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鄭州輕工業大學軟件學院人工智能和機器人實驗室負責人黃萬偉博士，用10天時間和團隊自主研發出紅外熱成像測溫樣機及“紅外熱成像人體測溫篩查預警系統”，并交付使用。

本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李昱潔 藥學院/藥學專業 2018/2022 趙祖一 藥學院/藥學專業 2020/2024 劉楚熠 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙博韜 公共衛生學院/預防醫學專業 2018/2025 于悅 人文學院/歷史學專業 2020/2024 沈佳敏 經濟學院/經濟統計專業 2019/2023 韓一諾 生命科學學院/生物科學 2019/2023 魏翹楚 公共衛生學院/預防醫學專業 2020/2025 賴欣 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙書悅 藥學院/藥學專業 2020/2024 譚清 法學院/法學專業 2020/2025 尹潔 醫學院/臨床醫學專業 2019/2024 楊夢嬌 經濟學院/金融工程專業 2019/2023 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 李良成 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院副教授 腫瘤、自身免疫性疾病和糖尿病的發病機理及藥物開發研究 洪萬進 藥學院/藥學專業 新加坡分子與細胞生物學研究院院長、廈門大學藥學院教授 分子與細胞生物學、病毒學和癌細胞生物學 藍偉光 化學系/化學專業 廈門大學材料學院講座教授 生物膜技術 徐陳芳 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院輔導員 藥物分析 四、項目簡介 早期肝癌發病隱匿，最初癌變細胞與正常細胞幾乎無差異，人體不會感到不適。問題在于，目前臨床檢測肝癌的生物標志物—甲胎蛋白（AFP）存在特異性差、靈敏度低等的缺點，早期患者不能被及時發現，治愈率低、死亡率很高，所以肝癌的早期篩查對于提高患者生存率具有至關重要的臨床意義。 前期研究中利用原代培養的肝癌細胞分泌的外泌體，結合蛋白組學和生物信息學技術，尋找到PPP1CA作為肝癌腫瘤標志物，使肝癌檢測的靈敏度和特異性均達到90%以上，優于目前市面上的檢測試劑盒（以甲胎蛋白為生物標志物，靈敏度為18-60%）。 本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩；同時也將開發PPP1CA免疫化學發光檢測試劑盒，用于肝癌分期檢測，并積極推進其商業化生產與應用。

Nodal是出現在腫瘤組織和患者血液中的一個小蛋白分子，作為一種新型的腫瘤標志物具有巨大的臨 床應用前景。目前國內外尚無針對Nodal 蛋白的高敏感檢測的試劑盒產品應用于臨床。建立了高靈敏度的 生物素-親和素檢測系統。此檢測方法可檢測pg/ml級的Nodal蛋白，使用該方法測定結直腸癌、鼻咽癌和膽 囊癌病人血清，結果表明三種腫瘤病人的Nodal 濃度明顯高于正常人水平。

該系統直接切入湖北省隨州市曾都區的實際情況，讓當地65萬居民通過手機主動報告自己近期密切接觸的人員。系統基于曾都區既往和每日更新的確診病人、疑似病人、發熱病人及其密切接觸人員的信息進行數據分析，進而關聯挖掘出高風險人員。系統從廣大居民端而非僅從患者端入手排查密切接觸者，以居民自發填寫、及時反饋取代疾控人員和社區干部面對面調查登記、事后反饋，變“要我報告”為“我要報告”，極大削減了疫情防控期間工作人員的工作量；系統還為居民提供實時健康提示功能，使其在第一時間得知密切接觸情況變化并及時做好防護；同時，系統還擴大了接觸人員排查層級，通過用戶之間的關聯及時掌握“密切接觸者的密切接觸者”，為疾控工作擴大防線、跟進措施提供了高效信息支撐。

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。

華中科技大學電信學院聯合華為云等團隊，研發并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫學影像量化分析系統。 華中科技大學電信學院白翔教授、許永超副教授等負責的華中科技大學-華為智能創新實驗室積極發揮自身優勢，針對新冠肺炎與華為云等團隊共同研發出AI輔助醫學影像量化分析系統，目前取得了有效進展。針對患者胸部CT影像中呈現多發小斑片影、多發磨玻璃影、浸潤影、肺實變等特點，許永超等提供了基于紋理感知的病灶分割核心算法支持，該算法可實現單病例全自動精準量化結果的秒極輸出，大幅提升了診斷效率，減輕醫生診斷的繁重負荷。結合臨床信息，系統可以輔助醫生更高效地區分新冠肺炎的早期、進展期與重癥期，有利于早期篩查與防控。同時，對于確診病人，基于對多次復查影像數據的量化分析，醫生能夠有效評估病情進展及用藥療效等情況。

成果介紹在微瓦級極低功耗的情況下，芯片可以應用至智能手機、可穿戴智能設備、小家電、大家電、玩具及車載等眾多場景中。技術創新點及參數神經網絡拓撲/計算精度動態自適應的系統架構，基于事件驅動的精度可控數模混合近似計算電路，實現面向各種背景噪聲的場景自適應低功耗智能計算。基于22nm工藝，實現微瓦級(< 10uW)極低功耗下的高精度關鍵詞語音識別樣片驗證，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各種噪聲下的高精度識別(Noise-robust recognition)，相關研究成果已發表在電路與系統領域頂刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市場前景可集成和使用在對手機、可穿戴設備、智能家居等多種應用場景的智能終端產品。產品當前已經在實驗室完成樣品測試，各項功能都處于行業優秀水平；芯片目前技術參數可以達到支持離線語音喚醒功能，支持5個喚醒詞和10個命令詞，還支持聲紋識別。它支持3-5m的遠場語音喚醒和識別，工作頻率為50MHz，延遲不到10ms。

項目背景：隨著國家政策的引導，城市的發展，各種建 設工程規模不斷擴大，如何搞好現場施工現場管理，降低事 故發生頻率，杜絕各種違規操作和不文明施工現象一直是施 工企業、政府管理部門關注的焦點。利用現代科技，AI 識別 技術，優化監控手段，實現對工地現場的各類問題實現實時 的、全過程的、不間斷的監管。目前在工地智慧監管方面， 已經實現了對人員安全帽、危險區域的入侵等方面的視頻監 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監控、施工現場地面 硬化監控、施工現場物料堆放覆蓋監控、施工現場出入車輛 清洗狀況監控，AI 分析系統無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數據模型，應用 AI 分析算法，實現對以 上問題的準確分析。 所需技術需求簡要描述：1.AI 人工智能機器視覺分析 “深度學習”技術，實現視頻分析、視頻編解碼等技術。2. 采用深度學習，高效識別準確率超 99.5%，支持目標大小閾 值設定，對光線、極端天氣等不同應用場景環境適應性強， 檢測速度快，運算成本低。  對技術提供方的要求:1.具有成功的 AI 識別、深度學習 方面的成功案例。2.對人工智能、大數據分析具有深入的研 究。3.技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權 侵犯。 

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