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邊緣智能和云端融合技術
本技術實現(xiàn)了“云-邊-端”融合的分布式計算框架。基于演化知識圖譜融合大規(guī)模端設備采集的異構數(shù)據，為云端智能決策提供數(shù)據支撐。利用基于分支網絡的邊緣智能技術，滿足智能終端輸入數(shù)據的高精確度、近實時推斷分析處理需求。通過面向群智學習應用的端、邊緣和云分布式協(xié)同訓練優(yōu)化關鍵技術，在保障終端數(shù)據隱私前提下實現(xiàn)云邊端環(huán)境下的大規(guī)模高效分布式模型訓練。
東南大學
2021-04-11
智能系統(tǒng)與社會計算
基于分布式人工智能和優(yōu)化方法，對大規(guī)模社會網絡群體的行為模式與潛在機理進行建模分析，最終實現(xiàn)群體交互、協(xié)作等問題的系統(tǒng)性優(yōu)化，研究內容主要包括：手機用戶群體的群集行為模式與群智感知，手機用戶群體的信息傳播與多重社會網絡分析等
東南大學
2021-04-11
智能步行輔助機器人
項目簡介： 據 2010 年第六次人口普查結果可知，我國 60 歲及以上人口為 1.78 億人，占總人口的 13.26%，且呈上升趨勢。我國已經步入老齡化 社會。如何照料老年人，提高老年人健康水平已成為亟待解決的社會 難題。 步行是人在日常生活中最基本的運動，老年人自主步行不但可以 減緩身體各器官的衰老，而且可以消除孤獨、厭世等悲觀情緒。老年 人在步行過程當中，容易發(fā)生跌倒，跌倒造成的骨折、外傷會引起肢 體及關節(jié)活動受限，進而引發(fā)肌肉萎縮等問題，嚴重影響老年人的身體健康。老年人身體機能的老化、認知能力的衰退是造成跌倒的兩個 主要原因。 本項目團隊研發(fā)步行輔助機器人，使機器人能夠根據老年人的意 圖及步行特點提供輔助，有助于提高老年人健康水平，解決老齡化社 會助老助殘方面的需求。 本項目課題組研發(fā)的技術：“穩(wěn)定識別人意圖的新一代人機交互 式系統(tǒng)”獲得了 2011 年中國科技部舉辦的首屆中國天津技術創(chuàng)業(yè)大 賽初創(chuàng)組一等獎（省部級獎項）。 項目特色： 使用腦電、肌電方式識別人的意圖，實現(xiàn)主動助力； 使用普通輪胎實現(xiàn)全方位移動，零轉彎半徑（可以應用在工業(yè)上）； 使用力導納技術，根據人的意圖助力（可以應用在工業(yè)上）。
南開大學
2021-04-11
低功耗智能車位鎖
項目簡介： 目前我國大城市汽車與停車位的平均比例是 1:0.8，中小城市約 為 1:0.5，而發(fā)達國家標準為 1:1.3。如果按照 2015 年 1.72 億的小汽 車保有量計算，則全國實際車位供應量缺口高達 8600 萬個。一方面，民眾停車的缺口巨大；另一方面，專業(yè)功能的停車位（如 充電樁停車位）因為資源的稀缺，也很容易被占據。 因此，我們研發(fā)了一種低功耗智能車位鎖，可以完成多種智能功 能。一方面，在不產生增量的情況下，可以通過提高現(xiàn)有車位的使用 效率來解決目前民眾停車難的問題；另一方面，可以對專業(yè)功能的車 位（如充電樁車位）進行有效的智能控制。 項目特色： 低功耗智能車位鎖主要包括硬件和軟件兩個部分： 硬件方面，自主研發(fā)感應式互動車位鎖，以創(chuàng)新的功能設計、獨 家硬件及算法設計，支持用戶完全免操作控制車位鎖，同時支持用戶 通過主流移動設備（如手機等）控制車位鎖。硬件設備在功能體驗、 實用性、工業(yè)設計及性價比方面均具備明顯優(yōu)勢。 軟件方面，一是研發(fā)面向用戶的 APP，支持用戶管理自己的車位 閑置時段，支持車主查找并租用附近可用的閑置車位，提高車位的使 用效率，解決停車難問題；二是基于 485 總線研發(fā)了面向充電樁車位 的控制軟件，用于充電樁車位的智能控制。 鎖研發(fā)的低功耗智能車位鎖具有四大核心技術及五大工藝流程。 四大核心技術： 1. 純感應式控制界面，無需多余動作。 2. 超低功耗設計。選取了常見的 1 號電池作為電源，一次更換可 連續(xù)使用 18 個月。 3. 閑時車位的實時共享。 4. 充電樁車位的充停一體化控制。 五大工藝流程: 1. 車位鎖搭建的離合結構使得車位鎖的支架擺臂可前后 180°防撞防壓，實現(xiàn)有效的自我保護。 2. IP67 級防塵防水。 3. 可有效抵抗 7 噸汽車碾壓 300 次不變形。 4. 優(yōu)秀的工業(yè)設計和可視性設計。 5. 非同一般的穩(wěn)定性。經過了 25000 小時的連續(xù)穩(wěn)定運行驗證。
南開大學
2021-04-11
智能熒光粉制造技術
北京科技大學開發(fā)了一種智能熒光粉的制造技術。制造設備簡單，投資少。使用本技術制造的智能熒光粉克服了以往的熒光粉必須經長時間日光照射后，夜間才能發(fā)出熒光的缺點，只要經日光照射數(shù)分鐘即能在暗處發(fā)生熒光數(shù)小時，且可激發(fā)性好，即使室內燈光照射也能激發(fā)發(fā)生熒光。 而且，本熒光粉是環(huán)保型的，熒光粉發(fā)光穩(wěn)定，無毒，無放射性。 本熒光粉耐蝕性好，耐酸耐堿。 所開發(fā)的智能熒光粉以上所述的性能為其應用奠定了基礎，使其具有廣泛的應用空間。 智能熒光粉主要作為暗處、夜間的發(fā)光指示材料。比如： （1）用于制作夜間發(fā)光指示標志 可與油漆混合制作熒光漆料，用于標牌，廣告，鐘表，地面交通標志線等夜間的發(fā)光指示。 （2）用于制作夜間發(fā)光裝飾建材 可用于建筑材料，如與板材、地磚等表面為伍制作發(fā)光板、發(fā)光地面等，在夜間代替電燈，節(jié)能并裝飾建筑物。 （3）用于制作夜間觀賞商品 可用于玩具，室內裝飾用擺設品，禮品，釣魚桿，演唱會觀眾手舞棒等等一些夜間發(fā)光、觀賞等小商品。
北京科技大學
2021-04-11
智能纜控無人潛航器
無人潛航器，英文名Unmanned Underwater Vehicle是指沒有人駕駛，靠遙控或自動控制在水下航行的器具，主要指那些代替潛水員或載人小型潛艇進行深海探測、救生、排除水雷等高危險性水下作業(yè)的智能化系統(tǒng)。因此,無人潛航器也被稱為“潛水機器人”或“水下機器人”。 此潛航器的主要特點： 1.推力強勁：采用六個大功率無刷電機為動力源，推力強大，適用于多種水下環(huán)境； 2.自主供電：內置大容量鋰電池自主供電，電池更換方便，擺脫了實際作業(yè)環(huán)境中外接電源的限制； 3.智能控制：具備定深巡游、定向巡游等多種運動模式，配備人造側線系統(tǒng)，水下運動更加智能； 4.載荷擴展：可搭載聲吶、深度計及定位系統(tǒng)等設備，滿足水下通信、水下定位和水下探測等需求。 Robo-Rov具有大深度、長航時的優(yōu)勢，適合用于長時間的水下搜尋、目標打撈等任務。可完成海洋勘探，包括海洋科考、水質監(jiān)測、地貌測繪等任務；水下作業(yè)，包括水下打撈、大壩巡檢等任務。RoboRov智能纜控無人潛航器根據應用場景和使用需求，除高精度GPS、深度計、九軸姿態(tài)傳感器以及通信控制等標準模塊外，還可以搭載聲吶設備、水聲通訊設備，滿足水下復雜任務需求。
北京大學
2021-02-01
智能可視化優(yōu)化技術
技術原理：
智能可視化優(yōu)化技術綜合應用智能建模與優(yōu)化算法、可視化方法和計算機信息技術，將多維空間的數(shù)據降維映射在二維平面上，并生產目標函數(shù)的等值線，據此，可從二維平面上直觀看到整個數(shù)據空間的超幾何特性，并看出最優(yōu)點和最優(yōu)區(qū)域。
智能可視化優(yōu)化技術是一種全新的基于數(shù)據驅動的優(yōu)化技術，它具有其它技術不可比擬的獨特優(yōu)勢。（智能可視化優(yōu)化軟件IVOS，中國軟件著作權No.2011SR013087）。
功能與特性：
（1）單目標和多目標優(yōu)化：
對單目標優(yōu)化問題，可確定出平穩(wěn)的優(yōu)化區(qū)域或最優(yōu)點；
對于多目標的優(yōu)化問題，可以確定出兼顧多個目標的滿意區(qū)域；
對有指標控制（或約束）的優(yōu)化問題，可確定出滿足控制指標的優(yōu)化區(qū)域。
（2）確定優(yōu)化方向：
當最優(yōu)點不在數(shù)據集空間時，可從映射平面上直觀看出最優(yōu)方向，并確定出沿此方向上推進時哪些變量在起主要作用。
（3）利用優(yōu)化區(qū)域調整優(yōu)化點：當某些優(yōu)化參數(shù)對優(yōu)化目標有重要影響，但它們的值又不可控時，可通過調節(jié)其它可控參數(shù)，使優(yōu)化點在優(yōu)化區(qū)域內移動到另一點。這種特性對于原料性質時常變化的反應過程的優(yōu)化非常有用。
（4）特別適用于復雜反應單元（如催化裂化、加氫裂化、焦化、加氫精制、乙烯裂解、以及其它裝置的反應單元）的反應產物的分布優(yōu)化。
該技術是武漢理工大學鄢烈祥教授創(chuàng)立，研究團隊近10多年來的研發(fā)成果。凝結了國家863計劃課題、國家自然科學基金項目、科技部項目、湖北省自然科學基金項目、企業(yè)合作項目的研究成果，以及多位博士和碩士研究生的學術論文研究成果。
武漢理工大學
2021-05-11
腫瘤醫(yī)學圖像智能診斷算法
簡介：
1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。
層級分割模型示意圖
分類模型可視化熱圖
2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據進行了預處理和數(shù)據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數(shù)據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。
鉬靶乳腺圖像預處理
雙側雙體位深度學習網絡
優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據出發(fā)，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。
中國人民大學
2021-05-15
腫瘤醫(yī)學圖像智能診斷算法
1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據進行了預處理和數(shù)據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數(shù)據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預處理 雙側雙體位深度學習網絡 優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據出發(fā)，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。
中國人民大學
2021-04-10
智能消毒機器人
該款智能消毒機器人由蘇州大學機器人與微系統(tǒng)研究中心研發(fā)的高科技產品，目前共有10臺。原設計用于農業(yè)植物保護的消殺工作，研究院團隊對設備進行了改造，調整噴霧系統(tǒng)，使其更適合消毒藥液的噴灑。智能消毒機器人可通過遠程無線遙控，它可以用于城市街道、社區(qū)、園區(qū)、車站、工地、學校等場所的除菌殺蟲、消毒、衛(wèi)生防疫
消毒機器人的智能化在于，工作時可以通過遠距離遙控來實現(xiàn)，保障了遙控人員的安全。一旦啟動，在院區(qū)的人行道上可以無障礙行駛，自帶噴霧裝置向目標噴灑消毒噴霧，噴霧系統(tǒng)采用壓流和風力的二次霧化，采用特殊風道設計，水平噴幅可達30米，霧滴附著率高，藥液利用率高。消毒機器人每小時行走7公里，一次能開30公里，1小時可以消殺4萬平方米以上。僅用時40分鐘，消毒機器人就將占地56畝的研究院室外空間做了一次消毒“大清洗”。
該研發(fā)團隊的2臺機器人已用于相城區(qū)和姑蘇區(qū)集中隔離點的消殺工作，同時計劃將更多的設備投入到各領域的消殺工作中，并繼續(xù)加大研發(fā)投入。未來，消毒機器人還將投入到蘇大的各大校區(qū)、街道等區(qū)域，進行消殺工作，確保社會民眾的安全。
蘇州大學
2021-04-10