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高等教育領域數字化綜合服務平臺
11001物理天平
供學生教學實驗用
寧波浪力儀器有限公司（余姚市朗海科教儀器廠）
2021-08-23
物理電學教師臺
采用進口彎曲防火板臺面，具有防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、抗擊使用壽命長等特點。鋁木框架結構，壁厚1.4㎜，表面采用環氧樹脂粉末噴涂，設有抽屜式交直流教師主控電源，分組開關學生電源。預留可放電教設備功能，設有儲物柜。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
物理力學教師臺
采用進口彎曲防火板臺面，具有防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、抗擊使用壽命長等特點。鋁木框架結構，壁厚1.4㎜，表面采用環氧樹脂粉末噴涂，設有抽屜式交直流教師主控電源，分組開關及凋節學生電源。預留可放電教設備功能，設有儲物柜。具有防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、抗擊使用壽命長等特點。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
11001物理天平
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
物理實驗臺
產品詳細介紹
北京市麗日辦公用品有限責任公司
2021-08-23
物理實驗室
產品詳細介紹
遼寧育達科教裝備有限公司
2021-08-23
新冠肺炎疫情AI話題分析平臺
RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，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。分析稱，互聯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、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。
清華大學
2021-04-10
新冠肺炎AI輔助診斷系統
華中科技大學電信學院聯合華為云等團隊，研發并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫學影像量化分析系統。 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-華為智能創新實驗室積極發揮自身優勢，針對新冠肺炎與華為云等團隊共同研發出AI輔助醫學影像量化分析系統，目前取得了有效進展。針對患者胸部CT影像中呈現多發小斑片影、多發磨玻璃影、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，減輕醫生診斷的繁重負荷。結合臨床信息，系統可以輔助醫生更高效地區分新冠肺炎的早期、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，醫生能夠有效評估病情進展及用藥療效等情況。
華中科技大學
2021-04-10
極低功耗AI語音（聲紋）識別芯片
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。
東南大學
2021-04-13
基于視頻畫面的 AI 自動分析技術
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。
青島一凌網集成有限公司
2021-09-09