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XM-624腰椎附脊髓與馬尾神經放大模型 ? XM-624腰椎附脊髓與馬尾神經放大模型由腰椎脊髓與馬尾局部的冠狀剖面兩部件組成，顯示脊髓腰骶、脊髓圓錐、終絲、馬尾以及椎間孔、腰神經和硬脊膜等結構。 尺寸：放大，13.5×16×17.5cm 材質：PVC材料

XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型 ? XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型顯示上下纖維和脊髓損傷傳導，附以燈光演示脊髓內部結構和上下行纖維不同傳導表現，模型分別為脊髓中頸節橫切面、3/4胸節橫切面、1-3腰節橫切面、2/3骶節橫切面和附腦干錐體交叉橫切面。 ? 一、示教內容： ■ 上行纖維束： · 薄束和楔束分別向腦部傳導來自下肢和上肢的本體感覺以及精細或辨別性觸覺。 · 脊髓小腦束由同側背核發出，上行經小腦下腳止于小腦皮質，接受來自同側軀干下部和下肢的本體感受器以及皮膚觸壓感受器的沖動。 · 脊髓丘腦束傳導痛、溫、觸覺。傳導來自下肢感覺的纖維位于傳導束的表淺部，而傳導上肢感覺的位于傳導束中靠近灰質的部位。接受后根中較細神經纖維傳入。 ■ 下行纖維束： · 皮質脊髓束是脊髓內最大的下行束。起源于大腦皮質，在延髓下部的錐體大部份交叉越邊到對側脊髓側束的后部下行，下行可達骶髓。下行過程中，此束沿途發出纖維止于同側脊髓灰質。 · 前庭脊髓束起于同側延髓前庭外側核下行于脊髓前索外側部，止于灰質VIII層和一部分VII層。此束主要興奮軀干肌及肢體的伸肌，調節身體平衡。 · 網狀脊髓束以同側為主，行于白質前索和側索前內部，止于灰質VII和VIII層。主要對軀干和肢體近端肌肉運動控制。 ■ 上下行纖維束的演示。 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：48×33×67cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

XM-D011脊髓反射和損傷表現電動模型 ? XM-D011脊髓反射和損傷表現電動模型附以燈光演示脊髓反射正常傳導和損傷后出現的不同傳導表現，分別為脊髓中頸節橫切面、3/4胸節橫切面、1-3腰節橫切面、2/3骶節橫切面和附腦干錐體交叉橫切面及主要上下行纖維核束，演示牽張反射、屈曲反射、膀胱排尿反射、上下行纖維、脊髓右半橫斷（腰4橫斷）、脊髓全橫斷（胸5橫斷）。 ? 一、示教內容： ■ 牽張反射：屬于兩個神經元構成的單突觸反射弧，當肌肉被拉長時，反射弧的感應器肌梭既被興奮，通過傳入神經纖維傳入神經元進入脊髓后其側支可直接興奮a－運動神經元傳出，引起相應骨骼肌（梭外肌）的收縮。 ■ 屈曲反射：是一種保護性反射，此反射至少要有三個神經元參加，當皮膚淺表部的感覺末梢將疼痛信息經后根神經節較小的神經元傳入后角，再經中間神經元傳遞給前角的a－運動神經元傳出，引起肌肉收縮。 ■ 排尿反射：當成人膀胱貯尿容量到400至500毫升時，膀胱壁上的牽引感應器因刺激而興奮，沿盆神經傳入到達脊髓S2－S4的排尿反射初級中樞，沖動沿盆神經傳出到達膀胱，刺激尿道的感應器，同時反射性的控制陰部神經的活動，引起逼尿肌收縮，內括約肌松馳，尿道外括約肌開放，尿液排出膀胱。 ■ 脊髓橫斷：引起傷面以下全部感覺和隨意運動的喪失。 ■ 脊髓半橫斷：引起傷面以下不同側肢體硬癱，以及深感覺和淺感覺的喪失。 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：65×33×67cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D011脊髓反射和損傷表現電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

1. 痛點問題 本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發過程中的抗原精準設計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。

XM- 619-2脊椎附脊髓和脊神經放大模型 ? XM-619-2脊椎附脊髓和脊神經放大模型取自胸椎，采用人體等比例設計，展示了胸椎脊髓、脊神經和交感神經的形態解剖結構，帶有多個部位數字指示標志和對應的文字說明。 尺寸：自然大，15×14×30cm 材質：PVC材料

項目概況 該靜態模型提供了一個融建筑平臺、空調設備、中央空調系統于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實時教學環境、產品展示平臺。 本項目處于國內先進水平，擁有自主知識產權。主要特點 該模型將平臺、設備及系統融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺。我們認為，建筑平臺與中央空調系統是一個有機的整體，離開建筑平臺談中央空調，有如無水養魚，這正是市面上諸多空調模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數等比例制作，部件之間采用了拼裝結構，可拼出任意種建筑形式。讓學生在自由拼裝中了解建筑知識。 （2）設備模型。包括了中央空調從主機到末端的各類設備的實體靜態模型。各模型均按主流品牌的設備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統搭建。利用上述建筑平臺、設備模型，以及配套的管材、配件，學生可自行搭建各類中央空調系統。 系統可用于教學，也可用于產品展示。 技術指標     模型按建筑模數等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實用性強，可反復使用。是一種新穎的教學和產品展示平臺。市場前景     近年來在部分教學活動中使用，贏得了眾多客戶的信任和支持，具有良好的市場前

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

  腸癌合并同時性腹膜轉移（PC）的發病率約為5-10%，復發時合并腹膜轉移發病率為25-44%。“腹膜轉移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術的機會，未來能夠明顯延長腸癌患者的生存期。”王輝教授說。2018年團隊和深圳騰訊AI lab建立了合作關系，研發一個基于卷積神經網絡（CNN）的ResNet3D系統。經查，這是世界上第一個診斷腸癌腹膜轉移的AI平臺，能夠自動識別原發腫瘤特征，同時提取腫瘤臨近腹膜的影像學特征，構建基于人工智能的SVM分類器。訓練組一共納入了19814張CT圖像，驗證組包括了7837張CT圖像。    研究發現，ResNet3D的AI系統僅需花費34秒就自動識別并診斷了所有驗證圖像。“ResNet3D+SVM分類器”的腸癌腹膜轉移診斷的準確性高達94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達94%，明顯優于常規增強CT的診斷能力。

利用人工喉代償人體聲帶是這些患者恢復發聲功能的一種有效途徑。北航研究團隊以基于語音相關的多參數自由調控為目標，在深入的理論研究基礎上，已經成功研發了三代電子人工喉。第一代頻率固定手執式電子人工喉；第二代頻率二值可調分離式電子人工喉；第三代基于生理參數調控型電子人工喉。 已完成工程樣機。