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一、項目簡介 水下潛水器是海洋立體監(jiān)測系統(tǒng)的重要移動平臺，在深海工程檢測、地質(zhì)勘探、科學考察、環(huán)境監(jiān)測與軍事應(yīng)用等方面有重大需求與發(fā)展前景。《國家“十二五”海洋科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》明確了“開發(fā)水下自航行剖面測量技術(shù)，形成近海實時、快速觀測能力”的重點任務(wù)。目前國內(nèi)外水下潛水器普遍采用細長或開架結(jié)構(gòu)和螺旋槳驅(qū)動，具有推進效率低，轉(zhuǎn)彎半徑大和輻射噪聲大的弱點，急需在減阻和探測能力上取得突破。本項目圍繞水下小型機器人高精度探測與識別重要需求，研究基于人工智能的水下探測與識別技術(shù)，在水聲仿生智能探測、目標特征提取和分類識別上開展技術(shù)攻關(guān)，并研制樣機。海圖公司開發(fā)多款水下機器人產(chǎn)品，618展示得到重要認可。基于人工智能的小型水下機器人可廣泛應(yīng)用于海洋與內(nèi)陸，有顯著產(chǎn)業(yè)化前景。 二、前期研究基礎(chǔ) 科研依托廈門大學海洋與地球?qū)W院、水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室，具備開展水聲實驗的良好設(shè)施：嘉庚號科考船、一艘海洋二號實驗船、兩處岸邊實驗站、一個大型水聲水池、水聲換能器、測量放大器、丹麥B&K公司的聲學測量儀器譜分析儀等。已研制多款水下仿生機器人并在水池完成測試。研究團隊憑借跨學科優(yōu)勢，把仿生聲學探測與水下機器人技術(shù)相結(jié)合，取得創(chuàng)新成果。本項目實施所需要的實驗方法與技術(shù)已經(jīng)具備，并已在以往研究中得到成功應(yīng)用，從而具備扎實的科研基礎(chǔ)。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 在仿生探測方面，研究基于人工智能的水下探測與識別技術(shù)。仿生最優(yōu)能量傳輸與波束控制、仿生目標探測與人工智能識別可以提高水聲探測指向性、抑制混響并具備定向水聲通信能力，能夠突破現(xiàn)有水下機器人水聲探測和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生機器人研發(fā)方面，利用生物醫(yī)學成像測量鯨豚流線體形、結(jié)構(gòu)和組織特性，設(shè)計仿生機器人具有仿生形態(tài)和柔性特性，突破現(xiàn)有水下機器人結(jié)構(gòu)和材料設(shè)計理念。研究水聲仿生智能探測、目標特征提取和分類識別提升仿生機器人水下工作能力。在仿生水下機器人樣機研制、傳感和模式識別等取得應(yīng)用成果。 四、合作企業(yè) 海圖志（廈門）智能科技有限公司由福建省海洋與漁業(yè)廳批準的雙創(chuàng)干部蘇芃牽頭成立，組織了西北工業(yè)大學、華南理工大學、廈門大學、福州大學、福建師范大學等院校博士專家40余人組成，2015年開始，經(jīng)過了2-3年的基礎(chǔ)理論研究，已經(jīng)申報和取得相關(guān)的專利軟著20項。開發(fā)過相關(guān)的水下裝備設(shè)備包括水下光學成像攝像機、水下光學鏡頭、水聲定位設(shè)備、水下潛器等等，具備一定的開發(fā)研究的基礎(chǔ)。得到省委于偉國書記、中國工程院院長周濟、國家海洋局林山青副局長等等領(lǐng)導的認可。相關(guān)的產(chǎn)品取得福建省618青年海洋創(chuàng)新創(chuàng)意成果獎第一名，第六屆全國海洋航行器設(shè)計與制作大賽一等獎，19屆中國國際高新技術(shù)成果交易會優(yōu)秀產(chǎn)品獎、中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽福州市三等獎。海圖志（廈門）智能科技有限公司取得廈門海峽科創(chuàng)基金的以5000萬估值的投資，在廈門設(shè)立海洋機器人創(chuàng)業(yè)基地。 海圖志（廈門）智能科技有限公司小型水下產(chǎn)品在2016年深圳高交會上引起了科技部、云南省科技廳、廣西省海洋局等其他省市領(lǐng)導的重視，2017年福建618項目成果交易會上得到中國工程院院長、福建省省長（現(xiàn)任省委書記）、國家海洋局副局長、福建省副省長、省發(fā)改委主任等專家領(lǐng)導的肯定。

項目成果/簡介:醫(yī)療內(nèi)窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫(yī)生而言，他們通過內(nèi)窺鏡能直接觀察到人體消化器官內(nèi)部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內(nèi)窺鏡進行微創(chuàng)的外科手術(shù)，在醫(yī)學界應(yīng)用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內(nèi)鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創(chuàng)和無創(chuàng)治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾

6月17日，由中軟國際教育科技集團與蘭州信息科技學院聯(lián)合共建的中軟國際人工智能產(chǎn)業(yè)學院和校外實訓基地成立暨揭牌儀式在學院順利舉行

汽車電子、汽車通信、人工智能在專用汽車領(lǐng)域的研究、應(yīng)用方面的人才

　　英荔創(chuàng)造學堂人工智能普及教育整體解決方案 一站式 · 全流程 · 開放互聯(lián) 最快3 天升級實驗室，1 周內(nèi)開課，快速開展AI 教學 助力學校實現(xiàn)「六個一」 　　一、教學硬件Hardware 　　英荔AI 互聯(lián)主機 　　運行著「AI 空間聯(lián)接系統(tǒng)」，具備Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee 等多種標準無線通訊能力。它是AI 空間中「聯(lián)接」的核心，擔任「傳聲筒」和「翻譯」的職能，賦能空間內(nèi)各種硬件實現(xiàn)交互聯(lián)動。 　　智能空間編程套件 　　配置在AIoT 空間中的智能交互硬件，與品牌教育硬件互聯(lián)互通，使項目創(chuàng)作從鼠標、鍵盤、屏幕擴展至整個空間，創(chuàng)造性地打破固化的空間交互規(guī)則，增加交互性、趣味性與沉浸感，打造更生活化的AI 學習。 　　英荔比特電子套裝 　　基于編程教育常用開源硬件micro:bit 的電子積木套裝，包含20 多個傳感器，兼容樂高結(jié)構(gòu)件，方便學生動手搭配組合，完成各類指定或自創(chuàng)的AI 實體應(yīng)用項目。 　　品牌聯(lián)盟教育硬件 　　跳出單一品牌桎梏，英荔可將眾多品牌的智能教育硬件引入到AI?教學中，讓其成為實驗與創(chuàng)作可用的組件。 　　二、人工智能教學空間 AI Makerspace 　　開放的AIoT 空間聯(lián)接能力 　　英荔創(chuàng)造學堂不僅可聯(lián)接、使用豐富的教學硬件，更基于AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)），把智能家居硬件引入到教學中，讓學生直觀理解「萬物互聯(lián)」，并得以通過AI 與編程對空間交互進行自主設(shè)計。 　　靈活的空間設(shè)計方案 　　提供從零開始的「整體空間建設(shè)」及因地制宜的「既有空間改造」，打造更貼合需求的AI 教學環(huán)境。 　　AI 教學空間分為教學引導區(qū)、創(chuàng)作實踐區(qū)、互動體驗區(qū)、作品展示區(qū)及材料儲藏區(qū)。 　　三、課程體系Curriculum 　　英荔創(chuàng)造學堂提供完整的AI 課程體系，覆蓋整個K12 階段，提供對應(yīng)的教師手冊、學生手冊、活動手冊、教學課件及教學視頻等完整的教學配套資料。 　　四、教學實施Teaching 　　英荔編程創(chuàng)作平臺 　　基于圖形化編程進行創(chuàng)作的平臺，學生可以像拼積木一樣用簡單、直觀的方式編寫代碼，提高學習體驗的開放性及互動性。 　　1、支持Python，C++ 等34 種編程語言 　　2、接入TensorFlow、OpenCV 等開源AI 算法 　　3、大量擴展插件，增強與AI、硬件、空間互動的功能 　　英荔AI 訓練平臺 　　與英荔編程創(chuàng)作平臺互通，讓學生直觀理解機器學習原理，并在圖形化界面上實際操作。提供數(shù)據(jù)匯集與標注、模型訓練、實時運算等功能，將AI 算力得出的結(jié)果與實驗、創(chuàng)作相結(jié)合，提高學生應(yīng)用AI 解決問題的能力。 　　英荔空間管理平臺 　　方便總體了解空間設(shè)備情況，界面采用直觀易懂的「動態(tài)磁貼」設(shè)計，內(nèi)置自發(fā)現(xiàn)機制，支持快速添加新設(shè)備。 　　英荔教學云 　　教師可利用教學云集中管理班級成員，快速批量創(chuàng)建班級團隊及分配賬號，支持「詞組密鑰」與「圖形密鑰」兩種登錄方式，無需記憶復(fù)雜密碼，方便更多年齡段學生參與創(chuàng)作。 　　五、教師培訓及派駐服務(wù) 　　英荔擁有一支以美國卡耐基· 梅隆大學博士——楊威教授為代表的專業(yè)教研團隊，面對不同教師群體提供講師派駐服務(wù)及多樣化的教師培訓支持，通過在線錄播、直播及面授等形式，使教師理論知識及實操能力得到快速提升。 　　六、賽事活動Competitions 　　世界青少年人工智能競賽（WAICY）中國區(qū)賽事 　　1、CodeLab 開源社區(qū)、英荔教育共同承辦 　　2、發(fā)改委主管中國信息協(xié)會大力支持 　　3、由卡耐基· 梅隆大學博士楊威教授擔任顧問 　　英荔將主辦2021 年世界青少年人工智能競賽（WAICY）中國區(qū)賽事，并提供完善的參賽指導。該賽事得到中國信息協(xié)會的大力支持，面向6~18 歲青少年，方便學校對外展示科創(chuàng)實力和成果，并為AI 教育提供更好的教學出口，拓寬學生的成長通道。 　　WAICY 是由全球人工智能與計算機學科排名第一的卡耐基· 梅隆大學組織舉辦的首個世界青少年教育類人工智能大賽。 　　七、合作案例Cases 　　北京王府學校 　　北京頂尖的國際學校之一——北京王府學校與英荔創(chuàng)造學堂達成合作，校方正式引進人工智能編程課和專業(yè)師資。此次合作是北京王府學校推進人工智能教育的重要一步，旨在全面發(fā)展中小學生科學素養(yǎng)和創(chuàng)新思維能力。 　　作為北京市首家中外合作制學校，北京王府學校曾獲「中國民辦十大知名品牌學校」及「2014年度最具影響力國際教育品牌」等榮譽，是美國大學理事會授予的中國唯一的AP 教學示范校，也是北京首家劍橋大學國際教育考試中心。 　　新會尚雅雙語實驗學校 　　新會尚雅學校是一所辦學思想獨特，教育理念鮮明，教學設(shè)備先進的現(xiàn)代化學校。 　　英荔創(chuàng)造學堂與學校正式達成合作，整體建設(shè)人工智能實驗室，提供包括課程、空間建設(shè)、教學硬件等方面的全流程人工智能教育服務(wù)，積極培養(yǎng)學生的人工智能應(yīng)用能力。英荔更在學校的「未來精英」夏令營舉辦「AI 編程體驗活動」，將近500 名學生現(xiàn)場親身操作可編程機器人及智能硬件。 　　深圳實驗承翰學校 　　深圳實驗承翰學校是一所融小學、初中、高中和國際課程教育于一體的國際化、現(xiàn)代化的學校，秉承「讓平凡不平凡，讓優(yōu)秀更優(yōu)秀」的育人理念。英荔創(chuàng)造學堂對教室進行智能化改造，并開辦「人工智能430 課堂」，旨在鍛煉學生的創(chuàng)造性思維，培養(yǎng)全面發(fā)展型人才。 　　廣東外語外貿(mào)大學附設(shè)佛山外國語學校 　　廣外佛山外校是一所15 年一貫制全寄宿的國際化外國語學校，以「堅持全人教育，為學生終身發(fā)展負責，培養(yǎng)走向世界的現(xiàn)代人」為辦學宗旨。學校引進英荔創(chuàng)造學堂的整體解決方案，正式開展人工智能教學，打造以學生動手實驗與創(chuàng)作為核心人工智能實驗室，幫助學生真正了解人工智能學科。 　　臺州科學研學實踐教育基地 　　2020 年8 月，由中科院主導、臺州市椒江區(qū)教育局和前所街道助力的臺州科學研學實踐教育基地正式投入使用。英荔創(chuàng)造學堂作為人工智能教育領(lǐng)域的代表正式落地臺州，成立創(chuàng)造學堂臺州園區(qū)，打造臺州人工智能教育的新窗口。 　　科技需要不斷創(chuàng)新，創(chuàng)造學堂助力臺州研學基地開展人工智能教學板塊，將前沿科技融于實踐教育中。 ? ??? ?聯(lián)系我們： 　　官網(wǎng)網(wǎng)站：https://longan.link/ 　　官方微信：英荔創(chuàng)造學堂 　　電話：400-931-8118（工作日9:00 - 18:00） 　　地址：廣州市天河區(qū)天河北路233 號中信廣場1005 室

簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進行測試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學習網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學習網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進性、獨占性) 為了充分利用先進的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對醫(yī)學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實現(xiàn)對醫(yī)學影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問題，關(guān)鍵技術(shù)對于醫(yī)學影像的精準度量，具有現(xiàn)實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學習技術(shù)，實現(xiàn)少標簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學習技術(shù)可以有效解決醫(yī)學影像中標簽難以獲取的問題。技術(shù)的研究成果的特點是醫(yī)學影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜的關(guān)鍵問題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實現(xiàn)對腔內(nèi)脂肪特征的精細學習，該技術(shù)僅需要少量的影像標準數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)皮下脂肪的準確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。