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RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來(lái)，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺(tái)上關(guān)于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關(guān)部門需要全面了解公眾對(duì)疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時(shí)也利于開(kāi)展引導(dǎo)工作；另一方面，公眾亟需第一時(shí)間獲得最權(quán)威、最實(shí)時(shí)、最準(zhǔn)確的疫情動(dòng)態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺(tái)，傳播模式更是基于人手一機(jī)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(jù)介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺(tái)”通過(guò)對(duì)多渠道海量媒體信息進(jìn)行自動(dòng)抓取采集、識(shí)別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過(guò)程中因消息源頭繁雜、消息過(guò)多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動(dòng)識(shí)別出近期熱點(diǎn)話題、新聞追蹤和話題導(dǎo)向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時(shí)間推送全網(wǎng)話題最新動(dòng)態(tài)，滿足用戶對(duì)疫情輿情監(jiān)測(cè)的需求，為作出正確輿論引導(dǎo)提供分析依據(jù)。

華中科技大學(xué)電信學(xué)院聯(lián)合華為云等團(tuán)隊(duì)，研發(fā)并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)。 華中科技大學(xué)電信學(xué)院白翔教授、許永超副教授等負(fù)責(zé)的華中科技大學(xué)-華為智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室積極發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，針對(duì)新冠肺炎與華為云等團(tuán)隊(duì)共同研發(fā)出AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)，目前取得了有效進(jìn)展。針對(duì)患者胸部CT影像中呈現(xiàn)多發(fā)小斑片影、多發(fā)磨玻璃影、浸潤(rùn)影、肺實(shí)變等特點(diǎn)，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(shí)現(xiàn)單病例全自動(dòng)精準(zhǔn)量化結(jié)果的秒極輸出，大幅提升了診斷效率，減輕醫(yī)生診斷的繁重負(fù)荷。結(jié)合臨床信息，系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更高效地區(qū)分新冠肺炎的早期、進(jìn)展期與重癥期，有利于早期篩查與防控。同時(shí)，對(duì)于確診病人，基于對(duì)多次復(fù)查影像數(shù)據(jù)的量化分析，醫(yī)生能夠有效評(píng)估病情進(jìn)展及用藥療效等情況。

成果介紹在微瓦級(jí)極低功耗的情況下，芯片可以應(yīng)用至智能手機(jī)、可穿戴智能設(shè)備、小家電、大家電、玩具及車載等眾多場(chǎng)景中。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?計(jì)算精度動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的系統(tǒng)架構(gòu)，基于事件驅(qū)動(dòng)的精度可控?cái)?shù)模混合近似計(jì)算電路，實(shí)現(xiàn)面向各種背景噪聲的場(chǎng)景自適應(yīng)低功耗智能計(jì)算。基于22nm工藝，實(shí)現(xiàn)微瓦級(jí)(< 10uW)極低功耗下的高精度關(guān)鍵詞語(yǔ)音識(shí)別樣片驗(yàn)證，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各種噪聲下的高精度識(shí)別(Noise-robust recognition)，相關(guān)研究成果已發(fā)表在電路與系統(tǒng)領(lǐng)域頂刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市場(chǎng)前景可集成和使用在對(duì)手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能家居等多種應(yīng)用場(chǎng)景的智能終端產(chǎn)品。產(chǎn)品當(dāng)前已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室完成樣品測(cè)試，各項(xiàng)功能都處于行業(yè)優(yōu)秀水平；芯片目前技術(shù)參數(shù)可以達(dá)到支持離線語(yǔ)音喚醒功能，支持5個(gè)喚醒詞和10個(gè)命令詞，還支持聲紋識(shí)別。它支持3-5m的遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音喚醒和識(shí)別，工作頻率為50MHz，延遲不到10ms。

項(xiàng)目背景：隨著國(guó)家政策的引導(dǎo)，城市的發(fā)展，各種建 設(shè)工程規(guī)模不斷擴(kuò)大，如何搞好現(xiàn)場(chǎng)施工現(xiàn)場(chǎng)管理，降低事 故發(fā)生頻率，杜絕各種違規(guī)操作和不文明施工現(xiàn)象一直是施 工企業(yè)、政府管理部門關(guān)注的焦點(diǎn)。利用現(xiàn)代科技，AI 識(shí)別 技術(shù)，優(yōu)化監(jiān)控手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)工地現(xiàn)場(chǎng)的各類問(wèn)題實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) 的、全過(guò)程的、不間斷的監(jiān)管。目前在工地智慧監(jiān)管方面， 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)人員安全帽、危險(xiǎn)區(qū)域的入侵等方面的視頻監(jiān) 控及 AI 分析，但是在對(duì)施工周邊圍擋監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)地面 硬化監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)物料堆放覆蓋監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)出入車輛 清洗狀況監(jiān)控，AI 分析系統(tǒng)無(wú)法到達(dá)準(zhǔn)確及有效的分析。需 要通過(guò)建立有效的數(shù)據(jù)模型，應(yīng)用 AI 分析算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)以 上問(wèn)題的準(zhǔn)確分析。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：1.AI 人工智能機(jī)器視覺(jué)分析 “深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻分析、視頻編解碼等技術(shù)。2. 采用深度學(xué)習(xí)，高效識(shí)別準(zhǔn)確率超 99.5%，支持目標(biāo)大小閾 值設(shè)定，對(duì)光線、極端天氣等不同應(yīng)用場(chǎng)景環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)， 檢測(cè)速度快，運(yùn)算成本低。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的 AI 識(shí)別、深度學(xué)習(xí) 方面的成功案例。2.對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)分析具有深入的研 究。3.技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán) 侵犯。 

強(qiáng)智AI一卡通綜合管理平臺(tái)，針對(duì)傳統(tǒng)校園一卡通運(yùn)營(yíng)弊端，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、人臉識(shí)別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號(hào)”無(wú)感支付的新型一卡通平臺(tái)，對(duì)學(xué)校食堂消費(fèi)、水電繳費(fèi)、門禁管理、圖書(shū)館管理、校車服務(wù)、校內(nèi)醫(yī)療、自助文印等進(jìn)行一體化運(yùn)營(yíng)和管理，完善學(xué)校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實(shí)現(xiàn)更便捷、更開(kāi)放、更安全、更協(xié)同的現(xiàn)代化校園生活。

本項(xiàng)目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時(shí)啟 動(dòng)），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無(wú)能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強(qiáng)度，極大地提高了氮及 有機(jī)物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

近日，東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國(guó)際頂級(jí)期刊《Angewandte Chemie（德國(guó)應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。 光捕獲過(guò)程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個(gè)也是十分重要的過(guò)程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對(duì)于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。 東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計(jì)合成兩親磺化杯芳烴和陽(yáng)離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。 通過(guò)進(jìn)一步研究，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)該體系在細(xì)胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)定性，同時(shí)證明了其對(duì)高爾基體染色的選擇性。該研究對(duì)于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動(dòng)作用。論文第一作者為東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫，東南大學(xué)為第一通訊單位。