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邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。

上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領導下的未來光學國際實驗室宣布，首次利用機器學習反求設計（machine-learninginversedesign）實現了三維矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。據介紹，這項發明是光學全息技術領域的一次重大突破，其提供的基于機器學習的反求設計可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。相關研究成果于4月18日凌晨發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》（Science）刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。一直以來，精確產生任意三維矢量光場是一個世界性難題，因其需要十分復雜的反求設計，超出了人類知識和經驗的邊界。顧敏院士指導的科研人員利用機器學習反求設計率先實現了三維矢量全息，可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。“通過機器學習的人工智能新科技，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去，”顧敏院士說，“這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。”文章第一作者任浩然博士（目前在德國慕尼黑大學從事洪堡博士后研究）說：“機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效地、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”這項發明還為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏院士說：“這項發明作為光學全息技術領域的一項重大突破，不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”該項工作得到了墨爾本皇家理工大學（RMIT）人工智能納米光子學實驗室以及計算機科學系的大力支持。

本成果可從根本上解決上述痛點難題，傳感器檢測到冰雪等風險路況時，及時向路政、交警部門和社會發送預警和報警信號，以便及時采取風險管控措施，大大降低惡性交通事故發生的可能性。還可與道路融雪化冰系統協同工作，監測到冰雪危險路況時，傳感器信號自動啟動融雪化冰系統工作，消融冰雪，保障道路安全通暢。本成果的主要創新點： 1）壓電平膜傳感器多階諧振頻率和振動譜解析技術； 2）多光譜傳感器光電信號處理技術； 3）復阻抗傳感器信號檢測及處理技術； 4）多傳感器信息融合人工智能技術； 5）傳感器可靠性結構設計技術。 冰雪路況傳感器主要包含阻抗譜、諧振譜和多光譜等三種核心關鍵技術，如下圖所示，其來源于團隊前期研發的壓電平膜式、光纖（光電）式和阻抗式結冰傳感技術成果，均為具有自主創新特色及自主知識產權的研究成果。

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發軟件實現機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎知識，啟發創新思維，領悟開源創意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途。可易用專科院校的實訓平臺、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經網絡。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。

一、項目簡介 水下潛水器是海洋立體監測系統的重要移動平臺，在深海工程檢測、地質勘探、科學考察、環境監測與軍事應用等方面有重大需求與發展前景。《國家“十二五”海洋科學和技術發展規劃綱要》明確了“開發水下自航行剖面測量技術，形成近海實時、快速觀測能力”的重點任務。目前國內外水下潛水器普遍采用細長或開架結構和螺旋槳驅動，具有推進效率低，轉彎半徑大和輻射噪聲大的弱點，急需在減阻和探測能力上取得突破。本項目圍繞水下小型機器人高精度探測與識別重要需求，研究基于人工智能的水下探測與識別技術，在水聲仿生智能探測、目標特征提取和分類識別上開展技術攻關，并研制樣機。海圖公司開發多款水下機器人產品，618展示得到重要認可。基于人工智能的小型水下機器人可廣泛應用于海洋與內陸，有顯著產業化前景。 二、前期研究基礎 科研依托廈門大學海洋與地球學院、水聲通信與海洋信息技術教育部重點實驗室，具備開展水聲實驗的良好設施：嘉庚號科考船、一艘海洋二號實驗船、兩處岸邊實驗站、一個大型水聲水池、水聲換能器、測量放大器、丹麥B&K公司的聲學測量儀器譜分析儀等。已研制多款水下仿生機器人并在水池完成測試。研究團隊憑借跨學科優勢，把仿生聲學探測與水下機器人技術相結合，取得創新成果。本項目實施所需要的實驗方法與技術已經具備，并已在以往研究中得到成功應用，從而具備扎實的科研基礎。 三、應用技術成果 在仿生探測方面，研究基于人工智能的水下探測與識別技術。仿生最優能量傳輸與波束控制、仿生目標探測與人工智能識別可以提高水聲探測指向性、抑制混響并具備定向水聲通信能力，能夠突破現有水下機器人水聲探測和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生機器人研發方面，利用生物醫學成像測量鯨豚流線體形、結構和組織特性，設計仿生機器人具有仿生形態和柔性特性，突破現有水下機器人結構和材料設計理念。研究水聲仿生智能探測、目標特征提取和分類識別提升仿生機器人水下工作能力。在仿生水下機器人樣機研制、傳感和模式識別等取得應用成果。 四、合作企業 海圖志（廈門）智能科技有限公司由福建省海洋與漁業廳批準的雙創干部蘇芃牽頭成立，組織了西北工業大學、華南理工大學、廈門大學、福州大學、福建師范大學等院校博士專家40余人組成，2015年開始，經過了2-3年的基礎理論研究，已經申報和取得相關的專利軟著20項。開發過相關的水下裝備設備包括水下光學成像攝像機、水下光學鏡頭、水聲定位設備、水下潛器等等，具備一定的開發研究的基礎。得到省委于偉國書記、中國工程院院長周濟、國家海洋局林山青副局長等等領導的認可。相關的產品取得福建省618青年海洋創新創意成果獎第一名，第六屆全國海洋航行器設計與制作大賽一等獎，19屆中國國際高新技術成果交易會優秀產品獎、中國創新創業大賽福州市三等獎。海圖志（廈門）智能科技有限公司取得廈門海峽科創基金的以5000萬估值的投資，在廈門設立海洋機器人創業基地。 海圖志（廈門）智能科技有限公司小型水下產品在2016年深圳高交會上引起了科技部、云南省科技廳、廣西省海洋局等其他省市領導的重視，2017年福建618項目成果交易會上得到中國工程院院長、福建省省長（現任省委書記）、國家海洋局副局長、福建省副省長、省發改委主任等專家領導的肯定。

項目成果/簡介:醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾

6月17日，由中軟國際教育科技集團與蘭州信息科技學院聯合共建的中軟國際人工智能產業學院和校外實訓基地成立暨揭牌儀式在學院順利舉行