Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

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

  在该研究的训练组和验证组人群中，CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中，该诊断模型准确率均达到96%，并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%，特异性达89.6%，相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%，诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面，根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数（cp-score）对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标，如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后，对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高，在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%，在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测，可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗，例如对预后不佳者避免给予过度的治疗，而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较，显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者，26例进展期腺瘤（癌前病变），对肿瘤的检出敏感性达89.7%，特异性达86.8%，对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%，敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查，具有重要的意义，有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破，不仅为CRC的筛查提供了新的方法，也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究，为发现更多的早期肿瘤患者，进一步改善患者的疗效和预后，提供更多、更有力的工具和手段。

  规格尺寸：600*400mm；材质：亚克力板。  主要展示器件安装于两块亚克力前后板上；前板为5mm厚透明亚克力板，后板5mm厚白色亚克力板；产品文字说明及图片，采用不低于丝网印刷技术UV印制的背景图，彩色图片须平板打印到背板上，保证不能因受潮褪色；前后板可用6颗50mm的工艺螺钉固定于墙体上；仪器整体具有防尘和安全防护装置。    原理说明：琴弦振荡频率较高，我们人的眼睛看不清琴弦振动的情形，但当转桶旋转时，白色条文的闪动可使人们对琴弦的振荡情形有所了解。 

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。

快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染（非新冠）的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析，发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物（VOC）生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成，一次性耗材，无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查，全程无需任何生物检测试剂，专业技术要求低，简单无创、费用低廉，初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。本发明的方法无论是采集呼出气样本后进行离线分析，还是通过被测者直接面向仪器呼气的在线分析，都操作简便，且呼出气样本纯净无需预处理即可进行分析，大大缩短了筛查时间，如利用GC-IMS在5分钟以内即可完成整个筛查过程，若使用PTR-MS则可以缩短至1分钟以内。本发明方法实现了通过呼出气进行新型冠状病毒感染的快速筛查，能够方便快捷地为入境人员检测和公共卫生管理等工作提供指导依据。同时，通过实时监测特定的VOC种类，可以实现对公共场所环境中是否有新冠患者进行预警。 该项目已经完成了前期测试验证， 对60位受试者进行了测试，包括10名新冠患者，21名健康人，7名肺癌患者，22名上呼吸道感染患者（非新冠患者）以及相关背景。本发明旨在提供一种基于呼出气挥发性有机物（VOC）的新型冠状病毒感染的快速筛查方法，从而可以无创、快速筛查被检测对象是否感染了新型冠状病毒，该方法可用于海关入境、公共场所、社区医院等场景的新型冠状病毒感染的筛查，也可以用于大量的流行病的调查筛查。此外，通过实时监测特征性的VOC种类，可以实现对公共场所是否存在新冠患者进行预警，保障空气的生物安全，减少避免新冠传播。

快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染（非新冠）的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析，发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物（VOC）生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成，一次性耗材，无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查，全程无需任何生物检测试剂，专业技术要求低，简单无创、费用低廉，初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。

微型计算机断层成像（Micro-Computed Tomography, Micro-CT）技术是一种无创伤的体外检测技术，它具有空间分辨率高、成本低和使用方便等优点。Micro-CT 成像技术利用了不同组织对于 X 射线吸收系数不同的性质，使用 X 射线探测器接收 X 射线经衰减之后的信息，通过重建算法重建出被扫描样品的三维体数据，广泛应用于骨骼、器官、软组织、肿瘤、心血管等相关结构变化研究，疾病的临床前研究及相关药物的临床前研发，以及工业无损检测中。 本团队基于 Micro-CT 系统的成像原理研发了高分辨 Micro-CT 小动物成像平台，该系统包括硬件和软件两部分，目前已成功研发并于 2019 年 12 月投入使用。