北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。

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。

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

高校科技成果尽在科转云

芯片的重要功能包括:地面数字电视传输标准 DTMB、有线数字电视传输标准、AVS/MPEGII 解码和 UTI 接口等。清华大学是 DTMB 的重要技术提供方，已经于 2007 年 11 月顺利完成了 DTMB 解调芯片的 MPW 流片，主要性能与国内最好产品的指标相当，一 些指标国内领先，当前正在完成国家重大专项数字电视 SoC 设计和产业化项目。清华大学 同时也是工信部确定的《数字电视接收机 UTI 机卡分离接口技术规范》和《数字电视接收 机 UTI 机卡分离接口测试规范》两项标准的牵头研发单位。在电视机产业面临升级换代的 关键时刻，我们愿意充分发挥自己的技术优势，与合作伙伴一道，以国家重点支持的高端数 字电视芯片 SoC 设计为契机，开发出低成本、高可靠性和有市场竞争力的芯片，为当地电 子信息产业的发展尽微薄之力。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

本项目中的锂电池组监控芯片是用锂电池供电的产品中不可或缺的芯片，能够完成电池组中单体电池的电压监控、温度监控和电量均衡等功能。该芯片包括一个12位ADC、高精度的电压基准、高压多路选择器和与片外CPU通信的接口。芯片最多可以管理12节锂电池串联而成的电池系统。电压测量精度为1mV、12节电池的测量时间小于20ms，测量时的功耗小于1mA，待机功耗小于50uA。芯片还提供串行电流通信模式，可以实现多个芯片的串联通信，从而可用多个芯片完成数百伏电池组的管理。该芯片可用在以下产品的电池管理系统中：电动或混合动力汽车、便携式高压设备、备用电池系统、电动自行车或摩托车等。欢迎以上领域的终端产品或模块产品企业与项目组合作，推广该芯片及其设计技术。

本发明提供了一种芯片拾放装置，包括芯片吸附组件、凸轮传 动组件、Z 向驱动组件、气隙轴承、气缓冲组件和 W 旋转驱动组件； 凸轮传动组件包括相接的凸轮杆和凸轮，凸轮杆的上端连接 Z 向驱动 组件，用于带动固定在凸轮内部的芯片吸附组件沿 Z 轴上下移动；气 缓冲组件安装于凸轮内部，用于吸收芯片吸附组件受到的冲击力；W 旋转驱动组件连接于芯片吸附组件的侧面，用于驱动芯片吸附组件沿 W 向旋转运动；气隙轴承位于芯片吸附组件的外部且套放于气缓冲组 件的下端，通过向气隙轴承的内、外圈间导入气体使得轴承内圈为悬