1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 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。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

“应急传染病医疗救治中心的改造策略“方案充分利用原体育馆附属用房设置病房及医护医技用房，局部利用集装箱增设符合传染病医院污水处理要求的病区厕所和医护洗消模块。并且针对武汉方舱医院大规模病床无物理隔断的缺陷，通过集装箱模块组合，搭建标准化的方舱医院病房，改造利用可逆性强，对原体育馆建筑只需改造空调排风。所有集装箱病房及功能模块均可灾后回收，二次利用。   查看原文

1 成果简介粉状物料的加工工艺遍及建材、化工、冶金、机械、矿山、医药、食品、肥料、农药等工业部门。随着我国加工业产业结构调整和社会环境的变化，企业的能源和人工成本都在急剧增加。市场的国际化进程加快，也对产品质量的提高和稳定性提出了越来越高的技术要求。而我国大多数的粉体加工厂中，广泛存在没有过程自动控制手段，工艺不合理造成成本偏高，不能适应市场需求的变化。 该技术结合我们 30 年粉体加工技术研发的经验，与自控专业技术人员共同组合了粉体加工系统优化与自动控制的综合技术。2 应用说明该技术按照系统工程的思想处理优化与自控之间的关系，它涉及到加工系统的众多影响因素：物料特性、工艺流程、技术指标、外加剂、设备组合与参数选定等，而优化的目标又是降低成本、减少操作人员、提高产品质量和质量的稳定性等多个方面。我们从多因素多目标的系统综合分析入手，借助信号采集无线传输、计算机在线分析、电气动执行元器件配合等现代控制技术，实现系统的优化与自动控制。 具体的优化与控制内容如下：粉体加工系统标定，能耗分析；原料与产品的粒度组成与颗粒形貌分析；加工物料物性分析与加工系统的匹配；改善料仓结构及料位控制系统，避免料仓结拱，提高给料稳定性；分级机技术改造，提高分级效率和产品细度；外加剂的应用，改善粉体物料的流动性，提高工作效率；调整设备结构，保证合理的机内物料滞留量；通过加工设备工作状态的监控，自动控制给料系统、调整闭路系统循环负荷率，合理搭配加工单机的工作状态。3 效益分析不同产品和生产线都有差异，需根据具体情况系统分析。4 合作方式技术服务。5 所属行业领域先进制造。

1 成果简介粉状物料的加工工艺遍及建材、化工、冶金、机械、矿山、医药、食品、肥料、农药等工业部门。随着我国加工业产业结构调整和社会环境的变化，企业的能源和人工成本都在急剧增加。市场的国际化进程加快，也对产品质量的提高和稳定性提出了越来越高的技术要求。而我国大多数的粉体加工厂中，广泛存在没有过程自动控制手段，工艺不合理造成成本偏高，不能适应市场需求的变化。 该技术结合我们 30 年粉体加工技术研发的经验，与自控专业技术人员共同组合了粉体加工系统优化与自动控制的综合技术。2 应用说明该技术按照系统工程的思想处理优化与自控之间的关系，它涉及到加工系统的众多影响因素：物料特性、工艺流程、技术指标、外加剂、设备组合与参数选定等，而优化的目标又是降低成本、减少操作人员、提高产品质量和质量的稳定性等多个方面。我们从多因素多目标的系统综合分析入手，借助信号采集无线传输、计算机在线分析、电气动执行元器件配合等现代控制技术，实现系统的优化与自动控制。 具体的优化与控制内容如下：粉体加工系统标定，能耗分析；原料与产品的粒度组成与颗粒形貌分析；加工物料物性分析与加工系统的匹配；改善料仓结构及料位控制系统，避免料仓结拱，提高给料稳定性；分级机技术改造，提高分级效率和产品细度；外加剂的应用，改善粉体物料的流动性，提高工作效率；调整设备结构，保证合理的机内物料滞留量；通过加工设备工作状态的监控，自动控制给料系统、调整闭路系统循环负荷率，合理搭配加工单机的工作状态。3 效益分析不同产品和生产线都有差异，需根据具体情况系统分析。4 合作方式技术服务。5 所属行业领域先进制造。

国家新的《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)的实施，对火电机组烟气的超净排放已成为国家的强制行为。虽然许多单位对火电、钢铁的煤热锅炉的脱硫和烟气净化系统进行了强化设计和改造，甚至还加装了GGH或湿式电除尘设备，但排放的烟气要始终维持低于5mg/m3的除尘要求仍有一定难度。 而要实现烟气的彻底超洁净排放，需要采用我们新研发的AGECS工艺对脱硫塔进行全方位诊断和技术改造。与湿式静电除尘设备（WESP）工艺相比，

航天科恩实验室设计、装修、安装、施工一站式服务，本着“安全、环保、智能、实用、耐久、美观、经济、”的施工理念，我们在设计过程中始终坚持“以人为本”，实验室装修中，美观实用的家具，是高标准实验室装修成功的前提。面对不同客户、不同实验室，把顾客的信息准确传递到设计部门，设计部门进行合理设计，装修竣工给客户一个“经济舒适、实用耐用、安全智能”的全新实验室。 安全：在进行实验作业时，必须确保安全性，尤其是在进行化学试验时，必须有效地排出有毒有害、有味的废气，以保障实验人员的身心健康。 高效：提高实验效率，才能加快实验进程，必须根据不同的实验课题，以及其工艺性配置适的实验设备。 舒适：明快亲切的色彩：符合人体工程学的外形尺寸;方便、实用的功能以及符合环保要求的选材，从而确保科研人员的舒适工作。

视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。