目前基于AI的图像分析技术已经日趋完善，在人脸识别、车牌识别等场景的应用越来越广泛，市场竞争也愈发激烈。本成果面向更复杂的场景：视频分析。通过深度网络学习视频数据的时空特性，能够捕捉视频的动态信息并进行自动分析，达到不同应用的目标。目前在较难的视频分析任务—手语翻译上达到较为先进的水平。

产品详细介绍 并发处理能力强 服务器具有CPU+GPU方式并发处理能力，可同时处理和分析多路网络视频信号。 功能强大，集人脸/表情/人体姿态/声纹识别分析等功能于一体 ·对教师角色可进行讲授、板书、巡视、提问等教师行为分析，可分析教师教学情绪等应用； ·对学生角色可进行学生人脸考勤、学生情绪识别、学生行为（起立、听讲等）识别、学生 姿态识别等应用； ·对课堂可进行师生声纹识别、知识点识别、内容识别等应用。 集成度高、可靠性高 嵌入式一体化设计，部署和维护简单，分析精准化，设备运行稳定可靠。

启明AI防作弊在线考试平台 点滴投入，轻松考试     核心功能   在线考试 360°智能监考：精准识别环境异常、照片/真人替考、虚拟摄像头等； 本地环境监控，屏键锁定、热键屏蔽、远程协助工具屏蔽； 人脸识别，身份认证，活体检测，考中抓拍； 视频监控，手机监控，双机位或三机位监考； 随机抽题，小题乱序，选项乱序，一人一卷。 高中低三挡监考策略； 考中可通话、可求助； 云端巡考，监控大屏鸟瞰实时考场； AI监考，智能预警；作弊排查，违规记录存底可追溯。 功能稳定：集中统考、随到随考，随机组卷，支撑安全稳定的10万+并发考试。 故障防备：考中异常中断，作答实时保存，实现断点续考。 统计分析：统计考试的总人数、参考/缺考/及格人数、考试排名等多维度信息。   制题组卷 题库管理：强大题库管理，支持全试题模型（文字、图片、表格、公式、音频等），单题/批量录入，在线/离线录入，录入、编辑、审核、组卷、检索操作简单，试题与成绩关联，记录试题版本和使用次数等。 智能组卷：手动组卷/自动组卷，单套/批量组卷，可按题量、分数、题型结构、知识结构、难度系数等多重模式组卷，简单组卷、精确组卷、蓝图组卷。 高效输出：试题试卷可预览、可修改、可导出，可一体化输出线下印刷，也可联通线上网考。   网上阅卷 在线管理：阅卷进度、阅卷质量全监管，监管与阅卷线上协同，科学化管理。 高效阅卷：客观题自动判分，主观题在线评阅；键盘给分、鼠标给分、轨迹给分；智能回评、问题卷提交；可看标答；评卷轨迹可追溯，复核可定义题位；自动加分、登分、统计。 统计分析：题目得分、题类得分；平均分、最高最低分、得分率、标准差；其他统计指标。 信息查询：查询考生答卷信息（答题、得分、评分等）；查询阅卷进度、分科目阅卷进度、老师阅卷情况等。   产品优势   制题组卷 系统化：对题以资料库的概念进行整合，能精准识别各类试题。 全题型：文件、图片、表格、音频等试题模型都可以得到支持。 多维度：可对试题进行多种属性定义，如难易度、章节等；且能按需生成多套试卷。 高效率：支持批量导入、批量组卷，自动组卷，在线预览，快速导出。 超专业：多种组卷模式，可按试卷结构/题量/章节/知识点/难度进行蓝图组卷，按试卷结构/大小题/分数/题量进行精确组卷，按照试卷总分/题型题数/抽取规则进行简易成卷。   在线考试 最新的线上监考技术：四级监考策略灵活选择。自研监考系统，AI智能监考，主动识别预防作弊。利用人脸识别、行为识别等最新技术，自动捕捉记录考中的违纪情况。 监管更加精准：窗口防作弊控制，多屏实现360°无死角视频监控，一个主机摄像头针对一个人，同时支持手机机位视频监控。 防泄题防作弊：支持考生端远程环境检测，考生端屏键双锁，随机抽卷/小题乱序/选项乱序/逐题作答。 安全验证全程护航：网考环境复杂多变，为保证数据安全，采用基于人工智能，融合人机区分技术，层层过滤风险，全程护航。   网上阅卷 快速高效：客观题自动判分，帮助管理者快速完成大规模考试，主观题智能整理，降低对人工操作的依赖，提高阅卷工作效率。 超强容错：考试过程中发现试题或答案问题，可以及时纠正，不影响后续考生作答。 稳定安全：系统分权限进行用户操作和系统管理；确保阅卷信息不外泄，在互联网环境下采用高等级的安全防护措施。  

充分应用人工智能技术，一体化设计构建蓝鸽AI -智慧教室，是未来智慧校园的标准教室。 大量AI识别技术的应用 例如智能化精品课堂录播、课堂板书提取、智能化课堂考勤、教室设备远程控制、教室设备智能故障诊断等。 物联网技术的应用 通过智能化精品课堂录播、实现远程同步课堂，课后点播学习，构建校本化的网上课堂。 一体化设计 将系统的软件、硬件、及信息数据进行一体化设计，产品集成度高、体积小、可靠性高、造价低，同时有利于大数据管理。 一室多用的教学功能 例如多媒体智慧教室、远程教学教室、远程同步课堂、远程会议室、智能化精品课堂录播教室等。

利用AI技术制作英语考试复习资料 系统通过学习历年的考试真题卷，得出考试所涉及各类知识点的考试概率、考试常用题型和考分比重，利用AI技术制作成套的复习试卷，消除了传统复习资料中试题重复、容易知识点重复训练、以及复习知识点范围与考试范围匹配度差等问题。复习资料的精炼度比传统资料提高3倍以上，为考生的复习提高效率30%以上。 同时，该系统还能根据考生的答题情况，动态调整复习资料，对于考生掌握较差的知识点重复出题，大大提高了复习资料的针对性。 配套一体化教学、自学平台 A.实现了以教师计划为中心的教学系统与以学生需求为中心的自学辅导系统的一体化设计。 B.每份复习资料都可以在线上（支持手机、平板）学习和线下（按标准试卷的格式）学习，实现了线上线下、教与学的一体化设计。 C.在特殊时期，所有的教学计划可以在线上完成；在正常时期，主要的教学计划可以在线下完成。这样就实现了特殊时期与正常时期教学计划的连续性和一体化设计。 应用价值

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。

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。

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RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

华中科技大学电信学院联合华为云等团队，研发并推出了新型冠状病毒感染的肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。 华中科技大学电信学院白翔教授、许永超副教授等负责的华中科技大学-华为智能创新实验室积极发挥自身优势，针对新冠肺炎与华为云等团队共同研发出AI辅助医学影像量化分析系统，目前取得了有效进展。针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点，许永超等提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持，该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒极输出，大幅提升了诊断效率，减轻医生诊断的繁重负荷。结合临床信息，系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期，有利于早期筛查与防控。同时，对于确诊病人，基于对多次复查影像数据的量化分析，医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。