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高等教育领域数字化综合服务平台
凝血因子诊断试剂
项目进展情况：已完成
西安交通大学
2021-01-12
医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
高级耳诊断模型
XM-EZD高级耳诊断模型
一、功能特点：
■ XM-EZD高级耳诊断模型采用高分子材料制成，仿真度高。
■ 呈耳内检查标准体位，可通过推、拉病变条选择病变，可练习使用检耳镜检查耳部常见疾病。
■ 共有12种正常、病变的鼓膜：
· 正常鼓膜
· 急性中耳炎
· 急性中耳炎无明显标志
· 中耳异常分泌渗出物
· 鼓膜硬化
· 鼓膜切开术（示意管索）
· 耳垢（较大）
· 急性中耳感染
· 中耳炎（病例1）
· 中耳炎（病例2）
· 鼓膜后积液
· 鼓膜穿孔
■ 可反复进行练习。
二、标准配置：
■ 高级耳诊断模型：1台
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
精彩预告② | AI工具如何助力教育？第62届高博会将集中呈现AI教育工具
第62届高博会将于11月15-17日在重庆国际博览中心举办，主题为“职普融通·产教融合·科教融汇”。将设立6个企业展区和4个特色专区，举办50余场学术活动和8场特色活动，预计将吸引来自全国各地的1500余所高校的学科专业负责人、实验室专家、实训指导老师及高校教师参与。
中国高等教育博览会
2024-10-16
AI人工智能综合实验箱
产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。
该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。
深圳市海天雄电子有限公司
2021-12-08
AI协同创新实验云平台
Al协同创新实验云是Al教学实验实训协同工具，涵盖真实行业项目的教学课程、授课教案、实验教学资源、硬件、平台等，可满足人工智能专业的学生了解行业真实案例中从起始阶段、细化阶段、构建阶段、业务环境、需求分析、技术架构选型等等各方面的项目细节，在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助院校开展人工智能应用研发。
新大陆教育
2022-09-19
AI翻译笔P20 Plus
指导价格：1399元
科大讯飞股份有限公司
2022-09-08
肿瘤前期诊断分子探针的合成及其分子影像活体诊断系统
常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了
南京航空航天大学
2021-04-14
股权激励一体化专家
股权激励做容易，做好难！听几节课、看几本书、听“专家”忽悠做出来的方案，貌似今日之馅饼，实则明日之陷阱
股权激励能否成功，始于正念发心，敬于高尚人格，合于彼此信任，久于科学规则，终于实实在在可兑现的价值
股权激励的最大风险：人性的风险、业务的风险、老板认知偏颇的风险！当老板认为它只是一个简单的方案，又如何能寄予它更多期盼？
股权激励是推动企业发展众多因素中重要但非唯一的因素，既不能盲目当成救世主，又不能妄自菲薄其作用
股权激励对企业一定是有用的！但永远也没有最合适的时机，与其在等待中完美，不如在实践中完善，前提是结合企业实际定制设计
最好的股权激励，是奖励了过去，激励了现在，还吸引了未来，唯独没有鼓励投机和贪欲！
深圳市华扬财智股权投资管理有限公司
2021-02-01
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15