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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(chuàng)新點及參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲/計算精度動態(tài)自適應的系統(tǒng)架構，基于事件驅(qū)動的精度可控數(shù)模混合近似計算電路，實現(xiàn)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(xiàn)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(fā)表在電路與系統(tǒng)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(chǎn)品。產(chǎn)品當前已經(jīng)在實驗室完成樣品測試，各項功能都處于行業(yè)優(yōu)秀水平；芯片目前技術參數(shù)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。

本成果提供了一種可提供 720°VR 全景視頻影像拍攝的無人機機載觀察裝 置，并確保其拍攝、觀察畫面的穩(wěn)定性。本成果將無人機機載觀察更有效地運用 到實際系統(tǒng)中，如空中 720°VR 影像拍攝、三維立體建模、城市規(guī)劃、光伏設備 巡檢等，大幅提升拍攝畫面的視野范圍，提高所拍攝影像的畫質(zhì)及穩(wěn)定性。虛擬 現(xiàn)實(VR)全景成像技術目前廣泛應用于街景地圖制作、城市規(guī)劃、影視制作等 領域，但空中 VR 成像及觀察技術目前仍存在較大的技術缺陷，在實際應用中存 在不足。首先，空中拍攝時，由于無人機機體或旋翼遮擋，并不

項目背景：隨著國家政策的引導，城市的發(fā)展，各種建 設工程規(guī)模不斷擴大，如何搞好現(xiàn)場施工現(xiàn)場管理，降低事 故發(fā)生頻率，杜絕各種違規(guī)操作和不文明施工現(xiàn)象一直是施 工企業(yè)、政府管理部門關注的焦點。利用現(xiàn)代科技，AI 識別 技術，優(yōu)化監(jiān)控手段，實現(xiàn)對工地現(xiàn)場的各類問題實現(xiàn)實時 的、全過程的、不間斷的監(jiān)管。目前在工地智慧監(jiān)管方面， 已經(jīng)實現(xiàn)了對人員安全帽、危險區(qū)域的入侵等方面的視頻監(jiān) 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監(jiān)控、施工現(xiàn)場地面 硬化監(jiān)控、施工現(xiàn)場物料堆放覆蓋監(jiān)控、施工現(xiàn)場出入車輛 清洗狀況監(jiān)控，AI 分析系統(tǒng)無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數(shù)據(jù)模型，應用 AI 分析算法，實現(xiàn)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(xiàn)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(huán)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(shù)據(jù)分析具有深入的研 究。3.技術方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產(chǎn)權 侵犯。 

強智AI一卡通綜合管理平臺，針對傳統(tǒng)校園一卡通運營弊端，以移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、人臉識別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號”無感支付的新型一卡通平臺，對學校食堂消費、水電繳費、門禁管理、圖書館管理、校車服務、校內(nèi)醫(yī)療、自助文印等進行一體化運營和管理，完善學校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實現(xiàn)更便捷、更開放、更安全、更協(xié)同的現(xiàn)代化校園生活。

在煤礦生產(chǎn)過程中，礦井綜合機械化采煤手段對煤礦生產(chǎn)勘探資料的要求越來越高，其要求對礦井工作面開采地質(zhì)條件(如斷層、褶皺、破碎帶、煤厚變化區(qū)、構造應力區(qū)等)進行全面了解。常規(guī)的地面三維地震勘探只能解決工作面內(nèi)落差大于 5m 的斷層，且在平面上有一定的擺動幅度，而井下需對影響安全高效生產(chǎn)的 2-3m 落差斷層等地質(zhì)異常進行有效探查。本方法利用層析成像原理，結合不同源的 CT 技術，包括地震波 CT、無線電波 CT、直流電法CT 等多種方式實現(xiàn)對工作面內(nèi)構造及異常的探查。通過對井下工作面雙巷間數(shù)據(jù)采集與處理，獲得面內(nèi)煤層構造物性參數(shù)分布圖，根據(jù)煤巖物性差異特征預測面內(nèi)地質(zhì)異常體，能準確地判斷其構造形態(tài)和空間位置，為生產(chǎn)提供可靠的地質(zhì)條件分布特征。（1）地震波 CT：利用工作面上、下兩條巷道進行數(shù)據(jù)采集，通常把激發(fā)點(采用礦用炸藥作為震源)布置在一條巷道，接收點布置在另一條巷道，采用“一發(fā)多收、一炮一放”的觀測方式進行地震波數(shù)據(jù)采集。炮點間距通常為 10-50m，接收點距為 5-15m，可根據(jù)現(xiàn)場條件適當調(diào)整。炸藥量宜為 5-20mg，接收可采用三分量檢波器。（2）無線電波 CT：工作面走向長度在 1000m 以內(nèi)時，采用一發(fā)一收方式，即多個發(fā)射點布置在礦井巷道工作面的一條巷道中，無線電波透視儀接收機的多個接收點布置在另一條相鄰巷道中；工作面走向長度在 1000m-2000m 之間時，采用一發(fā)雙收方式，采用一臺無線電波透視儀發(fā)射，兩個接收機接收；工作面走向長度在 2000m 以上時，采用雙發(fā)雙收方式，且兩臺無線電波透視儀之間工作間距大于 1000m，每個發(fā)射機的發(fā)射點所發(fā)射的電磁波分別被各自的接收機的接收點接收。發(fā)射頻率根據(jù)工作面傾斜長度可選擇 0.158-1.25MHz 之間不同頻段進行數(shù)據(jù)采集。（3）直流電法 CT：探測前的準備是在需要探測區(qū)域工作面?zhèn)让簬兔?5m 打一深 0.5m 的小眼，并用放炮用的黃泥搗實，以便探測時安裝電極，使電極與煤（巖）體接觸良好。現(xiàn)場按方案設計位置布置采集系統(tǒng)，測線電極、電纜等準備好后進行測試。使用儀器為并行電法儀采集全電場空間電位值，且在對穿兩條巷道中沿側幫腰線煤壁位置分別布置電法測線，每站測線長度為 315m，64 個電極，每個電極之間為 5m，當探測范圍大時，每巷可采集多站測線采集數(shù)據(jù)。現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集時要求工作面停電。

既往預警大樣本人群心理衛(wèi)生狀況的篩查問卷（量表）缺乏專門的人際取向，本成 果從同時測量多類人際特征狀況的角度來預警心理健康。 問卷分為 4 個維度（親和，冷漠，獨立，順從），26 個條目，同時測量 3 類人際動 力（師生關系，同學關系，親子關系），在上海市 5 所高校大樣本的施測結果證明其預 測心理健康狀況的效果良好，并且具有推廣應用到其他性質(zhì)類同的人際關系中的潛質(zhì)。 目前同濟大學新生心理測試系統(tǒng)中已開發(fā)出計算機聯(lián)機版本的測試系統(tǒng)。其中師生關系 對應個體與權威或領導的關系，同學關系對應個體與其同事、朋友的關系，而親子關系 則可以對應個體未來的親密家庭關系。 每個個體都生活在同時并存的、多重的人際關系環(huán)境中，本問卷的優(yōu)點在于省時高 效地運用同一套題目測試性質(zhì)不同的 3 類關系，有助于系統(tǒng)而整體的測量個體的人際環(huán) 境，并進一步預測其心理健康水平，同時可以指出具體的干預策略方向。

本發(fā)明公開了一種難治性癲癇的篩查試劑盒，它包括任選的用于檢測microRNA-153表達水平的試劑。本發(fā)明還公開了檢測microRNA-153表達水平的試劑在制備難治性癲癇篩查用試劑中的用途。本發(fā)明試劑盒通過檢測microRNA-153的表達水平，可以判斷待檢人群患難治性癲癇的風險，可用于臨床難治性癲癇的輔助診斷，為患者采取相關的治療措施或者決策提供有效的依據(jù)，臨床應用前景良好。

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