数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

绘画作品的艺术风格包含画像的色彩、纹理、笔触等等，往往很难准确定义。基于深度学习的画像风格迁移让机器自行学习艺术家的作品，使得最终输出的合成图像呈现出与艺术家作品一致的风格。本演示可以把艺术家的风格迁移到摄像头捕捉的图像中，让平淡的图像呈现出不一样的艺术气息。 （The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

绘画作品的艺术风格包含画像的色彩、纹理、笔触等等，往往很难准确定义。基于深度学习的画像风格迁移让机器自行学习艺术家的作品，使得最终输出的合成图像呈现出与艺术家作品一致的风格。本演示可以把艺术家的风格迁移到摄像头捕捉的图像中，让平淡的图像呈现出不一样的艺术气息。（The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。 运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。 清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

1. 通过医院患者体检数据，进行大数据分析，找出特定疾病的隐性特征，并利用机器学习理论预测患者患病概率。2. 开发针对特定疾病诊断的深度学习模型，完成AI自动生成诊断报告，代替人工诊断，实现快速就诊。3. 开发出真菌AI

松鼠AI，通过人工智能智适应学习系统，加上线下实际的学习场景，设立先进的教学模式，能够将优质教学送到全国各地，让全国的孩子在同等的情况下享受到公平的、优质的教育资源。

可以量产/n在垂直结构LED芯片的工艺流程中，其剥离下来的蓝宝石衬底可以回收后重复利用多次，蓝宝石衬底单芯片和2英寸整片剥离成品率大于95%。目前，垂直结构LED发光效率可以达到121.57m/W@350mA随着技术的不段进步，近几年最受人们关注的是固态通用照明领域的高亮度大功率LED应用，然而这种应用却受到蓝宝石异质衬底所带来的一系列技术问题的限制。除去了蓝宝石衬底的垂直结构LED芯片具有优良的光电热方面的性能，能满足固态通用照明对其性能的要求，采用垂直结构LED方案是固态通用照明技术发展的 必然