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。

全球近视病发病率逐年增加,到2050年全球人口近一半的人口将患近视病。角膜塑形镜是-种非创伤性的近视治疗技术，在全世界得到广泛应用。仅在中国每年就有超过100万病人接受角膜塑形镜治疗。在角膜望形镜配镜过程中,由于参数组合众多,传统办法依赖于医生经验,因此配镜质量难以控制、效率不高、费时耗力。本成果是全球首个基于人工智能算法的角膜塑形配镜解决方案,实现了拥有完整自主知识产权的算法和芯片,比传统方法提高效率10倍以上，同时极大保证了配镜提高质量。本成果与“爱尔眼科集团”联合开发,临床测试的配镜准确率达90%以上。

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.

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产品详细介绍版权检测视频显微镜 防伪检测视频显微镜   手持式视频显微镜3R-WM401PCTV以其精致小巧的便携设计，快捷方便的一键式拍照与录像功能，让使用者不断称奇；而无线传输的巧妙配置，可以实现现场检测现场观看、考证，突破了时空限制，让鉴定效率最大化最简单化，且设计了人性化的调焦方式，操作简单便捷，任何人拿到设备就可以使用，无需任何学习适应过程！型号：3R-WM401PCTV显微镜头：35万像素COMS卫星分辨率镜头倍率范围：1 -200倍的显微镜（对于一个15英寸液晶）静止图像尺寸：720*480 640*480 320*240视频分辨率：720*480 640*480 320*240（高达每秒30帧）光源：内置8个可调暖LEDx8白光无线电系统：2.4GHz无线电系统（发送/接收器）连接方式：USB2.0无线传输距离：不小于5米电源：充电式（锂离子聚合物电池）锂电池特征：3小时左右工作时间：5小时左右系统要求：WindowsXPSP2/VISTA以上CPU：PentiumIII1Ghz相当以上。设置技术标准：R203WWJN000066液晶显示屏专用电缆组型号：3R-WMMOTV显示屏尺寸：3.5TFT-LCD解析度：960×240分辨率传输频率：2414MHz.2432MHz.2450MHz.2468MHz（兆赫）充电时间：3小时工作时间：2个小时视频大小：2700字节/分钟外形尺寸：100 ×70 ×25毫米重量：140g设置PC连接内容：显微镜软件光盘 USB电脑连接接收器软件启动环境：Vista 7或以上的Windows XP SP2（仅适用于32位可用）接收器连接系统：USB2.0丰富多彩的应用领域 » 一、工业检测：电子制造业（集成电路、半导体、SMT、PCB电路板、TFT-LCD/LED等）                磨具行业（磨具电蚀、磨损、缺陷等）                精密机械行业（精密零件缺陷、裂纹以及数据测量分析等）                印刷行业（印刷品质检测、油墨观测分析、印刷设备调试等）                纺织行业（质量检测控制等） 以及金属材料，复合材料，塑料行业，玻璃陶瓷材料，印刷影像，钟表齿轮检测，，皮革树脂检查，焊接切割检查，粉尘检测等等。 二、科学鉴定：刑事鉴定取证，文件鉴别，伪钞鉴别，珠宝鉴别，文物古董鉴定修复。 三、学术研究：科研机构，农林业研究，数码教学。3R中国将不断加强科研钻尖，力争为客户提供更高效简单的现场检测解决方案。Anyty(艾尼提)力争做便携式数码显微镜领域的领导品牌，Anyty(艾尼提)始终致力于普及移动检测、现场检测。更多产品信息及服务请登录：www.3r.com.cnAnyty（艾尼提）官方直营中心：北京爱迪泰克科技有限公司地址：北京市海淀区农大南路1号硅谷亮城2号楼B座603室咨询电话：400-680-6765、18612523824(值班电话)在线咨询QQ：2474503657固话：010-62668602或010-62041107

产品详细介绍产品服务：视频会议 视频会议软件下载 视频会议设备 远程视频会议系统软件 远程视频会议系统 公司简介： 深圳市腾创网络技术有限公司是一家专业提供基于WEB其表网页实时互动视频会议室应用系统解决方案的高科技公司。采用Flash P2P免下载，免安装插件的流媒体技术，为国内外各行业提供方便使用的语音视频应用技术支持服务，公司拥有软件开发和项目实施方面的资深专家和技术团队，以软件工程为指导思想建立了软件研发和销售服务体系，公司秉承“以人才为本源、以技术为动力、以管理为内核、以客户为中心、以质量为生命 ”的理念 ，真诚与社会各界广泛合作，开拓更为广阔的发展空间，为客户提供完整、全面的解决方案，为社会提供卓越的产品和服务。产品功能介绍：        视频会议室支持共享电子白板，远程桌面，多人视频讨论，录制视频，在线共享视频短片等，为企业提供一个在线的视频会议室，节省企业的成本。更可用于视频会议室。视频会议室可当做视频会议 视频会议软件下载 视频会议设备 远程视频会议系统软件 远程视频会议系统 视频会议 视频会议软件下载 视频会议设备 远程视频会议系统软件 远程视频会议系统 等，提供了流畅的交流效果，让您在使用视频语音体验到高保真的视频会议室效果！产品演示地址：http://meeting.tenchong.com:9005/index.htm视频会议解决方案销售咨询QQ：751503375 销售电话：0755-26070697联系人：余生本公司提供专业的视频会议室定制开发，欢迎各大客户定制开发视频会议室关键词：软件下载 在线共享 网络技术 技术支持 深圳市 软件开发视频会议 网络会议 视频会议室

本发明公开了一种云视频直播平台的视频上传方法，首先，通过本地代理接收摄像头采集的视频数据，根据本地保存的综合视频价 值执行视频质量调整、上传、本地数据缓存任务；其次，通过云服务器接收本地代理服务器上传的视频数据，响应用户请求供用户在线直播观看，同时更新综合视频价值并返回至本地代理服务器，供下次视频数据排序使用。相应地本发明还公开了一种对应的系统。本发明充分提高了高价值视频数据的传输效率，进一步使当前带宽的使用更加合理和高效；同时，本发明满足了不同用户的视频直播需求，提升了用户体验。

“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。

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。