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人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發(fā)板搭建Linux系統(tǒng)，可自主進行嵌入式生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用軟件開發(fā)，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)。通過這套設(shè)備的學(xué)習(xí)，可以認(rèn)識了解 AI 人工智能嵌入式設(shè)備的架構(gòu)、硬件部署、軟件在 AI 領(lǐng)域中語音識別、語音合成等應(yīng)用上的實現(xiàn)，是一套 AI 前端實踐性極強的學(xué)習(xí)套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術(shù)的實驗過程。并提供教學(xué)指導(dǎo)、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關(guān)專業(yè)在 AI 智能語音方向課題的專用教學(xué)實驗套件。 

松鼠AI（原乂學(xué)教育）隸屬于上海松鼠課堂人工智能科技有限公司。成立于2015年，與美國斯坦福研究中心（SRI）成立了人工智能聯(lián)合實驗室，成為與世界知名學(xué)府建立合作研究關(guān)系的中國教育品牌。 我們專注于K12領(lǐng)域智能個性化輔導(dǎo)的智適應(yīng)教育，通過開發(fā)出擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)、結(jié)合國際前沿算法與中國學(xué)情的自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎，為每一個學(xué)生智能推薦專屬的學(xué)習(xí)路徑，尊重每個學(xué)生的寶貴個性。解決了當(dāng)前智慧教育的一大痛點，為“因材施教”提供了更科學(xué)的可能，并走在了當(dāng)前國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)教育行業(yè)的前沿。

天中依脈是較早專注于中醫(yī)診療客觀化的高新技術(shù)企業(yè)，核心技術(shù)脫胎于天津中醫(yī)藥大學(xué)、天津大學(xué)歷屆專家及從上世紀(jì)80年代開始的“中醫(yī)客觀化技術(shù)”研究。依脈人工智能醫(yī)療科技（天津）有限公司是天中依脈的全資子公司，致力于發(fā)展“中醫(yī)云腦”智能化云中醫(yī)服務(wù)，參與國家“一帶一路”中醫(yī)文化傳播與技術(shù)推廣，全面支持國家醫(yī)聯(lián)體建設(shè)、家庭醫(yī)生簽約服務(wù)等領(lǐng)域的中醫(yī)藥服務(wù)，踐行健康中國戰(zhàn)略。 2009年創(chuàng)立至今，天中依脈與國內(nèi)三十余家高校及高級醫(yī)療機構(gòu)建立了長期深入的科研合作關(guān)系，擁有200多項國家專利及軟件著作等知識產(chǎn)權(quán)，產(chǎn)品服務(wù)于500余家醫(yī)療機構(gòu)，成為中醫(yī)智能行業(yè)的領(lǐng)航者。  

IECUBE-676X 人工智能創(chuàng)新實驗進階套件是在 IECUBE-6760 人工智能創(chuàng)新實驗基礎(chǔ)套件的基礎(chǔ)上，針對已經(jīng)具有一定人工智能應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗的開發(fā)者，設(shè)計的具有一定復(fù)雜性和系統(tǒng)性的綜合項目制實驗開發(fā)套件。該套件將人工智能技術(shù)與更專業(yè)、更復(fù)雜的學(xué)科場景相結(jié)合，在更開放的軟硬件平臺環(huán)境下，鼓勵學(xué)生自主完成人工智能與各學(xué)科的融合。 

一、所屬類別 基礎(chǔ)、教學(xué)科研類實驗設(shè)備類；實習(xí)實訓(xùn)設(shè)備及配套等。 二、相關(guān)專利技術(shù) CN202010106007.7    履帶車底盤、全地形履帶車及全地形行走方法 CN202011613628.0    機器人運動控制方法、裝置、控制器及存儲介質(zhì) CN202111261356.7    雙足機器人的運動軌跡規(guī)劃方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì) CN202110232263.5    開關(guān)機的控制電路及方法 CN202110232355.3    機器人動作模仿方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì) CN202011501534.4    一種舵機的補償控制方法及舵機補償電路 CN202110574796.1    機器人的偏差信息確定方法、裝置、處理設(shè)備及介質(zhì) CN202011644180.9    機器人抗擾動控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì) CN202110311455.5    雙足機器人控制方法、裝置以及雙足機器人 CN202011611800.9    質(zhì)心軌跡的獲取方法、裝置、機器人及存儲介質(zhì) 三、基本情況 （一）應(yīng)用對象 應(yīng)用于機械類、自動化類、電子信息類、計算機類等相關(guān)專業(yè)人才培養(yǎng)，適用場景包括實驗實訓(xùn)、教學(xué)科研及競賽等，方案以人才培養(yǎng)為目標(biāo)和課程建設(shè)為核心，基于機器人載體，提升人工智能與機器人技術(shù)教學(xué)科研水平。 （二）核心優(yōu)勢 核心產(chǎn)品為雙足人形機器人，該系列機器人獲得“小型雙足人形機器人步態(tài)算法”創(chuàng)新紀(jì)錄，“高韌性強扭矩復(fù)合材料舵機”打破國外技術(shù)封鎖，核心零部件實現(xiàn)國產(chǎn)化。 其中Aelos小型雙足機器人載STM32、Raspberry Pi-4B雙運算系統(tǒng)，支持二次深度開發(fā)，支持多語言開發(fā)環(huán)境，滿足高校對于編程開發(fā)、人工智能應(yīng)用學(xué)習(xí)等需求，助力高校在機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、步態(tài)規(guī)劃、運動控制、算法開發(fā)、場景應(yīng)用等方面的實踐學(xué)習(xí)。 Aelos小型雙足機器人 Roban中型雙足機器人基于ROS應(yīng)用平臺，搭載深度攝像頭，嵌入V-SLAM視覺算法，可以通過導(dǎo)航技術(shù)進行建圖，實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃和步態(tài)規(guī)劃，涉及運動控制、計算機視覺、圖像處理、運動規(guī)劃等多領(lǐng)域課程，能夠較好地滿足相關(guān)專業(yè)實驗實訓(xùn)、研究開發(fā)、參加競賽等需求。 Roban中型雙足機器人 （三）商業(yè)模式 公司與高校在復(fù)合型人才培養(yǎng)、專業(yè)建設(shè)、課程建設(shè)、科研合作、師資培訓(xùn)、實訓(xùn)室搭建等方面開展深入合作，相關(guān)產(chǎn)品被用于各類學(xué)校的實際教學(xué)、實踐、實訓(xùn)。推廣路徑通過各類研討會、展會、大賽和專業(yè)渠道商進行拓展。 四、推廣情況 （一）應(yīng)用案例 1.清華大學(xué) 與清華大學(xué)電子系合作共建《智能機器人設(shè)計實踐》專業(yè)限選課，基于人形機器人載體，學(xué)習(xí)機器人結(jié)構(gòu)原理，圖像識別，路徑規(guī)劃，AI芯片等內(nèi)容。合作入選中國高等教育學(xué)會“校企合作雙百計劃”典型案例。 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 與哈工大開展人才聯(lián)合培養(yǎng)全面合作，雙方在開發(fā)校企聯(lián)合課程、共建聯(lián)合實驗室、共建校外實習(xí)實踐基地、共同籌辦BOTEC智能機器人技術(shù)挑戰(zhàn)賽等方面進行合作，并入選中國高等教育學(xué)會“校企合作雙百計劃”典型案例。 3.南方科技大學(xué) 與南科大機器人研究院共建的機器人聯(lián)合研究中心，在機器人關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)、專業(yè)課程建設(shè)、人才聯(lián)合培養(yǎng)等領(lǐng)域開展合作。雙方共建的基地被廣東省教育廳認(rèn)定為廣東省聯(lián)合培養(yǎng)研究生示范基地。 （二）應(yīng)用成效 解決了高校人工智能機器人方向的實驗實訓(xùn)、教學(xué)科研、參加競賽等需求，有助于打造高水平、專業(yè)化的實踐科研條件。年均支撐高校開展教學(xué)科研項目不少于1項，科技競賽不少于2項，協(xié)助申報產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目等。 （三）推廣計劃 高校新增人工智能等新專業(yè)成為熱門，傳統(tǒng)工科專業(yè)也面臨課程改革要求，因此，通過開展智能機器人設(shè)備的應(yīng)用與實踐，推動相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展，已是大勢所趨。推廣模式包括課程案例展示、以賽促教、舉辦研討會等。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁致癌性預(yù)測結(jié)果頁相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

采用前沿的深度學(xué)習(xí)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，經(jīng)過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，能夠在極短時間內(nèi)完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現(xiàn) 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數(shù)據(jù)集和模型的不斷創(chuàng)新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準(zhǔn)度達到 95%以上。