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（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

匯萃人工智能實訓平臺采用了先進的模塊化設計理念，創新性的將 python 編程、機器學習理論和方法、深度學習框架與工具等實驗課程與機器人引導、機器視覺實訓、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學習，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現了當前人工智能技術的主要應用場景，為培養人工智能領域人才的專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺提供了創新性的學習工具。同時，通過調整模塊配置，平臺還可做為智能制造領域專業訓練平臺，培養學生具備應對未來制造業及其它領域應用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護：急停按鈕，漏電保護 , 光柵保護，接地保護 “一臺多用，專業培養、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓平臺的最大特點。

1. 痛點問題 本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發過程中的抗原精準設計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。

“國家示范性高等職業院?！?

石河子工程職業技術學院坐落于“戈壁明珠”、“軍墾新城”石河子市，是經自治區人民政府批準，教育部備案的公辦高等職業院校，隸屬于兵團教育局管理。 學院創辦于1976年，前身為石河子地區農業機械化學校，學院占地555畝，總建筑面積8.6萬平方米，實習實訓設備總值5221萬元，圖書資料25萬冊，專兼職教職工260人，高級職稱占37%，中級職稱占58%，雙師型教師占52%。 開設機電一體化技術、新能源汽車技術、工業機器人技術、建設工程管理、大數據技術應用等16個普通大專專業，開設汽車運用與維修、電氣運行與控制、建筑工程施工、化學工藝等7個普通中專專業，在校學生4000余人，職工培訓年均2000余人。 學院先后被授予“全國教育系統先進集體”、“全國職業教育先進單位”、“中央財政重點支持建設的示范性職業院?！钡葮s譽稱號，汽車運用與維修、建筑技術專業是國家級技能緊缺型人才培訓培養基地。 學院立足兵團，服務全疆，根據人才需求主動調整專業設置，形成了以智能制造、現代服務業為主的一批特色品牌專業。學院始終堅持走校企合作、產教融合的辦學模式，學院擁有兵團工程職業教育集團產教園區，北京同創天航科技有限公司、新疆疆天航空科技有限公司、新疆三芳服飾有限公司、石河子金開元農機有限公司、江蘇匯博機器人技術股份有限公司、石河子勝利硬面工程技術有限公司入住產教園，建有6個生產性實訓基地，生產與教學融合，為培養高素質技術技能人才奠定良好基礎。 學院在天業集團、天富集團、天筑集團、九州通醫藥、陜汽集團新疆分公司、亞龍科技集團、華興玻璃等多家疆內外知名企業建立31個校外實訓基地;與九州通醫藥、陜汽集團新疆分公司、天山鋁業、正大集團等企業開辦企業冠名班。 學院是國家級石河子經濟技術開發區技能型人才訂單培養基地、烏魯木齊經濟技術開發區技能型人才訂單培養基地，國家高技能人才培訓培養基地。學院建立了兵團第四十國家職業技能鑒定所、兵團壓力容器焊工、起重機機械作業、廠內機動車輛作業特種設備使用技能培訓站。 學院歷屆畢業生就業率高達98%以上，在兵團、八師企事業單位和團場就業的達70%，已成為兵團和八師石河子市高技能技術人才培養的搖籃。 多年來，學校堅持“以就業為導向，以技能為核心，以服務為宗旨”的教育理念，為社會培養了大批德才兼備、一專多能的技術技能型人才，受到社會各界的廣泛贊譽。

本實用新型公開了一種瓷柱式絕緣子在線監測系統，包括：應力監測裝置和污穢檢測裝置，用來實 時監測瓷柱式絕緣子的應力數據和污穢數據；應力監測裝置和污穢檢測裝置的輸出均連接 A/D 轉換電路， A/D 轉換電路的輸出連接數字處理電路，數字處理電路用來將 A/D 轉換電路輸出的數字信號遠距離傳輸 到移動終端；移動終端連接數據存儲器；太陽能電池給應力監測裝置、污穢檢測裝置、A/D 轉換電路、 數字處理電路供電；控制電路與應力監測裝置、污穢檢測裝置、A/D 轉換電路、數字處理電路和移動終 端均相連。本實用新型可實現高壓輸電線路上瓷柱式絕緣子的遠程實時監控，從而及時發現并排除絕緣 子的安全隱患。 

項目概況 該靜態模型提供了一個融建筑平臺、空調設備、中央空調系統于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實時教學環境、產品展示平臺。 本項目處于國內先進水平，擁有自主知識產權。主要特點 該模型將平臺、設備及系統融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺。我們認為，建筑平臺與中央空調系統是一個有機的整體，離開建筑平臺談中央空調，有如無水養魚，這正是市面上諸多空調模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數等比例制作，部件之間采用了拼裝結構，可拼出任意種建筑形式。讓學生在自由拼裝中了解建筑知識。 （2）設備模型。包括了中央空調從主機到末端的各類設備的實體靜態模型。各模型均按主流品牌的設備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統搭建。利用上述建筑平臺、設備模型，以及配套的管材、配件，學生可自行搭建各類中央空調系統。 系統可用于教學，也可用于產品展示。 技術指標     模型按建筑模數等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實用性強，可反復使用。是一種新穎的教學和產品展示平臺。市場前景     近年來在部分教學活動中使用，贏得了眾多客戶的信任和支持，具有良好的市場前

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作?！た梢暬?、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

  腸癌合并同時性腹膜轉移（PC）的發病率約為5-10%，復發時合并腹膜轉移發病率為25-44%。“腹膜轉移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術的機會，未來能夠明顯延長腸癌患者的生存期?！蓖踺x教授說。2018年團隊和深圳騰訊AI lab建立了合作關系，研發一個基于卷積神經網絡（CNN）的ResNet3D系統。經查，這是世界上第一個診斷腸癌腹膜轉移的AI平臺，能夠自動識別原發腫瘤特征，同時提取腫瘤臨近腹膜的影像學特征，構建基于人工智能的SVM分類器。訓練組一共納入了19814張CT圖像，驗證組包括了7837張CT圖像。    研究發現，ResNet3D的AI系統僅需花費34秒就自動識別并診斷了所有驗證圖像?！癛esNet3D+SVM分類器”的腸癌腹膜轉移診斷的準確性高達94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達94%，明顯優于常規增強CT的診斷能力。