影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。        套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。 

产品详细介绍 民俗大舞台STEAM主题课程 项目背景 中国戏曲是中华民族文化的重要组成部分，戏曲在中国应该是辉煌繁华的，但事实上，随着时代进步，历史变迁，戏曲逐渐被遗忘，把戏曲与舞台引进课堂，是对传统文化的传承，有利于学生审美价值观与爱国主义的培养。 本课程中，学生可以配合使用八爪鱼民俗大舞台主题套件，进行基础物理探究实验，搭建舞台模型，学习并掌握声、光、电等基础物理学知识，使用舞台模型表演感兴趣的戏曲，体现出传统文化与科技的结合。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了小学科学课程标准与艺术课程标准的特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫ 了解皮影戏的文化历史背景和皮影舞台类型。 ⚫ 认识皮影戏舞台的结构组成及基础结构相关原理。 ⚫ 应用光、声、电的基本原理设计和搭建皮影戏舞台模型。 ⚫ 知道设计包括一系列步骤，完成一项工程设计需要分工与合作。 2.过程与方法 ⚫ 通过皮影戏舞台的设计和搭建，发展工程思维能力，形成分析、解决问题的基本策略。 ⚫ 能在观察和学习中发现问题，具有初步的观察能力及提出问题的能力。 ⚫ 在完成声、光、电相关的科学实验中，了解科学探究的意义和基本过程，能进行简单的探究活动。 ⚫ 能在了解皮影戏的表现方式上，发展艺术表现与艺术创造能力。 3.情感态度与价值观 ⚫ 发展合作能力，学会与同伴交流与协作。 ⚫ 乐于尝试运用多种材料、多种思路、多样方法完成科学探究和创意搭建，体会创新乐趣。 ⚫ 运用艺术手段传递自己的情感与思想，提升艺术素养和审美能力。 ⚫ 通过对皮影戏的欣赏，更加热爱中华民族文化，学会珍视中华传统文化。

市场现状及痛点： 目前市场上主流的“无缝”液晶拼接屏实际都存在物理拼缝， 其黑缝单边宽度最小0.88mm。部分“无缝”液晶拼接屏采用LED 灯条填补黑缝，黑缝变“白光条”，视觉感受略好，但图像信息连 续性问题依然无法解决，存在信息缺失和图像被割裂导致“断头 杀”的尴尬，缺陷明显，严重影响用户体验，导致较高性能需求用 户转向使用昂贵的小间距LED。 独创优势： 采用独创光学模组方法，实现真正全无缝液晶拼接大屏，填 补市场空白。可完整显示图像，彻底解决液晶拼接的物理拼缝痛 点问题，避免了在播放画面时，图像被拼缝分割而引起视觉和心 理上的不适。 相比于小间距LED，同等间距的全无缝液晶拼接屏成本仅为 几分之一。 实现了液晶单元模组的任意拼接，工程实施简便。

应用于传统PC、多架构（VDI/VOI/IDV）桌面整体建设与应用的展示，通过定制化的数据展示投射大屏，可直观、清晰的展示桌面云的整体建设数据、桌面访问数据、应用数据、使用趋势等信息。 应用场景 展示厅、监控室 需要针对整体建设数据，应用数据进行监控、展示与汇报，实时掌握大规模建设的传统机房/云机房的使用状态，桌面与软件的应用趋势，通过图形报表直观展示 产品架构 产品功能 云资源实时动态数据展示 通过大屏实时监控资源服务的整体情况，动态展示，当天服务数据一目了然。 资源总体概况、资源使用率 清晰直观了解实时的服务器、存储使用资源，接管教室、终端、桌面总数以及在线数。 教室/终端服务数据实时监控 可视化呈现教室状态、教室使用排行、教室终端情况，终端类型占比、终端状态、终端使用时长。 桌面应用服务数据统计 大数据展示桌面类型占比、桌面状态，桌面一周访问量排行、桌面累计服务次数排行、桌面操作系统类型和占比（win7、win10）。 教学软件服务数据统计 针对所有接管教室的实验教学的应用软件总数、软件类型、软件累计使用排行。 实验室投入使用趋势数据 一周、近一个月服务数据趋势展示，方便对比分析。 用户价值 1、可视化呈现，整体建设信息化展示手段 实现对校园信息云实验室建设全貌集中展现、多维度业务数据联合分析、机房应用状况全面感知，提供基于高校实验环境特点的建设报表与应用状况，直观展示当前云桌面服务中心的建设数据，桌面与应用数据展示。 2、强化云机房管理和制度保障 针对不同院系、不同类型的实验室的应用情况进行实时分析，清晰的展示不同实验室的在线数，桌面访问数据，为实验室的整体管理提供一线真实数据支持。 3、云机房扩容的决策支持 针对云机房的应用趋势数据分析，根据云桌面资源桌面在线情况精细到小时的在线数据展示，能够有效分析资源的负载程度，提早规划扩容方案。