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產品詳細介紹 　　概述： 　　1.0625Gbps至4.25Gbps單芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅 　　放大器和VCSEL驅動器高速光收發芯片(EP110) 　　EP110為高度集成的限幅放大器和VCSEL驅動器，設計用于數據傳輸速率高達8.5Gbps的1x/2x/4x/8x光纖通道傳輸系統以及10.3125Gbps數據傳輸速率的10GBASE-SR傳輸系統。器件采用+3.3V單電源供電，這款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驅動器和微控制器三合一的高集成單芯片。平均光功率由平均功率控制環路(APC)控制，該控制環路通過連接至VCSEL驅動器的3線數字接口控制、所有差分I/O為50歐姆傳輸線PCB設計提供最佳的背板短接。EP110集成一個微處理器，可以實現SFF8472協議的數字監控接口要求，可通過固件實現高級Rx設置(模式選擇、LOS門限、LOS極性、CML輸出電平、信號通道極性)和Tx設置(調制電流、偏置電流、極性、眼圖交叉點調制)，無需外部微處理器和外部元件。 　　EP110采用無鉛、5mm*5mm、40引腳QFN封裝。 　　1.0625Gbps至10.32Gbps單芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅 　　放大器和VCSEL驅動器高速光收發芯片(EP112) 　　EP112為高度集成的限幅放大器和VCSEL驅動器，設計用于數據傳輸速率高達8.5Gbps的1x/2x/4x/8x光纖通道傳輸系統以及10.3125Gbps數據傳輸速率的10GBASE-SR傳輸系統。器件采用+3.3V單電源供電，這款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驅動器和微控制器三合一的高集成單芯片。平均光功率由平均功率控制環路(APC)控制，該控制環路通過連接至VCSEL驅動器的3線數字接口控制、所有差分I/O為50歐姆傳輸線PCB設計提供最佳的背板短接。EP112集成一個微處理器，可以實現SFF8472協議的數字監控接口要求，可通過固件實現高級Rx設置(模式選擇、LOS門限、LOS極性、CML輸出電平、信號通道極性)和Tx設置(調制電流、偏置電流、極性、眼圖交叉點調制)，無需外部微處理器和外部元件。 　　EP112采用無鉛、5mm*5mm、40引腳QFN封裝。 　　1.0625Gbps至14Gbps單芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅 　　放大器和VCSEL驅動器高速光收發芯片(EP116) 　　EP116是一款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驅動器和微控制器三合一的16G SFP+高集成高速光收發芯片,工作在高達14Gbps的數據速率、非常適合以太網和光纖通道應用。在EP116的發射和接收路徑上集成了CDR功能，解決了大多數高速系統存在的信號失真問題。平均光功率由平均功率控制環路(APC)控制，該控制環路通過連接至VCSEL驅動器的3線數字接口控制、所有差分I/O為50歐姆傳輸線PCB設計提供最佳的背板短接。EP116集成一個微處理器，可以實現SFF8472協議的數字監控接口要求，可通過固件實現高級Rx設置(模式選擇、LOS門限、LOS極性、CML輸出電平、信號通道極性、去加重)和Tx設置(調制電流、偏置電流、極性、可編程去加重、眼圖交叉點調制)，無需外部微處理器和外部元件。 　　EP116采用無鉛、6mm*6mm、48引腳QFN封裝。 　　特點： 　　3.3供電時，功耗僅為500mW 　　工作速率高達10.32Gbps 　　10.32Gbps下，具有5mVp-p接收靈敏度 　　Rx和Tx極性選擇 　　可調節觸發LOS報警電平 　　LOS極性選擇 　　能夠向100歐姆差分負載提供高達12mA的調制電流 　　偏置電流高達19mA 　　Rx輸出可選擇去加重 　　支持SPI EEPROM和IIC EEPROM 　　可調節調制輸出的眼圖交叉點 　　工作溫度: -40度 到 90度

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。

Al協同創新實驗云是Al教學實驗實訓協同工具，涵蓋真實行業項目的教學課程、授課教案、實驗教學資源、硬件、平臺等，可滿足人工智能專業的學生了解行業真實案例中從起始階段、細化階段、構建階段、業務環境、需求分析、技術架構選型等等各方面的項目細節，在線完成分類、建模、分析、可視化、結果輸出等任務，并支持私有化部署和云端協同，幫助院校開展人工智能應用研發。

指導價格：1399元

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。

華中科技大學電信學院聯合華為云等團隊，研發并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫學影像量化分析系統。 華中科技大學電信學院白翔教授、許永超副教授等負責的華中科技大學-華為智能創新實驗室積極發揮自身優勢，針對新冠肺炎與華為云等團隊共同研發出AI輔助醫學影像量化分析系統，目前取得了有效進展。針對患者胸部CT影像中呈現多發小斑片影、多發磨玻璃影、浸潤影、肺實變等特點，許永超等提供了基于紋理感知的病灶分割核心算法支持，該算法可實現單病例全自動精準量化結果的秒極輸出，大幅提升了診斷效率，減輕醫生診斷的繁重負荷。結合臨床信息，系統可以輔助醫生更高效地區分新冠肺炎的早期、進展期與重癥期，有利于早期篩查與防控。同時，對于確診病人，基于對多次復查影像數據的量化分析，醫生能夠有效評估病情進展及用藥療效等情況。

項目背景：隨著國家政策的引導，城市的發展，各種建 設工程規模不斷擴大，如何搞好現場施工現場管理，降低事 故發生頻率，杜絕各種違規操作和不文明施工現象一直是施 工企業、政府管理部門關注的焦點。利用現代科技，AI 識別 技術，優化監控手段，實現對工地現場的各類問題實現實時 的、全過程的、不間斷的監管。目前在工地智慧監管方面， 已經實現了對人員安全帽、危險區域的入侵等方面的視頻監 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監控、施工現場地面 硬化監控、施工現場物料堆放覆蓋監控、施工現場出入車輛 清洗狀況監控，AI 分析系統無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數據模型，應用 AI 分析算法，實現對以 上問題的準確分析。 所需技術需求簡要描述：1.AI 人工智能機器視覺分析 “深度學習”技術，實現視頻分析、視頻編解碼等技術。2. 采用深度學習，高效識別準確率超 99.5%，支持目標大小閾 值設定，對光線、極端天氣等不同應用場景環境適應性強， 檢測速度快，運算成本低。  對技術提供方的要求:1.具有成功的 AI 識別、深度學習 方面的成功案例。2.對人工智能、大數據分析具有深入的研 究。3.技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權 侵犯。 

強智AI一卡通綜合管理平臺，針對傳統校園一卡通運營弊端，以移動互聯網、大數據、人工智能、人臉識別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號”無感支付的新型一卡通平臺，對學校食堂消費、水電繳費、門禁管理、圖書館管理、校車服務、校內醫療、自助文印等進行一體化運營和管理，完善學校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實現更便捷、更開放、更安全、更協同的現代化校園生活。

針對生化芯片加工新技術,根據生化樣品特征，按照整體、高效設計，制備 出生化芯片，具有適應面廣、直觀，無創，高效等優點，在生物醫學、食品安全 生化芯片加工等方面都具有廣泛的應用前景。

成果介紹人體器官芯片的成功研發將有力推動我國生物醫療用芯片制造技術的發展，建立全新的生命科學實驗方法；能夠有效減少新藥研發等對動物和臨床實驗的依賴，加速新藥研發的流程并減少研發投入技術創新點及參數微縮人工器官，以實現對人體器官功能的模擬。器官芯片高內涵裝置的設計和制造，開發了標準芯片系統及器官特異性生物材料市場前景疾病模型，藥物評估，個性化醫療。