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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

技術分析（創新性、先進性、獨占性） 本項目已經具備具有200個CPU集群輔助計算，目前已建立了國際上領先的萬個化學藥物的化合物庫和六萬多種中藥單體化合物庫、利用國際一流的計算機輔助設計軟件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）進行大規模化合物數據庫的虛擬篩選，并根據REOS預測、ADME/T性質的理論預測，結構聚類等，剔除成藥性差的化合物。 目前已經針對多個靶點和藥物做了國際創新性研究工作，相關成果在藥學領域相關SCI期刊上共發表論文17篇，平均影響因子>4.5，他引460余次。

一、項目簡介 由于眾多工業企業存在工作環境噪音大、粉塵多、勞動強度大等問題，均不同程度面臨著招工難的問題，生產規模很難擴大。同時，由于長時間重復機械工作，容易出現漏檢和誤檢，整體工作效率不高。對于已上線成套設備的企業，其集成度仍較低，自動化程度及性能都亟待提高，很難滿足市場的迫切需求。因此，機器換人可有效解決上述問題，而機器視覺是模擬人工操作的關鍵，綜合利用視覺檢測、模式識別、優化調度和綜合信息管理等技術和方法提高生產自動化水平極為重要。 二、前期研究基礎 項目組已與惠州高視科技有限公司簽署合作協議“機器視覺定位平臺開發與技術服務，2018.3-2019.3，50萬元”，并聯合廈門大學自動化系與高視科技有限公司建立“視覺定位聯合實驗室”，與廈門市自動化學會簽署合作協議，聯合建立“人工智能-機器視覺聯合實驗室”。研究了視覺對位平臺如何實現兩個目標物之間的精確對準。視覺系統需要對兩個目標物分別進行拍攝，選擇Mark點或者目標物的邊或角的特征信息。利用視覺對位技術，實現兩個目標物物理坐標之間的在X、Y軸和角度坐標的偏差，通過驅動相關運動平臺，引導平臺運動到貼合位置，實現視覺引導精確對位。 三、應用技術成果 開發了鞋模噴膠系統，采用傳送帶傳送鞋模，利用工業相機采集圖像，經圖像處理算法檢測鞋模邊緣，再將處理過的邊緣坐標數據傳送給控制器，控制器控制噴膠器對鞋模進行噴膠。 開發了自動貼蓋機系統，基于傳送帶傳送產品，利用工業相機采集傳送帶上的產品圖像，再通過圖像處理算法定位到模板圖像在采集圖像中的準確位置，從而通過坐標轉換將圖像中的坐標轉換到世界坐標，然后將數據通過串口通信傳送給控制系統，控制系統會控制機械手在定位到的位置坐標貼上產品標簽或者封蓋。 四、合作企業 惠州高視科技有限公司是一家專業從事機器視覺應用領域設備、計算機圖像處理系統解決方案研發的高科技現代化企業。公司的機器視覺產品廣泛應用于液晶、電子、新能源、金屬加工等行業公司秉承以人為本、合作共贏的管理理念，以技術開發為中心，以客戶需求為導向，致力于成為在機器視覺檢測、測量、圖像識別領域杰出的系統解決方案及設備供應商。擁有11項軟件著作權和5項實用新型專利。

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。

產品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓系統，融合邊緣計算，人臉識別，機器視覺，文本/證件識別，語音識別諸多 AI 技術，同時引入物聯網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯網綜合型實驗系統。 該款實驗箱由具有邊緣計算能力的單板計算機，高清晰畫質視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯網基礎部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓所需的輔件。 該款實驗箱是針對新工科“人工智能”專業研發的，具備創新，先進，實踐性強等特點，適用于人工智能，計算機，電子，信息工程，自動化等相關專業。 產品特點： 該系統引入科大訊飛語音技術，百度 AI OCR 技術，可運行在邊緣計算機上實現通用文字識別，證件/票據識別，語音識別等 AI 應用，比如身份證識別，戶照，銀行卡，營業執照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 提供物聯網傳感器，無線網絡模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構成 AI人工智能和物聯網的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進行 AI 人工智能物聯網的應用擴展開發。 基于安卓系統的 AI 人臉識別技術 提供人臉識別的開源安卓工程包，實現靜態，動態下的人臉特征采集，特征分析，對比等人臉識別功能。 AI 人工智能+ 物聯網“雙核”組合 基于 ARM 架構 Cotex-A72 六核處理器，內建強大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數據處理，流暢運行 AI 應用軟件。 硬件一體化設計，高度集成，易于設備的維護實驗所用到的硬件，均布署在實驗主板上，一對 N 供電模式，各單元相互獨立，模塊化設計。

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。    

腈水解酶、腈水合酶在高值精細化工產品的綠色合成中有較高的利用價值。應用代謝工程育種和高通量篩選等技術選育高效生產菌種，提高酶的發酵產量及催化效率；解決腈水解酶的催化效率、穩定性與實用性的共性關鍵技術問題，改造或構建高效的工程菌株；研究腈水解酶規模化生產的發酵與分離純化技術，研 究腈水解酶的固定化等應用工程技術，實現該酶在化工、醫藥、飼料等工業領域中的應用

系統主要應用于機器學習、深度學習和機器視覺等領域， 針對各團隊常見的數據管理困難、科研進度難協同等問題， 通過搭建私有云服務器，提供可視化虛擬系統鏡像， 并開發科研管理軟件，實現團隊管理的高效與智能化。

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。

南開大學元素有機化學研究所（簡稱元素所）可以為各農藥科研單位和生產企業提供各種農藥生物活性篩選和測定服務，以及技術咨詢和技術人員培訓，可以承擔新農藥創制各階段的生物活性研究工作，涉及殺蟲、殺菌、除草和植物生長調節四個方面，包括整株、離體葉片、活體小株、細胞以及離體酶等不同水平的配套篩選體系。