南开大学计算机学院程明明教授团队与北京推想科技有限公司的联合团队，在CT影像智能诊断方面有紧密的合作基础，并在前期研究中取得丰富的成果。 自新冠肺炎疫情爆发以来，相关技术人员深入湖北疫区合作医院，将智能诊断技术用于新冠病毒的筛查。武汉同济医院过去几周实际发生的475例疑似肺炎CT数据当中，人工智能(AI)对于疑似肺炎CT的敏感度为98.32%，对于同时期140例有症状但是确认非肺炎患者的CT特异度为82.14%。该系统为一线医生筛查提供了重要帮助。  武汉同济医院医生正在使用CT影像AI筛查系统 初步实验和应用结果表明，利用各级医院普遍使用的CT影像获取设备，以及人工智能在线筛查系统，有望为新冠病毒防控工作提供智能辅助的双保险，极大提升筛查效率。在与新冠病毒争分夺秒的战役中取得先机。该项目目前已完成具有较强实用性的版本，可以为防疫工作提供实质性辅助。研究团队还在积极探索更高的检测精度和更细致的量化分析技术。 新冠肺炎AI系统具有三大重要功能：快速筛查及预警提示、数字化精准辅助诊断与病程监控、区域疫情实时监控。该系统已在国内包括疫区在内的40家医院应用部署，数据累积8.1万份，为进一步提升系统性能奠定了基础。

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2025年3月21日，中国教育在线就业服务平台官方微信公众号“就业桥服务中心”以《就业桥运用AI技术助力天津市大学软件学院春招“抢人”获天津日报等媒体报导》为题对我校进行了报道。

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。

1.支持转写已有音频文件，便于二次编辑整理，一小时音频5分钟出稿。 2.支持根据自身行业特点，自定义个性化热词、敏感词等，提升准确率。 3.会议期间对语音信号进行实时转写和翻译，支持全屏、字幕多种展示样式。 4.支持网页和Windows客户端同步使用，满足不同场景的使用需求。

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