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華中科技大學(xué)電信學(xué)院聯(lián)合華為云等團(tuán)隊(duì)，研發(fā)并推出了新型冠狀病毒感染的肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)。 華中科技大學(xué)電信學(xué)院白翔教授、許永超副教授等負(fù)責(zé)的華中科技大學(xué)-華為智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室積極發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，針對(duì)新冠肺炎與華為云等團(tuán)隊(duì)共同研發(fā)出AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析系統(tǒng)，目前取得了有效進(jìn)展。針對(duì)患者胸部CT影像中呈現(xiàn)多發(fā)小斑片影、多發(fā)磨玻璃影、浸潤(rùn)影、肺實(shí)變等特點(diǎn)，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(shí)現(xiàn)單病例全自動(dòng)精準(zhǔn)量化結(jié)果的秒極輸出，大幅提升了診斷效率，減輕醫(yī)生診斷的繁重負(fù)荷。結(jié)合臨床信息，系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更高效地區(qū)分新冠肺炎的早期、進(jìn)展期與重癥期，有利于早期篩查與防控。同時(shí)，對(duì)于確診病人，基于對(duì)多次復(fù)查影像數(shù)據(jù)的量化分析，醫(yī)生能夠有效評(píng)估病情進(jìn)展及用藥療效等情況。

成果介紹在微瓦級(jí)極低功耗的情況下，芯片可以應(yīng)用至智能手機(jī)、可穿戴智能設(shè)備、小家電、大家電、玩具及車載等眾多場(chǎng)景中。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?計(jì)算精度動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的系統(tǒng)架構(gòu)，基于事件驅(qū)動(dòng)的精度可控?cái)?shù)模混合近似計(jì)算電路，實(shí)現(xiàn)面向各種背景噪聲的場(chǎng)景自適應(yīng)低功耗智能計(jì)算。基于22nm工藝，實(shí)現(xiàn)微瓦級(jí)(< 10uW)極低功耗下的高精度關(guān)鍵詞語音識(shí)別樣片驗(yàn)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(shí)別(Noise-robust recognition)，相關(guān)研究成果已發(fā)表在電路與系統(tǒng)領(lǐng)域頂刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市場(chǎng)前景可集成和使用在對(duì)手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能家居等多種應(yīng)用場(chǎng)景的智能終端產(chǎn)品。產(chǎn)品當(dāng)前已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室完成樣品測(cè)試，各項(xiàng)功能都處于行業(yè)優(yōu)秀水平；芯片目前技術(shù)參數(shù)可以達(dá)到支持離線語音喚醒功能，支持5個(gè)喚醒詞和10個(gè)命令詞，還支持聲紋識(shí)別。它支持3-5m的遠(yuǎn)場(chǎng)語音喚醒和識(shí)別，工作頻率為50MHz，延遲不到10ms。

項(xiàng)目背景：隨著國(guó)家政策的引導(dǎo)，城市的發(fā)展，各種建 設(shè)工程規(guī)模不斷擴(kuò)大，如何搞好現(xiàn)場(chǎng)施工現(xiàn)場(chǎng)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(guān)注的焦點(diǎn)。利用現(xiàn)代科技，AI 識(shí)別 技術(shù)，優(yōu)化監(jiān)控手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)工地現(xiàn)場(chǎng)的各類問題實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) 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(shí)現(xiàn)了對(duì)人員安全帽、危險(xiǎn)區(qū)域的入侵等方面的視頻監(jiān) 控及 AI 分析，但是在對(duì)施工周邊圍擋監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)地面 硬化監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)物料堆放覆蓋監(jiān)控、施工現(xiàn)場(chǎng)出入車輛 清洗狀況監(jiān)控，AI 分析系統(tǒng)無法到達(dá)準(zhǔn)確及有效的分析。需 要通過建立有效的數(shù)據(jù)模型，應(yīng)用 AI 分析算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)以 上問題的準(zhǔn)確分析。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：1.AI 人工智能機(jī)器視覺分析 “深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻分析、視頻編解碼等技術(shù)。2. 采用深度學(xué)習(xí)，高效識(shí)別準(zhǔn)確率超 99.5%，支持目標(biāo)大小閾 值設(shè)定，對(duì)光線、極端天氣等不同應(yīng)用場(chǎng)景環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)， 檢測(cè)速度快，運(yùn)算成本低。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的 AI 識(shí)別、深度學(xué)習(xí) 方面的成功案例。2.對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)分析具有深入的研 究。3.技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán) 侵犯。 

強(qiáng)智AI一卡通綜合管理平臺(tái)，針對(duì)傳統(tǒng)校園一卡通運(yùn)營(yíng)弊端，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、人臉識(shí)別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號(hào)”無感支付的新型一卡通平臺(tái)，對(duì)學(xué)校食堂消費(fèi)、水電繳費(fèi)、門禁管理、圖書館管理、校車服務(wù)、校內(nèi)醫(yī)療、自助文印等進(jìn)行一體化運(yùn)營(yíng)和管理，完善學(xué)校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實(shí)現(xiàn)更便捷、更開放、更安全、更協(xié)同的現(xiàn)代化校園生活。

蛋白酶體是細(xì)胞中用來調(diào)控特定蛋白質(zhì)的濃度和清除錯(cuò)誤折疊蛋白質(zhì)的主要機(jī)制的核心組成部分，是細(xì)胞中最普遍的不可或缺的大型全酶超分子復(fù)合機(jī)器之一，也是迄今為止發(fā)現(xiàn)的最大的蛋白降解機(jī)器。人源蛋白酶體全酶包含至少64個(gè)亞基，由蓋子 (Lid)和基座(Base)亞復(fù)合體組成的調(diào)控顆粒RP(Regulatory Particle)所激活。2016年，該課題組與其合作者在《美國(guó)科學(xué)院院刊》報(bào)道了人源蛋白酶體的基態(tài)近原子分辨的冷凍電鏡結(jié)構(gòu)，以及三個(gè)亞納米分辨的RP-CP亞復(fù)合體亞穩(wěn)或過渡態(tài)的共存結(jié)構(gòu)，并首次發(fā)現(xiàn)其中一個(gè)亞穩(wěn)態(tài)構(gòu)象的CP的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道處于開放狀態(tài)（見PNAS 2016, 113: 12991-12996）。這一發(fā)現(xiàn)被德國(guó)馬普所Baumeister課題組及其合作者在2017年的一篇《美國(guó)科學(xué)院院刊》論文中通過酵母蛋白酶體全酶的冷凍電鏡亞納米精度分析進(jìn)一步證實(shí)、引用和比較（見PNAS 2017, 114, 1305-1310）。然而，在這些工作中，CP開放態(tài)的全酶結(jié)構(gòu)離近原子分辨還有較大距離，未能充分揭示人源蛋白酶體全酶的激活后的運(yùn)動(dòng)行為。毛有東、歐陽頎課題組及其合作者在前期工作的基礎(chǔ)上，利用他們自主開發(fā)的基于統(tǒng)計(jì)流行算法的高性能計(jì)算軟件ROME（見PLoS ONE 2017, 12:e0182130）與優(yōu)化的冷凍電鏡處理方法，對(duì)ATP-γS結(jié)合狀態(tài)下的人源蛋白酶體的全酶冷凍電鏡單顆粒數(shù)據(jù)展開了深入分析，得到了6個(gè)共存的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，其中包括3.6埃分辨率的基態(tài)結(jié)構(gòu)，3.5埃的開放態(tài)CP結(jié)構(gòu)，和三個(gè)CP開放態(tài)對(duì)應(yīng)的亞穩(wěn)簡(jiǎn)并態(tài)全酶4.2埃，4.3埃和4.9埃的結(jié)構(gòu)。另外兩個(gè)中間態(tài)結(jié)構(gòu)分辨率為7.0埃和5.8埃。三個(gè)CP開放態(tài)對(duì)應(yīng)的全酶結(jié)構(gòu)的主要差別在于位于RP的AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊，伴隨其不同的構(gòu)象變化，至少有四個(gè)ATP-γS分子穩(wěn)定結(jié)合在不同的AAA-ATPase亞基上，為其在不同核酸結(jié)合狀態(tài)下形成的非穩(wěn)定動(dòng)態(tài)構(gòu)象提供了重要證據(jù)。該研究首次觀察到位于AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道呈現(xiàn)從螺旋到鞍形不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化，為進(jìn)一步分析底物和蛋白酶體全酶的相互作用奠定了重要基礎(chǔ)。人源蛋白酶體全酶AAA-ATPase馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道發(fā)生大幅度的拓?fù)渥儤?gòu)

中國(guó)對(duì)廢水污染的治理與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比起步較晚，在借鑒國(guó)外先進(jìn)處理技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以國(guó)家科技攻關(guān)課題為平臺(tái)，引進(jìn)和開發(fā)了大量的廢水處理新技術(shù)，某些項(xiàng)目已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。這些新技術(shù)的投產(chǎn)運(yùn)行為緩解中國(guó)嚴(yán)峻的水污染現(xiàn)狀，改善水環(huán)境發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。

本發(fā)明提供一種重型機(jī)床車間環(huán)境溫度解析建模方法，其結(jié)合 時(shí)間序列分析，傅立葉級(jí)數(shù)分解方法，將實(shí)測(cè)的環(huán)境溫度用傅立葉三 角級(jí)數(shù)形式表達(dá)，獲取環(huán)境溫度的時(shí)間序列、波動(dòng)頻率、波動(dòng)幅值、 相位等信息，實(shí)時(shí)測(cè)量更新的溫度數(shù)據(jù)和當(dāng)前時(shí)間信號(hào)作為輸入，實(shí) 現(xiàn)溫度的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，代替實(shí)測(cè)溫度用于熱誤差響應(yīng)預(yù)測(cè)建模。本發(fā)明 考慮了環(huán)境溫度波動(dòng)的周期性和非周期性，以及波動(dòng)隨季節(jié)和年度變 化的特征，同時(shí)考慮了當(dāng)前機(jī)床當(dāng)前熱狀態(tài)既受當(dāng)前環(huán)境溫度影響又 受歷史溫度狀態(tài)影響的客觀事實(shí)，有利于更準(zhǔn)確地定量描述機(jī)床熱變 形誤差的時(shí)滯響應(yīng)特性，進(jìn)而提高機(jī)床熱誤差預(yù)測(cè)的精度和魯棒性。 

東北大學(xué)醫(yī)學(xué)影像智能計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)研發(fā)的肺部精準(zhǔn)診療醫(yī)學(xué)影像AI-VR 輔助診療系統(tǒng)適用于肺部醫(yī)療、肺部手術(shù)術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中導(dǎo)航、教學(xué)、肺部CT圖像分割等醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域。傳統(tǒng)的肺部醫(yī)療診斷中，主要是通過觀察肺部二維切片圖像去發(fā)現(xiàn)病原體，往往只能靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來判斷，而具體病灶何在、幾何形狀、大小及周圍生物組織，是無法通過二維圖像去觀察，其術(shù)前分析與方案設(shè)計(jì)是借助二維肺部CT影像或計(jì)算機(jī)成像來觀察判斷，缺乏沉浸感、立體感和交互性。基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)并結(jié)合實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)與數(shù)據(jù)儲(chǔ)備優(yōu)勢(shì)，開發(fā)了一套基于VR的AI肺部輔助手術(shù)系統(tǒng)，致力于肺部三維重建，為醫(yī)療人員更好地解決了醫(yī)生面對(duì)大型手術(shù)準(zhǔn)備不足的問題。