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充分應用人工智能技術，一體化設計構建藍鴿AI -智慧教室，是未來智慧校園的標準教室。 大量AI識別技術的應用 例如智能化精品課堂錄播、課堂板書提取、智能化課堂考勤、教室設備遠程控制、教室設備智能故障診斷等。 物聯(lián)網技術的應用 通過智能化精品課堂錄播、實現遠程同步課堂，課后點播學習，構建校本化的網上課堂。 一體化設計 將系統(tǒng)的軟件、硬件、及信息數據進行一體化設計，產品集成度高、體積小、可靠性高、造價低，同時有利于大數據管理。 一室多用的教學功能 例如多媒體智慧教室、遠程教學教室、遠程同步課堂、遠程會議室、智能化精品課堂錄播教室等。

利用AI技術制作英語考試復習資料 系統(tǒng)通過學習歷年的考試真題卷，得出考試所涉及各類知識點的考試概率、考試常用題型和考分比重，利用AI技術制作成套的復習試卷，消除了傳統(tǒng)復習資料中試題重復、容易知識點重復訓練、以及復習知識點范圍與考試范圍匹配度差等問題。復習資料的精煉度比傳統(tǒng)資料提高3倍以上，為考生的復習提高效率30%以上。 同時，該系統(tǒng)還能根據考生的答題情況，動態(tài)調整復習資料，對于考生掌握較差的知識點重復出題，大大提高了復習資料的針對性。 配套一體化教學、自學平臺 A.實現了以教師計劃為中心的教學系統(tǒng)與以學生需求為中心的自學輔導系統(tǒng)的一體化設計。 B.每份復習資料都可以在線上（支持手機、平板）學習和線下（按標準試卷的格式）學習，實現了線上線下、教與學的一體化設計。 C.在特殊時期，所有的教學計劃可以在線上完成；在正常時期，主要的教學計劃可以在線下完成。這樣就實現了特殊時期與正常時期教學計劃的連續(xù)性和一體化設計。 應用價值

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(tǒng)，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(lián)網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯(lián)網綜合型實驗系統(tǒng)。 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(lián)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(yè)研發(fā)的，具備創(chuàng)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(yè)。 產品特點： 該系統(tǒng)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(yè)執(zhí)照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯(lián)網“雙核”組合 提供物聯(lián)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(lián)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(lián)網的應用擴展開發(fā)。 基于安卓系統(tǒng)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(tài)，動態(tài)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(lián)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。

Al協(xié)同創(chuàng)新實驗云是Al教學實驗實訓協(xié)同工具，涵蓋真實行業(yè)項目的教學課程、授課教案、實驗教學資源、硬件、平臺等，可滿足人工智能專業(yè)的學生了解行業(yè)真實案例中從起始階段、細化階段、構建階段、業(yè)務環(huán)境、需求分析、技術架構選型等等各方面的項目細節(jié)，在線完成分類、建模、分析、可視化、結果輸出等任務，并支持私有化部署和云端協(xié)同，幫助院校開展人工智能應用研發(fā)。

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RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)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(huán)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(yōu)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(tài)。分析稱，互聯(lián)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(tǒng)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(qū)關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)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(lián)合華為云等團隊，研發(fā)并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫(yī)學影像量化分析系統(tǒng)。 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(chuàng)新實驗室積極發(fā)揮自身優(yōu)勢，針對新冠肺炎與華為云等團隊共同研發(fā)出AI輔助醫(yī)學影像量化分析系統(tǒng)，目前取得了有效進展。針對患者胸部CT影像中呈現多發(fā)小斑片影、多發(fā)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(yī)生診斷的繁重負荷。結合臨床信息，系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更高效地區(qū)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(yī)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(chuàng)新點及參數神經網絡拓撲/計算精度動態(tài)自適應的系統(tǒng)架構，基于事件驅動的精度可控數?；旌辖朴嬎汶娐?，實現面向各種背景噪聲的場景自適應低功耗智能計算?；?2nm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(fā)表在電路與系統(tǒng)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(yè)優(yōu)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。

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