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AI心理情緒識別系統1.多模態信號采集：人臉動態圖像、腦電信號采集、語音情感檢測。2.功能模塊包含：情緒檢測、情緒檔案、數據統計、用戶管理、系統設置功能模塊。3.系統基于情緒心理學相關理論，結合面部表情的二維情感空間分析技術、腦電信號的狀態分析、語音的三維情感空間分析三種模態相互融合疊加技術，檢測人心理情緒狀態，提高其檢測準確度。3.    基于攝像頭面部情緒識別技術，可以實時分析人體面部所包含的情緒狀態。通過非接觸式的實時視采用 AI 人工智能學習技術，結合心理學，通過對被測試人員 60秒的測試，能夠獲取相關心理/心理指標。幫助被測試人員了解自己的心理健康狀況，并且引起人們重視心理健康，從而在工作、學習、生活當中提高身心健康。并且通過定期測試，能夠獲取個體、準確的進行心理危機預警，顯示被測人員心理危機測試報告，提醒心理醫生重點關注。用戶在進行注冊登錄后，根據語音提示可直接進入測試界面進行情緒識別。點擊測試按鈕，調整好站立位置，臉部朝向屏幕，人臉錄入即可完成測試，測試完成即可生成測試報告并能打印報告。4    基于腦電生物傳感器狀態檢測、實時展示人體腦波原始狀態指標以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8個EEG參數。5.    采用任務態模式進行語音情感分析，測試者按照系統設定的特定語境信息進行朗讀來進行情感分析。6.    檢測結束后可實時出具“心理生理狀態分析結果報告”，其中包括被測試人員信息、檢測時間、12維度心理生理情緒數據，包含正面情緒（平衡、自信心、活力、調節水平），負面情緒（攻擊性、壓力、緊張、可疑），生理參數（抑制、神經質、消沉、幸福指數），以及綜合狀態指標：專注度、放松度、疲勞指數、焦慮指數、壓力指數、抑郁指數等。7.    統計分析：系統自帶數據中心的統計功能，可以按單位進行所有檢測人員的壓力分布圖及重點關注人員的信息顯示。8.    檢測完成后系統自動生成檢測報告，檢測報告需包含每項參數的檢測數據大小、參考范圍、異常數據等，以及用情緒參數雷達圖、餅狀圖、直方圖、曲線視圖等多種表示方法。9.    信息查詢功能：管理員可通過多條件查詢功能，只需通過任意一項查詢條件即可快速查詢出與之對應和匹配的測試者信息，以及該測試者的歷史測試記錄，并可對該測試者的測試記錄進行縱向和橫向對比，綜合分析該名測試者的心理健康狀況。9.用戶管理端：以管理員身份登錄該系統可對用戶進行管理。可進行添加用戶、刪除用戶、查詢用戶、用戶信息修改、密碼修改、級別權限設置、單位框架搭建、查看用戶報告，以及導出、打印用戶報告。10.系統具有特定場合模態設置功能，可關閉和開啟語音檢測功能。11.視頻檢測時面部框具有信號質量檢測功能，通過不能的顏色在面部框進行彩色狀態提示，同時具有人臉檢測判別功能，比如面部不全、距離較遠等識別功能

數字人技術與大語言模型結合是當前人工智能技術領域的研究熱點之一，將數字人技術和自然語言處理技術相結合，可以創造出更加智能化、真實感更強的數字人應用。科研團隊經過研究實踐，已取得具有前瞻性的知名汽車企業和三甲醫院的合作意向。有望在不久的將來，為汽車、醫療等領域的企事業單位提供先進的技術支持。

繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。（The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。 （The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發。

  艾柯AI人工智能實驗室超純水系統  EDI去離子水, 實驗室專用超純水機、純水設備, 電阻率≥18.2或電導率≤0.055 適合水源：城市自來水 制 水 量：100L-200L/H 出水水質：純凈水、RO純水、UP超純水 產品配置：7寸觸摸屏、雙波長紫外消解儀、原裝進口耗材、可加配移動取水手臂 產品特點：TOC實時檢測顯示、全智能語音助手、遠程控制     AI人工智能實驗室超純水系統 “艾柯AI人工智能實驗室超純水系統是配備艾柯自主技術4G物聯網功能，可連接手機或電腦遠程操控整套系統，采用微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，占地面積小，操作使用方便。設備一機多用，可同時制備取用多種水質的水，純凈水、RO純水、UP超純水。產水量100-200L/H可選，RO水水質電導率≤5 μS@25℃，超純水水質標準優于GB6682-2008一級水標準，全面滿足各類清洗、實驗、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技術參數 ▎艾柯-專注水處理行業22年 機器型號 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 進水水源 城市自來水 水溫5-40℃ 水壓1-5kg  TDS＜350ppm 電    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 機器重量 185KG 200KG 主機體積 長650mm×寬900mm×高1388mm 制備取水 一機多用，可同時制備取用多種水質的水：純凈水、RO純水、UP超純水 儲水箱 22G全封閉真空壓力儲水桶或PE桶 紫外滅菌 配置185nm和254nm雙波長紫外消解儀 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 飲用純凈水：3.4L/min  RO純水：3.2L/min  UP超純水：3L/min 飲用水水質 電導率≤10uS/cm@25℃ 水質達到中國國家瓶裝飲用純凈水（GB17324-1998）標準 RO純水水質 電導率≤5μS/cm@25℃;電阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;雜質去除率98% 水質標準達到中國國家實驗室用水（GB6682-2008）三級水標準優于普通蒸餾水 超純水水質 電阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 電導率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 熱 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 總有機碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 陽離子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 陰離子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 達到標準 中國分析實驗室用水規格（GB6682-2008）一級水標準美國試藥級（CAP、ASTM、NCCLS）超純水水質標準中國國家電子級超純水規格（GB/T11446.1-1997）EW-I標準 標準配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 適用范圍 分子生物學、血液分析、微量分析、藥物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行業高端標準實驗室研究、分析、檢測用水   ▎系統功能 ▎艾柯-專注水處理行業22年 智能語音遠程控制 微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，具備人機對話功能 多功能預警系統 系統具備故障監測、自動報警功能，可遠程修復控制系統的各項錯誤亂碼程序 定量定質定時取水 系統具備定時、定量、定質取水功能，可任意設置定量取水(0.5L-100L)，定質取水(R0水、EDI水、UP水)定時取水(1min-60min)，免除人工頻繁手動取水等候 360°可移動取水手臂 配備取水手臂加腳踏取水功能，同時擁有三套控制取水功能，設備操作更加便捷、可靠 AI語音智能對話 具備AI語音智能對話，語音喚醒開機、關機、待機、取水 取水記錄下載功能 支持歷史系統記錄查詢，可保存兩年取水記錄，可通過USB遠程讀取數據 四路水質檢測顯示 具備“AK”專用四路水質檢測和溫度顯示功能，可同時檢測和顯示：進水電導、RO水電導、UP水電阻、EDI水電阻 TOC實時檢測顯示 具備“AK”專用內置總有機碳量(TOC)檢測裝置與現實功能，設計符合USP要求檢測范圍0-999ppb，檢測精度士1ppb，提供在線TOC檢測 原裝進口純化濾芯 配備“AK”專用大容量核子級超純化罐、DI純化柱，水質穩定，壽命更長 智能液晶觸控大屏 配備7寸智能電容屏，可以實時查看整機運行流程圖加各項檢測數據，操作簡單、智能 封閉式一體化設計 系統采用中央一體式設計，無外置模塊，占地面積更小系統集中化使安裝、位移、維護更加便捷   ▎適用范圍 ▎ 艾柯-專注水處理行業22年 生化分析、血液分析、微量分析、環境分析、理化檢測分析 藥物成分分析、基因研究、分子生物學、生命科學、組織培養 生物工程、動植物細胞培養、氨基酸分析、蛋白質純化、毒理研究 IVF實驗、DNA測序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等標準實驗室研分析、檢測用水    

Ai視覺檢測機器人是一款搭載了六軸工業機械臂、視覺人工智能和工業大模型的高科技設備，充分利用機械臂的多軸靈活運動、重復定位精度高等優勢，主要用于復雜外形工業產品的缺陷檢測，特別是汽車零配件、新能源、核電領域等高端制造、品控要求高的產品外觀檢測。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。