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失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現(xiàn)為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現(xiàn)疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾?。ㄈ缧难芗膊?、糖尿病等）的發(fā)生和發(fā)展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫(yī)療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數(shù)，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現(xiàn)代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數(shù)據(jù)并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數(shù)個小時的集中工作才能完成，無法應對大規(guī)模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現(xiàn)可能不同，診斷結果需要根據(jù)患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業(yè)人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。 人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業(yè)人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優(yōu)點。此外，還可以在大數(shù)據(jù)層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數(shù)量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫(yī)學診斷技術的全系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業(yè)睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監(jiān)測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫(yī)療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發(fā)的原理樣機部件

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發(fā)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。 這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中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。 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。研究人員介紹，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，科學家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)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。 但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。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。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現(xiàn)了三維矢量全息，并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(tài)。 顧敏介紹，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(tǒng)二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現(xiàn)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。” 機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網(wǎng)絡可有效、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。” 此外，這項發(fā)明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(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發(fā)明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(tǒng)奠定了基礎，同時也為人們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。”

工業(yè)機器人技能考核與實訓平臺主要應用在工業(yè)機器人基礎操作教學階段，可以實現(xiàn)工業(yè)機器人基本結構、基礎操作、參數(shù)配置、在線示教編程、簡單語言編程、工具更換、復雜軌跡規(guī)劃及編程、模擬上下料和碼垛工藝應用、IO通訊、離線編程應用等教學內容，實訓臺式設計特別適合于標準教室型實訓場地，為學生掌握基礎編程能力和調試技能提供硬件支撐，滿足教學需求。該實訓臺主要用于工業(yè)機器人技術人才的培養(yǎng)教學和技能考核。

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監(jiān)控區(qū)域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統(tǒng)智能識別，發(fā)現(xiàn)火情實時向后端監(jiān)控中心發(fā)送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰(zhàn)方案，達到快速消滅火災的目的。 系統(tǒng)可協(xié)助管理人員，對監(jiān)測區(qū)域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現(xiàn)象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發(fā)板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網(wǎng)絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網(wǎng)絡為教學實驗提供配套服務，實現(xiàn)在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發(fā)板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網(wǎng)絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網(wǎng)絡為教學實驗提供配套服務，實現(xiàn)在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

該技術制備的生物組織材料是一種以豬主動脈血管為基體,以氧化海藻酸鈉為交聯(lián)劑制備的人工器官用生物組織材料。

采用特征可視化技術對嗜酸性粒細胞與非嗜酸性粒細胞進行了特征區(qū)分，結果與病理形態(tài)學診斷特征一致。同時，團隊成員還對診斷耗時進行了比較，采用現(xiàn)有病理醫(yī)生隨機抽取10個視野的方法計數(shù)和診斷一個鼻息肉患者平均需要12.7分鐘，病理醫(yī)生若進行全片視野進行完整計數(shù)和診斷平均需要148.6分鐘，而AICEP進行一個全片診斷只需要5.4分鐘，大大節(jié)約了時間成本和人力成本。下一步，AICEP平臺將進行云化及模塊化，通過云平臺將專家級的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫(yī)療機構。       該成果也是我校附屬第三醫(yī)院與清華珠三角研究院自2019年4月聯(lián)合成立粵港澳大灣區(qū)首個“醫(yī)學人工智能中心”后的又一研究成果。該醫(yī)學人工智能中心基于中山大學附屬第三醫(yī)院“一體兩翼、三城四院”發(fā)展格局下豐富的醫(yī)療資源，多個學科群的優(yōu)勢和特色以及清華珠三角研究院、清華大學在人工智能領域的技術優(yōu)勢，著力建設三大平臺：醫(yī)療影像輔助診療平臺、人工智能技術服務平臺、專業(yè)技術人才培訓平臺。計劃5年內將該中心打造成粵港澳大灣區(qū)醫(yī)學人工智能應用的示范基地。