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。

成果介绍在微瓦级极低功耗的情况下，芯片可以应用至智能手机、可穿戴智能设备、小家电、大家电、玩具及车载等众多场景中。技术创新点及参数神经网络拓扑/计算精度动态自适应的系统架构，基于事件驱动的精度可控数模混合近似计算电路，实现面向各种背景噪声的场景自适应低功耗智能计算。基于22nm工艺，实现微瓦级(< 10uW)极低功耗下的高精度关键词语音识别样片验证，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各种噪声下的高精度识别(Noise-robust recognition)，相关研究成果已发表在电路与系统领域顶刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市场前景可集成和使用在对手机、可穿戴设备、智能家居等多种应用场景的智能终端产品。产品当前已经在实验室完成样品测试，各项功能都处于行业优秀水平；芯片目前技术参数可以达到支持离线语音唤醒功能，支持5个唤醒词和10个命令词，还支持声纹识别。它支持3-5m的远场语音唤醒和识别，工作频率为50MHz，延迟不到10ms。

项目背景：随着国家政策的引导，城市的发展，各种建 设工程规模不断扩大，如何搞好现场施工现场管理，降低事 故发生频率，杜绝各种违规操作和不文明施工现象一直是施 工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技，AI 识别 技术，优化监控手段，实现对工地现场的各类问题实现实时 的、全过程的、不间断的监管。目前在工地智慧监管方面， 已经实现了对人员安全帽、危险区域的入侵等方面的视频监 控及 AI 分析，但是在对施工周边围挡监控、施工现场地面 硬化监控、施工现场物料堆放覆盖监控、施工现场出入车辆 清洗状况监控，AI 分析系统无法到达准确及有效的分析。需 要通过建立有效的数据模型，应用 AI 分析算法，实现对以 上问题的准确分析。 所需技术需求简要描述：1.AI 人工智能机器视觉分析 “深度学习”技术，实现视频分析、视频编解码等技术。2. 采用深度学习，高效识别准确率超 99.5%，支持目标大小阈 值设定，对光线、极端天气等不同应用场景环境适应性强， 检测速度快，运算成本低。  对技术提供方的要求:1.具有成功的 AI 识别、深度学习 方面的成功案例。2.对人工智能、大数据分析具有深入的研 究。3.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权 侵犯。 

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

强智AI一卡通综合管理平台，针对传统校园一卡通运营弊端，以移动互联网、大数据、人工智能、人脸识别等为核心，搭建“一卡一码一账号”无感支付的新型一卡通平台，对学校食堂消费、水电缴费、门禁管理、图书馆管理、校车服务、校内医疗、自助文印等进行一体化运营和管理，完善学校管控，为广大师生提供便利的校园生活，实现更便捷、更开放、更安全、更协同的现代化校园生活。

一、方案背景与建设目标 随着教育信息化的深入发展，传统音乐教学模式正面临数字化转型的契机。北京至淼教学设备有限公司致力于通过先进的数字化技术，构建集教学、管理、互动、测评于一体的智慧电钢琴教室。本方案旨在打造一间高效、智能、互动的现代化音乐教室，彻底解决传统大班课“听不清、练不到、互动难”的痛点，实现钢琴教学的标准化与个性化统一。 二、系统总体架构 本系统采用先进的网络化架构，以教师主控端为核心，通过高速局域网连接所有学生终端。系统集成了音频流、MIDI数据流及控制指令流，确保在教学过程中实现低延迟、高保真的双向传输。 核心硬件配置 教师主控台：作为教室的“大脑”，配备高性能触控屏及专业音频接口，负责全班的设备管理、音视频广播及数据收集。 智慧学生电钢琴：每台琴均配备独立的网络控制器，支持MIDI信号采集与传输，具备独立的音频输入输出接口。 网络控制终端：集成在学生电钢琴上，表面贴有专属二维码，作为师生互动的物理入口。 软件平台 智慧音乐教学管理平台：涵盖备课、授课、练习、测评、班级管理五大模块。 三、核心功能详解 本方案重点针对您提出的互动性、实时反馈及数据化教学需求，设计了以下核心功能模块： 多维互动教学系统为了打破传统课堂师生互动的物理隔阂，我们在学生电钢琴的网络控制器表面特别定制了专属二维码。 扫码互动留言：学生无需离开座位，只需使用手机或平板扫描控制器上的二维码，即可进入互动界面。学生可在此发送文字留言或提问，教师端屏幕将实时弹出提示。这一功能有效解决了学生因害羞不敢举手或怕打断演奏的问题，让沟通更顺畅。 一键举手反馈：控制器面板上物理配置了醒目的“举手功能按钮”。当学生在练习中遇到指法错误或乐理疑惑时，按下按钮，教师端对应座位的图标即刻亮起红灯报警。教师可第一时间定位问题学生，进行针对性辅导。 实时乐理测评与统计针对乐理知识教学枯燥、难以即时掌握学生理解情况的痛点，系统内置了智能测评模块。 单选答题功能：学生终端控制器上配置了至少三个物理单选按钮（如A、B、C）。在乐理讲解环节，教师端可下发选择题（例如：“这个音符的时值是多少？”）。 数据统计分析：学生通过按键作答，教师端系统会瞬间收集所有终端的上传结果，并以柱状图或饼图的形式直观展示全班的正确率。教师可根据统计数据，即时判断是否需要重新讲解某个知识点，真正做到“以学定教”。 自主录制与回放复盘为了培养学生的自我纠错能力和舞台表现力，系统支持全流程的录音功能。 一键录制：学生端软件界面设有显著的“录制按钮”。学生按下后，系统自动开始记录弹奏过程中的音频及MIDI信息（包括力度、时值）。 回放与上传：练习结束后，学生可立即点击回放，对比原曲寻找差距。同时，录制的作品可一键上传至教师端。教师可在课后对学生的作业进行批注和评分，形成完整的电子成长档案。 全双工双向传输技术本系统采用了行业领先的低延迟传输协议，确保教学过程的流畅性。 音视频与MIDI同步：系统支持教师与学生之间的语音对讲和MIDI数据同时双向传输。无论是教师示范演奏，还是学生回课，声音与画面均保持毫秒级同步，无卡顿、无延迟。 高保真音质：传输过程采用无损压缩技术，确保钢琴音色的动态范围和细腻度得到完美还原，满足专业音乐教学对听感的高要求。 集中化智能管控教师通过主控台可实现对全教室设备的“上帝视角”管理。 统一开关机：一键控制所有学生电钢琴的电源，节能环保，延长设备寿命。 静音与监听：教师可单独或分组控制学生琴的音量（如全班静音，仅监听某一位学生的练习），互不干扰。 屏幕广播：教师可将自己的教学课件、乐谱或演奏画面实时投射到所有学生端的显示屏上，实现标准化示范。 四、教学应用场景 场景一：乐理与视奏课教师利用多媒体课件讲解五线谱知识，随后通过系统下发选择题。学生使用控制器上的单选按钮作答，系统即时生成正确率报表。针对错误率高的题目，教师进行二次讲解。 场景二：技能实训课教师进行曲目示范，学生佩戴耳机专注聆听。随后学生开始练习，遇到难点时按下“举手按钮”。教师端收到信号后，通过双向语音系统直接与该学生对话指导，或走到学生身边进行手把手教学，而其他学生不受干扰继续练习。 场景三：回课与考核学生利用“自主录制功能”完成课后作业，上传至云端。教师端自动汇总作业列表，点击即可播放学生的演奏录音，并进行在线打分和语音评语。系统自动生成班级成绩分析报告，帮助教师掌握整体教学进度。

本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。