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人工智能视觉芯片
人工智能技术飞速发展,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入市场,但是9%以上是软件、算法产品，在人工智能神经网络芯片研发方向上,我国又是落后于美国5-10年左右，可以预见的是,将来我国的人工智能神经网络硬件又将进口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的产品,遵循的标准又将按美国的标准,在市场上处于弱势地位。
电子科技大学
2021-04-10
人工智能防疫系统
神兽们一批批“归笼”，对于家长们来说，真是大舒一口气。不过为了孩子们的安全，各个学校可都费尽了心思。为了迎接学生返校，温州大学的南北校区大门口，都装上了人工智能防疫的神器。这套由学校大数据与信息技术研究院自主研发的“人工智能防疫系统”，是学校教师自己的研究成果，为学校即将到来的复学工作奠定基础，做好充分的安全准备。“人工智能防疫系统”是温州大学大数据与信息技术研究院基于数据挖掘技术自主创新研发的智能系统，在传统“亮码+人工核验登记”的通行方式上进行改进升级，与校园大数据、市民卡健康码等数据平台共享，通过人脸识别打造非接触式体征识别与统计管理方式。除此以外，这套系统还结合人流高峰与日常人行、车行、访客管理等多重场景模式，为师生数字化信息后端服务提供有效防疫应用保障，可实现无接触高精度体温检测，精准掌握风险点，降低防控成本、减少感染风险，大大提升防疫管理水平，提前阻断疫情蔓延渠道。此外，这套智能防疫系统可在学校数据库中搜集比对师生基本属性及假期行为数据，通过后台分析算法挖掘和模拟用户画像，自动摸排并动态监测师生异常，为学校相关管理部门提供管理和决策依据，提前做好疫情防护及应急预案工作。温州大学大数据与信息技术研究院成立于2019年10月23日，位于温州市龙湾区浙南云谷，是依托温州市人民政府与中国交通通信信息中心战略合作协议，由交通安全应急信息技术国家工程实验室、温州高新区（浙南科技城）管委会和温州大学共同建设、共同组织管理的研究开发机构。研究院科研主力多为温州大学计算机与人工智能学院博士教师。为保障开学，研究院向温州大学捐赠了两套系统，学校各部门对即将到来的开学潮充分调研，做好了充足准备。
温州大学
2021-04-11
人工智能NLP 引擎
主要研究自然语言处理研究领域的算法和应用实践。涉及语义解析、意图识别、FAQ 问答、多轮对话、知识图谱等关键技术，研究内容包括分词、向量表示、分类等文本预处理技术，以及将自然语言处理核心算法应用落实到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等实际场景中，团队研发的 AI 产品已经跟国内企业、研究所开展了长期合作并动态跟踪，获得了广泛的一致好评。
人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升业绩、降低风险等。
1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。
2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要描述的对话内容。
3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息推荐等。
4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计分析。
5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词生成一个图，用于可视化文本的内容。
6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学
2022-10-20
人工智能控制湍流
湍流-噪声-振动耦合与控制研究所作为人工智能控制湍流的先驱，结合机器学习方法，开创性地提出并研发具备“思维、创新”能力的人工智能控制湍流平台，并用于湍流射流控制，研究发现文献中从未报道过的湍流结构，其混合速率远超传统方法，主要成果即将在流体力学顶级期刊Journal of fluid mechanics上发表。鉴于该项成果在工程应用的重要前景，获国家自然科学基金“湍流结构的生成演化及作用机理”重大研究计划重点支持项目，亦作
哈尔滨工业大学
2021-04-14
人工智能NLP引擎
（一）项目背景
针对现实场景中，存在需要对服务行业录音文件内容进行详细分析， 但是面对海量录音文件无法仅通过人力资源去逐一分析的弊端，本项目旨 在通过实际应用场景结合计算机和人工智能技术开发一个人工智能 NLP 引 擎，用以解决海量录音文件经过 ASR 转文本后，对录音内容进一步按需分 析，最终得到较为完整的分析结果，以便于企业进一步采取商业策略。
（二）项目简介
人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关 系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的 知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析 思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风 险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升 业绩、降低风险等。
（三）关键技术
1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时 调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。
2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行 词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要 描述的对话内容。
3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息 推荐等。
4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性 判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计 分析。
5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词 生成一个图，用于可视化文本的内容。
6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。
西安电子科技大学
2023-07-20
人工智能教学实验平台---边缘智联网(eAIOT)综合实验平台
边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。
整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。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。
实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。
本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。
硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。
实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。
江苏学蠡信息科技有限公司
2023-06-21
人工智能专业建设即AI语音实验套件平台
人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。
套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。
慧言科技（天津）有限公司
2022-06-01
人工智能与机器人基础实训平台
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14
人工智能诊断腹膜转移
肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。 研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。
中山大学
2021-04-13
人工智能机器人
人工智能机器人实训平台采用先进的实感技术，搭载高精度激光雷达、高清摄像头和红外传感器，可以实现人脸扫描，微秒识别；环境认知，物体识别；动作捕捉，即时反馈；手势认知，人性互动等功能，同时可完成自主建图，自主导航避障、自主充电等续航问题。拥有25套基础表情动作和486类情感语言表达，能实现语音、动作、手势、表情、触控、感应等多模态交互，以及多语种和国内多方言互动。通过对人工智能机器人进行仿生模块化的拆解装配，可以实现声控识别、自然语言理解、人脸识别、情绪识别等多模块人工智能技术实训，培养智能机器人开发及应用能力。
苏州需要智能技术有限公司
2021-12-08