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。

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合肥工业大学杨善林院士及其科研团队，多年来面向我国促进人民健康和保卫国防安全的重大需求，在智能医疗装备和人工智能系统研发领域取得了一系列原创性成果，广泛应用于我国分级诊疗、应急救援、海军舰艇卫勤及航空航天领域。该团队整合前期成果，迅速将基于云的智能移动医用远程交互服务系统投入疫情防控。该系统可以有效减少交叉感染、减少医生奔波、减低医疗资源的消耗。该系统由移动终端、智能边缘计算系统和云端数据处理系统三部分组成，可实现隔离病房患者、病区医生和异地指导医生的移动实时交互和移动远程会诊。该系统具备移动互联的能力，可以在第一时间把云端的服务推送到疫情救治的第一现场，远端的医生可以通过移动端及时的为第一现场提供救治方案。

使用 AWS，开发区块链和分类帐应用程序更简单、更快速、更高效。Amazon Managed Blockchain 通过将托管 Hyperledger Fabric 框架所需的时间缩短 60%，消除了建立区块链网络所涉及的繁重工作。 Managed Blockchain 还支持 AWS CLI、AWS CloudFormation 和 Amazon Cloudwatch Logs，因此使网络操作变得容易。Amazon QLDB 比传统框架快 2-3 倍，并且还提供类似 SQL 的运算符和用于处理事务的文档数据模型。

针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语 义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足 等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段， 重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基 于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务 过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、 事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度， 结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。

1 成果简介面向领域信息服务的智能交互技术与应用——通过对文本自然语言进行语义抽取，结合领域信息内容和服务特点，向公众提供智能的多回合交互式信息服务，适用于多种本地化生产生活信息查询，以及客户服务咨询。2 应用范围项目成果可广泛应用于网页、手机 WAP、手机短信、即时通讯软件等的后台，从前台接收用户给出的文本内容（关键词或自然语言），自动以合适的形式给出信息回馈。项目成果的应用，可使广大用户在任何时候、任何地方都能方便及时地获取精准的信息，同时又极大地减少后台支持的人力资源成本。项目成果的广泛应用，有利于推进信息数字化建设，随着更多信息服务的推广，逐渐扩大信息服务市场并形成智能信息服务产业，同时推动通讯相关技术和产业的发展。 广东省和大珠三角地区的信息产业、高端信息服务商将直接受益，与数字媒体网络行业相关的企业也可间接受益。3 效益分析每年节省信息服务行业的人力资源成本上亿元，提升信息增值产业的经济效益。促进信息流通，满足公众对信息获取的需求，提升信息获取的满意度。

本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。

团队介绍： “链固”数据库系统团队依托西安电子科技大学网络与信息安全学院，学院为中央网络安全与信息化领导小组成立之后全国第一个独立运行的网络与信息安全学院，2017 年以总成绩排名第一的成绩获得了由中央网信办和教育部联合评选的“国家一流网络安全学院建设项目示范高校”称号，2021 年获评国家网络安全先进集体。学院同时建有大数据安全教育部工程研究中心、陕西省网络与系统安全重点实验室等重要的科研平台。 项目概况 （一）项目背景 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，数据资源成为了关键生产要素，是数字经济发展的 “新能源”。数据中心建设已成为大势所趋，世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路。 数据安全关系国家安全。数据库系统作为数据存储、管理、加工的基础和支撑软件，其安全性与高效性对发展数据中心等新型基础假设，探索以数据为关键要素的新增长方式具有重大意义，是数字经济国家战略的重要支撑。然而，当前数据库存在的数据难以确权，储存单点失效，数据难以共享，数据容易造假，难以操作溯源，数据易篡改等问题。项目组采用 “区块链+传统数据库”双层架构作为突破口，设计开发的自主知识产权的 “链固”区块链数据库系统，抢先进入该领域，相关技术填补了该领域的空白，符合国家的战略需求，在政务、公安、机要、金融、医疗等领域应用前景。 （二）项目简介 “链固”区块链数据库系统，采用基于分布式对等网络的“区块链+传统数据库”的双层架构、基于 Raft 和可验证随机函数的安全高效共识协议、基于共识机制的节点间数据互检以及基于滑动窗口的区块数据保存机制，实现了兼顾安全和效率的区块链数据库系统，提供了可信的数据服务，支撑数据进入资本市场，赋能数字经济。系统实现上核心算法全部做到自主可控，密码学相关算法全面采用国密算法，支持国产CPU FT-2000 系列在内的多款 CPU，支持国产操作系统银河麒麟、中标麒麟在内的多款操作系统。项目已成功应用于中电福富审计系统和中国航天科技集团第九研究院 771所的“云脑”项目。 （三）关键技术 本项目围绕区块链和数据库安全和效率进行研究，突破了如下四项关键技术： 1.设计了基于分布式对等网络的双层数据库系统结构，解决了传统数据系统存在单点失效的问题，建立了基于B+树高效的索引结构，突破了传统区块链架构查询性能低下的瓶颈。 2.提出了基于Raft和可验证随机函数的安全高效共识协议，实现了不完全可信环境下分布式数据库系统记账节点的高效安全选取，满足了海量数据高并发业务对数据高效安全同步的需求。 3.提出了基于共识机制的高效数据自检和互检协议，通过双层数据库架构中顶层和底层的相互联动，实现了数据周期性的防篡改检查和错误修复，满足了企业对敏感数据可信存储的需求。 4.提出了模块化可配置的系统架构，实现了系统功能的可定制和可扩展，满足不同业务场景差异性的安全需求，降低了企业在实际部署过程中的成本。