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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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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。

東北大學醫學影像智能計算教育部重點實驗室團隊研發的肺部精準診療醫學影像AI-VR 輔助診療系統適用于肺部醫療、肺部手術術前規劃、術中導航、教學、肺部CT圖像分割等醫學臨床領域。傳統的肺部醫療診斷中，主要是通過觀察肺部二維切片圖像去發現病原體，往往只能靠醫生的經驗來判斷，而具體病灶何在、幾何形狀、大小及周圍生物組織，是無法通過二維圖像去觀察，其術前分析與方案設計是借助二維肺部CT影像或計算機成像來觀察判斷，缺乏沉浸感、立體感和交互性。基于虛擬現實技術并結合實驗室的技術與數據儲備優勢，開發了一套基于VR的AI肺部輔助手術系統，致力于肺部三維重建，為醫療人員更好地解決了醫生面對大型手術準備不足的問題。

全球近視病發病率逐年增加,到2050年全球人口近一半的人口將患近視病。角膜塑形鏡是-種非創傷性的近視治療技術，在全世界得到廣泛應用。僅在中國每年就有超過100萬病人接受角膜塑形鏡治療。在角膜望形鏡配鏡過程中,由于參數組合眾多,傳統辦法依賴于醫生經驗,因此配鏡質量難以控制、效率不高、費時耗力。本成果是全球首個基于人工智能算法的角膜塑形配鏡解決方案,實現了擁有完整自主知識產權的算法和芯片,比傳統方法提高效率10倍以上，同時極大保證了配鏡提高質量。本成果與“愛爾眼科集團”聯合開發,臨床測試的配鏡準確率達90%以上。