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人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。 

深圳國際研究生院王興軍教授團隊研發出一套穿戴式智能化隔離監測系統和一套高通量非接觸式大規模疑似病患篩查系統。 “自動隔離監測系統”采用可貼身佩戴的體溫傳感器，輕巧方便，可以佩戴于額頭或腋下等部位，可實時對體溫進行采集。采集的數據通過網關或手機傳至云服務平臺進行數據整合和數據可視化，當出現數據不正常或出現被隔離者離開監測區域時，系統都會進行報警。對于在隔離期內生理數據正常的人員，可以在一定時間之內不用重復測量，避免重復檢查。 “高通量非接觸式大規模篩查設備”可以放置于火車站、地鐵站、海關等人流密度較高的區域，利用紅外熱成像設備和可見光采集設備，搭配智能算法，可以實現在高人流密度區域同時對多人非接觸式地、即時地采集體溫和血氧數據，及時篩查出疑似患者，預防輸入性病例。采集的數據將上傳至云平臺，用于進行公共衛生數據統計和數據交互。相關數據還能直接對接到衛生部門，方便進行后續的跟蹤觀測、診斷治療。上述兩套系統可以為疫情隔離監測和大規模排查篩查提供全覆蓋的服務，猶如“防疫天眼”，產品正在加緊研發。

2025年3月21日，中國教育在線就業服務平臺官方微信公眾號“就業橋服務中心”以《就業橋運用AI技術助力天津市大學軟件學院春招“搶人”獲天津日報等媒體報導》為題對我校進行了報道。

1. 痛點問題 PDF電子工程圖作為一類重要的非結構化數據，承載了豐富的業務知識和信息。然而，因其復雜性和專業性，PDF工程圖難以被機器直接處理，目前主要還是靠人來讀取、理解、核對和應用，限制了工程建設領域行業的深層次智能發展。若機器能夠像人類一樣理解圖紙的內涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應用。如規范智能審查、3D模型智能重建、面向應急逃生、無障礙等特定應用場景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應用，其核心挑戰就是對圖紙內容的有效識別和理解。 2. 解決方案 清華大學軟件學院BIMChecker Group，自主研發了“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統，基于深度學習技術和工程領域業務知識應用的有效融合，解決了現實PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識別難題，實現了對建筑平面圖圖元和空間布局的智能識別和結構化表達。主要特點如下。 1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉庫、廠房等工業建筑； 2） 支持建筑設計說明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識別； 3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設計防火規范》的一鍵審查； 4）支持對現有防火條文、其他國家規范、企業規范的修改和自定義，系統的審查算法可自動適配更新。 合作需求 尋找在AI審圖、室內矢量模型重建、圖紙特定信息智能提取及其它基于圖紙的智能應用場景方面有需求的合作方；開展系統的應用推廣、定制化圖紙內容識別服務等內容，為各類下游應用、平臺提供核心AI圖紙理解技術支撐。合作方需具備項目或資金支持。

本項目屬于腫瘤靶向藥物的體外藥敏檢測，是基于化學靶向藥與 其靶蛋白在細胞死亡時也可結合的特性，設計并合成特異性發光基團與靶向藥連接，得到一系列候選探針，經細胞篩選、裸鼠荷瘤切片共 定位、人源病理樣本孵育驗證，篩選獲得靶向藥探針。將探針與患者 活檢樣本共孵育后，通過檢測其熒光分布及強度即可直接得知患者對 該靶向藥的敏感程度，從而給予患者更加精準的給藥建議。該技術檢 測耗時短、結果準確、方法便捷、易于推廣，能夠與基于大數據的基 因檢測技術形成很好的互補融合，幫助臨床醫生為患者制定出更加精 準的診療方案。 技術創新點： 該探針能夠實現將靶向藥與患者活檢樣本的結合情況進行原位 顯色并相對定量，其熒光的分布及強度直接提示患者對該靶向藥的敏 感程度，目前國內尚無其他技術能夠實現。該技術能夠彌補基因檢測 只能從基因水平間接預測藥物敏感度的不足，給出的結果更為準確和 個性化。目前我們已合成并檢測了包括 3 種肺癌靶向藥探針在內的 6 種探針，項目一期預計合成國內已上市的 6 種肺癌化學靶向藥的全部 探針。 市場應用前景： 近年來精準醫療行業的發展愈發蓬勃，2016 年其國內市場估值 已達百億。精準醫療大致分為精準診斷和精準治療兩大板塊，目前精 準診斷一般依靠間接法或直接法。間接法主要通過基因及表觀遺傳學 檢測和大數據分析，對同一亞型的患者給出相同的診療方案，其準確 性強烈依賴于基因檢測的準確性及大數據庫的完善程度。一代 Sanger 測序雖成本較低易于普及，但只能檢測單基因突變，且靈敏度較低、 檢測耗時長、工作量大，無法滿足龐大的測序需求；二代測序 NGS 具 有通量高、敏感度強、能夠獲得未知突變信息等優勢，但其儀器和試 劑要求極高價格昂貴，且能夠準確解讀數據的科研人員十分稀缺。同時，基因檢測不能檢出基因表達過程中旁路對于待測基因表達的影響， 將直接導致給藥建議有誤差。直接法主要是腫瘤藥敏技術，如 MTT 比色法、ATP 熒光檢測法等，需要依托原代腫瘤細胞培養技術，該技 術由于巨大的個體化差異，成功率很不穩定，使得該類技術普及困難。 基于以上情況，開發一種更加精準敏銳且操作便捷、易于推廣的腫瘤 精準給藥篩查技術，是十分有必要的。該技術能夠與現有的精準診斷 技術形成強有力的互補，能夠幫助臨床醫生更好地為患者制定治療方 案，為患者爭取更大的生存機會，為國內精準醫療行業的發展提供一 個全新的思路。 合作方式： 融資共同開發，優先與第三方檢測機構進行合作。 鑒于技術保密性，暫未申請專利。

2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判，該預測與鐘南山院士的判斷互相印證。雖然預測結果的準確度得到驗證，課題組團隊并沒有因此松懈，而是不斷根據最新的數據變化調整參數、優化擬合結果，同時積極聯絡政府相關科技、數據信息等部門，讓預測結果成為施策者有力的決策參考。2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判。

研發階段/n一種牛奶中人乳鐵蛋白篩查試紙條及制備方法，該專利技術可在30分鐘內檢測牛奶中是否有轉入的外源人乳鐵蛋白。