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業(yè)界首個(gè)針對(duì)AI在極端和對(duì)抗環(huán)境下的算法安全性檢測(cè)與加固的工具平臺(tái)“對(duì)抗樣本”成新型病毒，算法安全問(wèn)題亟待解決隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能在諸多場(chǎng)景正逐漸替代或協(xié)作著人類(lèi)的各種勞動(dòng)，它們可以成為人類(lèi)的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機(jī)器視覺(jué)作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)技術(shù)，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司共同追逐的熱點(diǎn)。然而在機(jī)器視覺(jué)諸多主流應(yīng)用場(chǎng)景的背后，往往也藏著由技術(shù)性缺陷導(dǎo)致的算法安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，在一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)法覆蓋到的極端場(chǎng)景中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的識(shí)別系統(tǒng)可能出現(xiàn)匪夷所思的決策，危害乘車(chē)人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業(yè)的輔助駕駛和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)就都曾出現(xiàn)過(guò)類(lèi)似致人死亡的嚴(yán)重事故。并且這類(lèi)極端情形也可能被惡意制造并利用，發(fā)動(dòng)“對(duì)抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機(jī)構(gòu)就曾經(jīng)通過(guò)3D技術(shù)打印出能讓自動(dòng)駕駛“無(wú)視”的障礙物，讓車(chē)輛面臨撞擊風(fēng)險(xiǎn)。而以上攻擊之所以能成功，主要是機(jī)器視覺(jué)和人類(lèi)視覺(jué)有著很大的差異。因此可以通過(guò)在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動(dòng)改變(即上述故意干擾的“對(duì)抗樣本”)，就能導(dǎo)致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進(jìn)一步發(fā)展，AI算法模型將運(yùn)用金融決策、醫(yī)療診斷等關(guān)鍵核心場(chǎng)景，這類(lèi)AI“漏洞”的威脅將愈發(fā)凸顯出來(lái)。近年來(lái)，包括清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士、前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋等均提倡要發(fā)展安全、可靠、可信的人工智能以及負(fù)責(zé)任的人工智能，其中AI的安全應(yīng)用均是重點(diǎn)方向。而且，AI安全作為新興領(lǐng)域，在開(kāi)源社區(qū)、工具包的加持下，對(duì)抗樣本等攻擊手段日益變得復(fù)雜，相關(guān)防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對(duì)抗樣本等算法漏洞檢測(cè)存在較高的技術(shù)壁壘，目前市面上缺乏自動(dòng)化檢測(cè)工具，而大部分企業(yè)與組織不具備該領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技能來(lái)妥善應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的惡意攻擊。從安全測(cè)評(píng)到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)RealSafe平臺(tái)打造出人工智能時(shí)代的“殺毒軟件”，幫助企業(yè)高效應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺(tái)主要支持兩大功能模塊：模型安全測(cè)評(píng)、防御解決方案。其中，模型安全評(píng)測(cè)主要為用戶(hù)提供AI模型安全性評(píng)測(cè)服務(wù)。用戶(hù)只需接入所需測(cè)評(píng)模型的SDK或API接口，選擇平臺(tái)內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集，平臺(tái)將基于多種算法生成對(duì)抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動(dòng)量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評(píng)分及詳細(xì)的測(cè)評(píng)報(bào)告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢(xún)攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶(hù)提供模型安全性升級(jí)服務(wù)，目前RealSafe平臺(tái)支持五種去除對(duì)抗噪聲的通用防御方法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的自動(dòng)去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對(duì)抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評(píng)測(cè)結(jié)果，用戶(hù)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(jù)實(shí)測(cè)來(lái)看，部分第三方的人臉比對(duì)API通過(guò)使用RealSafe平臺(tái)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(fù)雜擴(kuò)張的情況下，RealSafe平臺(tái)還持續(xù)提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶(hù)獲得實(shí)時(shí)且自動(dòng)化的漏洞檢測(cè)和修復(fù)能力。準(zhǔn)確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應(yīng)對(duì)算法威脅 考慮到公眾對(duì)于對(duì)抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺(tái)特意選取了公眾最為熟知的人臉比對(duì)場(chǎng)景(人臉比對(duì)被廣泛用于金融遠(yuǎn)程開(kāi)戶(hù)、刷臉支付、酒店入住登記等場(chǎng)景的身份認(rèn)證環(huán)節(jié))提供在線體驗(yàn)。并且，為了深入研究“對(duì)抗樣本”對(duì)人臉比對(duì)系統(tǒng)識(shí)別效果的影響，RealAI 團(tuán)隊(duì)基于此功能在國(guó)內(nèi)外主流 AI 平臺(tái)的演示服務(wù)中進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)測(cè)證明，“對(duì)抗樣本”可以極大的干擾人臉比對(duì)系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果，而測(cè)試的這幾家互聯(lián)網(wǎng)公司平臺(tái)開(kāi)放的人臉比對(duì)API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業(yè)在落地人臉識(shí)別應(yīng)用時(shí)的選擇，如果他們的人臉比對(duì)技術(shù)存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內(nèi)的企業(yè)高效應(yīng)對(duì)算法威脅，RealSafe平臺(tái)具備以下兩大優(yōu)勢(shì)：·  組件化、零編碼的在線測(cè)評(píng)：相較于ART、Foolbox等開(kāi)源工具需要自行部署、編寫(xiě)代碼，RealSafe平臺(tái)采用組件化、零編碼的功能設(shè)置，免去了重復(fù)造輪子的精力與時(shí)間消耗，用戶(hù)只需提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可在線完成評(píng)估，學(xué)習(xí)成本低，無(wú)需擁有專(zhuān)業(yè)算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評(píng)測(cè)結(jié)果：為了幫助用戶(hù)提高對(duì)模型安全性的概念，RealSafe平臺(tái)采用可量化的形式對(duì)安全評(píng)測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示，根據(jù)模型在對(duì)抗樣本攻擊下的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺(tái)提供安全性變化展示，經(jīng)過(guò)防御處理后的安全評(píng)分變化以及模型效果變化一目了然。從數(shù)字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產(chǎn)品隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷的升級(jí)演化，“對(duì)抗樣本”已經(jīng)演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數(shù)字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對(duì)抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛汽車(chē)拐進(jìn)逆行車(chē)道、胸前張貼一張對(duì)抗樣本貼紙?jiān)诒O(jiān)控設(shè)備下實(shí)現(xiàn)隱身……因此，除了針對(duì)數(shù)字世界的算法模型推出安全評(píng)測(cè)平臺(tái)，RealAI團(tuán)隊(duì)也聯(lián)合清華大學(xué)AI研究院圍繞多年來(lái)積累的領(lǐng)先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產(chǎn)品，為更多場(chǎng)景保駕護(hù)航。比如通過(guò)佩戴帶有對(duì)抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機(jī)的面部解鎖，通過(guò)在胸前張貼特制花紋實(shí)現(xiàn)在AI監(jiān)控下的“隱身”，以及通過(guò)在車(chē)輛上涂裝特殊花紋躲避AI對(duì)車(chē)輛的檢測(cè)。發(fā)現(xiàn)類(lèi)似新型漏洞的同時(shí)，RealAI也推出相應(yīng)的防御技術(shù)，支持對(duì)主流AI算法中的安全漏洞進(jìn)行檢測(cè)，并提供AI安全防火墻對(duì)攻擊AI模型的行為進(jìn)行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來(lái)，隨之而來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)也將越來(lái)越多樣化，尤其近年來(lái)因AI技術(shù)不成熟導(dǎo)致的侵害風(fēng)險(xiǎn)也頻頻發(fā)生，可以說(shuō)，算法漏洞已逐漸成為繼網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)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(tuán)隊(duì)早已開(kāi)始了AI安全領(lǐng)域的征程，并開(kāi)始以標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的門(mén)檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺(tái)是RealAI的一小步嘗試，但對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，這將是人工智能產(chǎn)業(yè)邁向健康可控發(fā)展之路的一大步。?

  腸癌合并同時(shí)性腹膜轉(zhuǎn)移（PC）的發(fā)病率約為5-10%，復(fù)發(fā)時(shí)合并腹膜轉(zhuǎn)移發(fā)病率為25-44%?！案鼓まD(zhuǎn)移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術(shù)的機(jī)會(huì)，未來(lái)能夠明顯延長(zhǎng)腸癌患者的生存期?！蓖踺x教授說(shuō)。2018年團(tuán)隊(duì)和深圳騰訊AI lab建立了合作關(guān)系，研發(fā)一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的ResNet3D系統(tǒng)。經(jīng)查，這是世界上第一個(gè)診斷腸癌腹膜轉(zhuǎn)移的AI平臺(tái)，能夠自動(dòng)識(shí)別原發(fā)腫瘤特征，同時(shí)提取腫瘤臨近腹膜的影像學(xué)特征，構(gòu)建基于人工智能的SVM分類(lèi)器。訓(xùn)練組一共納入了19814張CT圖像，驗(yàn)證組包括了7837張CT圖像。    研究發(fā)現(xiàn)，ResNet3D的AI系統(tǒng)僅需花費(fèi)34秒就自動(dòng)識(shí)別并診斷了所有驗(yàn)證圖像?！癛esNet3D+SVM分類(lèi)器”的腸癌腹膜轉(zhuǎn)移診斷的準(zhǔn)確性高達(dá)94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達(dá)94%，明顯優(yōu)于常規(guī)增強(qiáng)CT的診斷能力。

利用人工喉代償人體聲帶是這些患者恢復(fù)發(fā)聲功能的一種有效途徑。北航研究團(tuán)隊(duì)以基于語(yǔ)音相關(guān)的多參數(shù)自由調(diào)控為目標(biāo)，在深入的理論研究基礎(chǔ)上，已經(jīng)成功研發(fā)了三代電子人工喉。第一代頻率固定手執(zhí)式電子人工喉；第二代頻率二值可調(diào)分離式電子人工喉；第三代基于生理參數(shù)調(diào)控型電子人工喉。 已完成工程樣機(jī)。

人工智能機(jī)器人實(shí)訓(xùn)平臺(tái)采用先進(jìn)的實(shí)感技術(shù)，搭載高精度激光雷達(dá)、高清攝像頭和紅外傳感器，可以實(shí)現(xiàn)人臉掃描，微秒識(shí)別；環(huán)境認(rèn)知，物體識(shí)別；動(dòng)作捕捉，即時(shí)反饋；手勢(shì)認(rèn)知，人性互動(dòng)等功能，同時(shí)可完成自主建圖，自主導(dǎo)航避障、自主充電等續(xù)航問(wèn)題。擁有25套基礎(chǔ)表情動(dòng)作和486類(lèi)情感語(yǔ)言表達(dá)，能實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音、動(dòng)作、手勢(shì)、表情、觸控、感應(yīng)等多模態(tài)交互，以及多語(yǔ)種和國(guó)內(nèi)多方言互動(dòng)。通過(guò)對(duì)人工智能機(jī)器人進(jìn)行仿生模塊化的拆解裝配，可以實(shí)現(xiàn)聲控識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、人臉識(shí)別、情緒識(shí)別等多模塊人工智能技術(shù)實(shí)訓(xùn)，培養(yǎng)智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)及應(yīng)用能力。

XM-N4高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ XM-N4高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮采用高分子材料制成，柔軟有彈性，外形真實(shí)。 ■ 為學(xué)習(xí)人工流產(chǎn)刮宮技術(shù)而設(shè)計(jì)，包括三個(gè)模塊：孕6-7周水平位子宮、孕6-7周前傾，孕6-7周后傾子宮。 ■ 三個(gè)懷孕子宮都可以打開(kāi)，放入模擬妊娠囊。 ■ 宮頸口可插入擴(kuò)宮器、刮匙，可以模擬刮宮操作，模擬妊娠囊可被刮下。 ■ 帶有底托，可使子宮固定在正確位置。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮：1套 ■ 模擬妊娠囊：1袋 ■ 說(shuō)明書(shū)：1冊(cè) ■ 保修卡合格證：1張

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 應(yīng)用價(jià)值 ?對(duì)教師：提升科學(xué)素養(yǎng)，成為AI教學(xué)專(zhuān)家 ?對(duì)社會(huì)：凸顯教育本質(zhì)，構(gòu)建人才培養(yǎng)搖 實(shí)驗(yàn)室建設(shè)以“營(yíng)造科技氛圍，滿足教學(xué)需求”為核心，根據(jù)場(chǎng)地特點(diǎn)打造含AI文化展示區(qū)、AI應(yīng)用體驗(yàn)區(qū)、AI教學(xué)實(shí)踐區(qū)在內(nèi)的個(gè)性化方案。 課程體系構(gòu)建從通識(shí)教育、體驗(yàn)教育、實(shí)踐教育三個(gè)層次進(jìn)行開(kāi)展，將深?yuàn)W的人工智能技術(shù)原理與生活實(shí)際問(wèn)題相結(jié)合，采用案例式講授、體驗(yàn)式教學(xué)、項(xiàng)目式學(xué)習(xí)的方式由淺入深進(jìn)行授課，并著重培養(yǎng)學(xué)生協(xié)作、實(shí)踐、創(chuàng)新、分享的能力。 3. 根據(jù)一線教師教學(xué)需求，教師隊(duì)伍建設(shè)以校內(nèi)教師培養(yǎng)和企業(yè)專(zhuān)家服務(wù)相結(jié)合的方式，培養(yǎng)AI教學(xué)專(zhuān)家。

本在線專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)項(xiàng)目，旨在堅(jiān)持立德樹(shù)人的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)在“人工智能+X”方向上掌握?qǐng)?jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論與系統(tǒng)的專(zhuān)門(mén)知識(shí)，具有從事科學(xué)研究、獨(dú)立擔(dān)負(fù)專(zhuān)門(mén)技術(shù)工作能力和掌握產(chǎn)業(yè)應(yīng)用基本技能的專(zhuān)門(mén)人才。 課程體系設(shè)置上體現(xiàn)“融”與“新”，突出“人工智能+X”的學(xué)科融合，力爭(zhēng)將科研成果、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀及時(shí)轉(zhuǎn)化為教學(xué)內(nèi)容。課程設(shè)置強(qiáng)調(diào)人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)與各行業(yè)領(lǐng)域的交叉與融合，注重知識(shí)累積的循序漸進(jìn)，既強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)理論課程的系統(tǒng)性，又突出學(xué)科最新交叉應(yīng)用成果和發(fā)展動(dòng)向，課程力求內(nèi)容新穎，能夠激發(fā)廣大青年學(xué)習(xí)者進(jìn)一步學(xué)習(xí)的興趣。

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面向人工智能專(zhuān)業(yè)方向理論和實(shí)驗(yàn)的云教學(xué)平臺(tái)，融合了Jupyter Notebook實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和教學(xué)資源中心兩大模塊。提供開(kāi)箱即用人工智能編碼實(shí)驗(yàn)環(huán)境，使教學(xué)過(guò)程高效、便捷。

技術(shù)分析（創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性） 本項(xiàng)目已經(jīng)具備具有200個(gè)CPU集群輔助計(jì)算，目前已建立了國(guó)際上領(lǐng)先的萬(wàn)個(gè)化學(xué)藥物的化合物庫(kù)和六萬(wàn)多種中藥單體化合物庫(kù)、利用國(guó)際一流的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）進(jìn)行大規(guī)?；衔飻?shù)據(jù)庫(kù)的虛擬篩選，并根據(jù)REOS預(yù)測(cè)、ADME/T性質(zhì)的理論預(yù)測(cè)，結(jié)構(gòu)聚類(lèi)等，剔除成藥性差的化合物。 目前已經(jīng)針對(duì)多個(gè)靶點(diǎn)和藥物做了國(guó)際創(chuàng)新性研究工作，相關(guān)成果在藥學(xué)領(lǐng)域相關(guān)SCI期刊上共發(fā)表論文17篇，平均影響因子>4.5，他引460余次。