敏感性和适应度。
全面的服务内容，各服务模块的充分联动，确保您在人事管理工作方面具备更广阔的视野。
庞大的团队及贴身的现场服务，使您的每个细节需求都能得到快速响应。
特别为您开设的网络接口及人性化的用户界面，结合后台的专人服务，能够保证您对服务数据的轻松监控。
业界最高级别的信用等级，确保您全面的资金及信息安全。
北京外投人力资源有限公司
2022-02-25
TaiShan服务器
TaiShan服务器是华为新一代数据中心服务器，基于华为鲲鹏处理器，适合为大数据、分布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速，旨在满足数据中心多样性计算、绿色计算的需求。
TaiShan200服务器，基于鲲鹏920处理器，包含2280E边缘型、1280高密型、2280均衡型、2480高性能型、5280存储型和X6000高密型等产品型号。TaiShan100服务器，基于鲲鹏916处理器，包含2280均衡型和5280存储型等产品型号。
华为技术有限公司
2022-09-19
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
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
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
AI在5G系统中应用的研究
中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research
东南大学
2021-01-12
大数据背景下AI同传翻译质量研究
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
赵玉蓉
外国语学院/英语
2016/2020
201631131102
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
阮先玉
外国语学院/英语
教研室主任/副教授
语言学、翻译
四、项目简介
随着互联网的发展，机器翻译成为翻译活动中的重要的辅助工具。而机器翻译错译、死译频出，给翻译工作带来诸多不便。近年来，“大数据”的出现为机器翻译带来了新希望，其独特的“4V”特点将对机器翻译产生革命性的影响。尤其最近出现的AI同传给翻译行业带来了不小的冲击，本项目希望通过探究大数据在AI同传中的应用，分析AI同传翻译的优点和局限性，推动机器翻译的发展。
西南石油大学
2023-07-18
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
1.痛点问题
新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。
在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。
2.解决方案
本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。
自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。
智能化研发平台
3.合作需求
拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接
1）工程化、产品化所需的资源；
2）新能源、新材料领域合作企业。
清华大学
2022-09-23