新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

智慧校園是大數據時代、人工智能時代發展的產物,藍鴿AI一體化智慧校園以物聯網為基礎，充分應用5G/人工智能技術經過一體化的設計

奧威亞——人工智能教育服務商 20年：深耕教育行業                         7萬余：所學校成功案例 近500項：自主知識產權                     33個：本地化服務中心        廣州市奧威亞電子科技有限公司（以下簡稱：奧威亞）是中國國新所屬成員企業國新文化的全資子公司。憑借自主研發經驗，構筑了全鏈條自主研發能力，涵蓋FPGA芯片級設計能力、硬件設計、視音頻傳輸算法、實時通訊算法、人工智能算法與教育平臺等環節，有效確保了產品的完整性、兼容性與穩定性。        秉承“讓更多師生共享優質教育”的理念，奧威亞推動教育多模態分析模型與國產通用大模型深度融合，構建了“數據采集-證據挖掘-策略生成-教學實踐”的閉環體系，為普教AI循證教學、高職教AI督導巡課與教師教學技能實訓提供成熟方案。不斷拓寬應用邊界，已服務智慧警訓、黨建培訓等數十個行業領域；大力開拓海外教育市場，攜手更多合作伙伴共創教育美好未來。

 富奧威泰克汽車底盤系統有限公司是一家專業從事汽車前后副車架等底盤零部件及前后橋底盤系統開發和制造的汽車零部件企業集團，由國內知名上市公司富奧汽車零部件股份有限公司（FAWER，證券代碼 000030）與日本威泰克株式會社（Y-TEC）合資成立的合資公司。股比為FAWER 70%，Y-TEC 30%。         目前，公司總部及研發中心設在長春，于青島、成都、長春三地設有五個生產基地，占地面積13.8萬平米，注冊資本4.7億元，現有員工1400余人，銷售收入30余億元，預計2023年突破60億元。         公司擁有20多年生產制造經驗，先后與美國Tower、日本Y-TEC以及國內外多所高校（上海交通大學、吉林大學、哈爾濱工業大學）、研究機構（德國IAMT、TU Dresden，法國A2mac1）建立合資與合作，具備沖壓、焊接、涂裝、裝配、機加五大汽車制造行業核心制造工藝，為大眾、豐田、奧迪、福特、寶馬、一汽紅旗、一汽奔騰等整車企業提供從產品同步開發到產品模塊化供貨的全過程服務，并成為各車企的核心供應商。         公司主要生產前后副車架、控制臂、縱臂、拉桿等總成產品，涵蓋汽車底盤所有結構件，沖壓、焊接、裝配等工藝技術處于國際領先水平，為客戶提供一站式解決方案。公司建立了世界頂級的產品對標系統、具備完善的底盤系統及部件開發能力，在系統動力學，結構件線性及非線性分析，工藝可行性分析等方面擁有較強實力，并獲得多項技術專利。公司正深入開展電動底盤和底盤系統的開發，持續開展高強度板材成型、鋁成型及復合材料的研究。         秉承“和諧帶來發展，實力創造未來”理念，公司力求打造一個和諧、公平、透明、人性化的企業環境，旨在將公司建設成為具有國際競爭力的汽車底盤部件供應商，參與國際化競爭。公司與員工共同成長，攜手并進，靠實力贏得業界認可。         特邀請有識之士加入我們團隊，共創底盤事業美好未來。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

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。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，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域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        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的實驗過程。并提供教學指導、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、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。 

我校物理與電子工程學院李印威副教授與美國卡耐基研究所的劉寒雨博士、劍橋大學Simon Redfern教授，以及吉林大學馬琰銘教授等人合作，在高壓下聚合氮高能量密度材料研究領域取得新進展，相關研究成果發表在SCI頂級期刊《Nature Communications》上，江蘇師范大學為第一單位。這是繼李印威副教授于2015年在物理學頂級刊物《Physical Review Letters》上發表本領域相關研究成果后取得的又一新突破，標志著物電學院在這一領域的科研水平上了一個新臺階。 據李印威副教授介紹，由N-N單鍵構成的聚合氮是較好的高能量密度材料，然而，在純氮材料中，聚合氮的形成需要極高的壓強（高于100萬大氣壓），而且無法保留到常壓下，限制了其作為高能密度材料的應用。針對這個難題，李印威副教授和合作者通過理論計算設計了合成聚合氮的新途徑，首先通過惰性氣體氦（He）和氮氣（N2）混合，在高壓下形成新型穩定化合物HeN4，再通過對He原子的抽離，從而獲得純的聚合氮，計算表明，通過此方法獲得的聚合氮可以穩定保留到常壓下，推進了聚合氮的實際應用。該研究結果于2018年2月19日在線發表在《Nature Communications》上。 該項工作得到國家自然科學基金優秀青年科學基金的資助。 李印威副教授是物電學院2011年引進的優秀博士，2017年獲國家自然科學基金優秀青年科學基金資助，研究的主要領域為利用第一性原理計算設計新型功能材料（超導、超硬和高能密度材料等），目前，李印威副教授已經在新材料研究領域取得了一系列的突破，在Nature，Nature Communications，PRL，PNAS，PRB，JCP等國際著名期刊發表SCI論文共48篇，被引用1500余次，H指數21,科研成果豐碩，有力支撐了物電學院的學科建設。