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人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。

【發 明人】丁亞媛【摘    要】本實用新型公開了一種簡易人工呼吸器，包含急救蘇醒球體、儲氣袋和面罩，所述急救蘇醒球體內設有空腔，空腔內設有儲氣安全閥和活塞，活塞一端與儲氣安全閥連接，另一端與曲軸連接，曲軸通過電機帶動轉動，空腔靠近儲氣安全閥的一端通過通氣管與面罩連通，通氣管上設有單向壓力安全閥，空腔的另一端與儲氣袋連通。本實用新型的簡易人工呼吸器，通過控制器控制伺服電機的轉速，從而精確的控制儲氣安全閥的往返頻率，從而適合特定的人群；通過容量調節器調節空腔內儲氣安全閥與空腔容納的氣體，使得每次呼入的氣體量相同，有利于病人的呼吸。

可以量產/n復合垂直流人工濕地處理污水工藝為中國科學院水生生物研究所歐盟國際科技合作項目科研成果。該成果提出的復合垂直流構件濕地水處理工藝流程、凈化功能和凈化生物工藝學及其凈化機理等技術具世界領先水平。項目設計的復合垂直流構件濕地水處理工藝流程，不僅能有效去除污水中的懸浮物、有機污染物、氨和磷等，對病原菌、重金屬、酞酸酯以及藻毒素等外源生物活性物質也有較好的去除效果。城鎮綜合污水經處理后可達到二級乃至一級排放標準，受污染V類以上地面水經處理后能達到II-III類，基本達到飲用水源水質標準。設計的系統

心血管疾病已經成為人類死亡率最高的疾病之一，人工心血管的制備及介入治療是治療心血管疾病的有效手段。小口徑血管的制備在人工血管領域是一個很大的難題，我們采用自己獨特的技術路線，采用生物相容性良好的天然絲素蛋白材料為基本原料，經過改性，解決了絲素蛋白易溶于水及脆性問題，制備出力學性能達到手術縫合要求及體內血流膨脹及收縮要求的小口徑血管，通過改性大大提高其抗凝血性能。

可以量產/n該項目運用實驗生物學方法揭示鱖魚專吃活餌料魚而拒食死餌及人工餌料這種奇特食性的感覺神經機制；在分子標記輔助育種方面，利用微衛星與SNP分子標記進行了鱖魚飼料利用與生長等優良性狀的基因輔助選育，通過表型結合分子標記輔助選育方法，從易馴食翹嘴鱖與易馴食斑鱖后代進行了篩選，已建立易馴食翹嘴鱖與斑鱖養殖種群；研究開發鱖魚人工飼料，通過鱖魚營養需求和誘食劑的研究，完善鱖魚飼料配方。同時優選偏愛攝食人工飼料的鱖魚配套品系，提高人工飼料的攝入量和攝食狀態的持久性，并保種擴繁，使群體進一步擴大且穩定。在

 精準匹配搏動式人工心臟利用快速精密驅動技術、血液破壞流場優化設計和無傳感器定位技術等設計制作的一種搏動式人工心臟輔助裝置（包含有搏動式血泵、控制器等），可幫助衰竭心臟提供人體所需要的搏動血流。 精準匹配搏動式人工心臟主要用于心臟外科領域，治療嚴重的心臟病。具體的用途有：對心臟直視手術后嚴重的低心排出量綜合癥，幫助心臟穩定患者的血流動力學；在急性心肌梗死并發心源性休克時，利用與自然心臟的反博改善心肌供血，為進一步的手術治療贏得時間；對需要進行心臟移植的病人提供過渡橋梁，同時因為可實現與自然心臟的精準匹配輔助，有望增加心衰患者心功能恢復的機會，有減少心臟移植需要的可能。 本裝置已取得多件國家發明專利，在電機驅動、結構設計等多方面取得重要進展。  

產品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓系統，融合邊緣計算，人臉識別，機器視覺，文本/證件識別，語音識別諸多 AI 技術，同時引入物聯網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯網綜合型實驗系統。 該款實驗箱由具有邊緣計算能力的單板計算機，高清晰畫質視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯網基礎部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓所需的輔件。 該款實驗箱是針對新工科“人工智能”專業研發的，具備創新，先進，實踐性強等特點，適用于人工智能，計算機，電子，信息工程，自動化等相關專業。 產品特點： 該系統引入科大訊飛語音技術，百度 AI OCR 技術，可運行在邊緣計算機上實現通用文字識別，證件/票據識別，語音識別等 AI 應用，比如身份證識別，戶照，銀行卡，營業執照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 提供物聯網傳感器，無線網絡模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構成 AI人工智能和物聯網的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進行 AI 人工智能物聯網的應用擴展開發。 基于安卓系統的 AI 人臉識別技術 提供人臉識別的開源安卓工程包，實現靜態，動態下的人臉特征采集，特征分析，對比等人臉識別功能。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 基于 ARM 架構 Cotex-A72 六核處理器，內建強大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數據處理，流暢運行 AI 應用軟件。 硬件一體化設計，高度集成，易于設備的維護實驗所用到的硬件，均布署在實驗主板上，一對 N 供電模式，各單元相互獨立，模塊化設計。

LED型頂置人工氣候箱是具有光照、加濕功能的高精度冷熱恒溫設備，為用戶提供一個理想的人工氣候實驗環境。它可用作植物的發芽、育苗、組織、微生物的培養;昆蟲及小動物的飼養;水體分析的BOD的測定以及其它用途的人工氣候試驗。LED型頂置人工氣候箱特點： 　　1、光照節電80%以上，整機節電50%以上，五年節電可賺回一臺同類儀器。 　　2、豎直光照，更適合動植物生長需要。 　　3、鋼殼發泡箱體、堅固耐用，占地面積減少了30%。 　　4、無級調光，光線均勻。 　　5、新式循環風，溫度均勻性好。 　　6、光源和箱體使用壽命長。 　　LED型頂置人工氣候箱技術指標： 　　1. 主要型號：RDN-1000D-4 　　2. 溫控范圍： 0～50℃ 　　3. 外形尺寸(寬*深*高)：1210*743*1980mm 　　4. 內膽尺寸(寬*深*高)：1100*640*1370mm 　　5. 容積：1000升 　　6. 光源：頂置LED光照板式，豎直光照。 　　7. 光照度：0～20000LX 　　8. 光照層數：4層 　　9. 溫度波動度：±0.5～±1.0℃ (0℃以下為±1.5℃) 　　10.  控濕范圍：50%RH～95%RH (6℃以下不控濕，特殊用戶除外) 　　11. 濕度波動度：±5%RH～±7%RH 　　12. 光照度調節范圍：0～100%Emax無級調光 　　13. 工作倉內風向及風速：近水平0.1m/s～0.3m/s 　　14. 壓縮機工作方式：間歇運行 　　15. LED光照板使用壽命：50000h 　　16. 儀器運行方式：全年連續運行。 　　17. 電源：50HZ，220V ±10%

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。