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XM-N6高級計劃生育教育模型 ? 一、功能特點： ■ XM-N6高級計劃生育教育模型采用高分子材料制成，外形逼真，腹壁柔軟有彈性，操作真實。 ■ 解剖結構包括子宮和附件等，模型部分透明的子宮有助于觀察宮內避孕器放置與取出全過程，操作時可觀察操作步驟是否正確。 ■ 陰道可擴張，可使用陰道窺器模擬訓練和演示女性宮內避孕器的放置與取出技術。 ■ 使用操作杠桿模擬子宮3個不同的位置：前傾位、水平位和后傾位。 ■ 可使用模擬腹壁（布套）練習雙合診技術，放置和取出陰道隔膜、宮內避孕器和泡沫海綿避孕器。 ■ 可進行計劃生育教育和技能操作訓練及考核。 ■ 可反復進行練習。 ? 二、標準配置： ■ 計劃生育教育模型：1個 ■ 模擬腹壁（布套）：1個 ■ 宮內節育器：1個 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

成果簡介：N-苯基馬來酰亞胺是用途廣泛的精細化工產品，可廣泛應用于橡 膠改性劑、海洋防污劑，并可作為抗菌劑、殺蟲劑和多種農藥的合成中間體。N-PMI 的最大宗的應用是作為高性能塑料（如：耐熱 ABS 樹脂、耐熱 PP、耐 候性高強度 PVC）的熱穩定劑和耐熱添加劑。N-PMI 的市場需求巨大，用量 增長迅速，是極具市場前景的重要精細化工產品。本 N-PMI合成采用自有技 術，降低酸性催化劑使用量，降低反應溫度，減少環境污染，提高生產安全 性和效率。使 N-PMI 的產率達到90%以上，純度大于 9

北京體育大學主導研發的全球首款基于AI圖像識別技術的三維運動解析系統可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術分析，獲得運動生物力學的詳盡參數。該系統利用AI 技術大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發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，科學家研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，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。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，因而消除了傳統二維偏振光的束縛?！巴ㄟ^人工智能機器學習的新技術，我們首次實現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?！贝送猓@項發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可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發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?！?

面向數字人的大規模生成需求，發展生成式人工智能理論，探索機器學習方法從數據中自動化學習數字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術、表情驅動數字人技術、語音驅動數字人技術三項世界領先的技術，以低成本、高效率生成可驅動的高保真數字人。該技術能夠極大提升數字人的生成質量與生成效率，支持大規模高精度的數字人生成，具有廣泛的應用前景。

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%，其主要表現為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發生和發展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫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，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數據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數個小時的集中工作才能完成，無法應對大規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可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業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點。此外，還可以在大數據層面上進行分析，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，患者潛在群體數量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫學診斷技術的全系統的各個環節，系統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睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現對監控區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，直接對視頻監控區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，通過系統智能識別，發現火情實時向后端監控中心發送報警信號，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方案，達到快速消滅火災的目的。 系統可協助管理人員，對監測區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網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現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.

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