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人工智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代要求語(yǔ)音交互有非常好的體驗(yàn)感,室內(nèi)環(huán)境下,當(dāng)距離超過(guò)兩米后,通過(guò)墻壁的反射造成的混響、音響設(shè)備的回聲及其他環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別帶來(lái)了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的最佳人機(jī)交互采集模塊。目前成熟的麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音信號(hào)采集與前端處理模塊尚未出現(xiàn)，市面上僅有少數(shù)國(guó)外廠(chǎng)家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時(shí),語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設(shè)計(jì),一顆降噪芯片+一顆語(yǔ)音識(shí)別芯片。近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)挖掘,基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)開(kāi)始在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行推廣運(yùn)用,相對(duì)于傳統(tǒng)的GMM模型,識(shí)別率得到了很大的提升。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來(lái)進(jìn)行運(yùn)算,并且需要外加語(yǔ)音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場(chǎng)上對(duì)一款同時(shí)支持遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音麥陣降噪和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別,具備高性?xún)r(jià)比的單芯片需求極大,具有巨大的市場(chǎng)前景和競(jìng)爭(zhēng)力。

【發(fā) 明人】丁亞媛【摘    要】本實(shí)用新型公開(kāi)了一種簡(jiǎn)易人工呼吸器，包含急救蘇醒球體、儲(chǔ)氣袋和面罩，所述急救蘇醒球體內(nèi)設(shè)有空腔，空腔內(nèi)設(shè)有儲(chǔ)氣安全閥和活塞，活塞一端與儲(chǔ)氣安全閥連接，另一端與曲軸連接，曲軸通過(guò)電機(jī)帶動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)，空腔靠近儲(chǔ)氣安全閥的一端通過(guò)通氣管與面罩連通，通氣管上設(shè)有單向壓力安全閥，空腔的另一端與儲(chǔ)氣袋連通。本實(shí)用新型的簡(jiǎn)易人工呼吸器，通過(guò)控制器控制伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)速，從而精確的控制儲(chǔ)氣安全閥的往返頻率，從而適合特定的人群；通過(guò)容量調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)空腔內(nèi)儲(chǔ)氣安全閥與空腔容納的氣體，使得每次呼入的氣體量相同，有利于病人的呼吸。

可以量產(chǎn)/n復(fù)合垂直流人工濕地處理污水工藝為中國(guó)科學(xué)院水生生物研究所歐盟國(guó)際科技合作項(xiàng)目科研成果。該成果提出的復(fù)合垂直流構(gòu)件濕地水處理工藝流程、凈化功能和凈化生物工藝學(xué)及其凈化機(jī)理等技術(shù)具世界領(lǐng)先水平。項(xiàng)目設(shè)計(jì)的復(fù)合垂直流構(gòu)件濕地水處理工藝流程，不僅能有效去除污水中的懸浮物、有機(jī)污染物、氨和磷等，對(duì)病原菌、重金屬、酞酸酯以及藻毒素等外源生物活性物質(zhì)也有較好的去除效果。城鎮(zhèn)綜合污水經(jīng)處理后可達(dá)到二級(jí)乃至一級(jí)排放標(biāo)準(zhǔn)，受污染V類(lèi)以上地面水經(jīng)處理后能達(dá)到II-III類(lèi)，基本達(dá)到飲用水源水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)計(jì)的系統(tǒng)

心血管疾病已經(jīng)成為人類(lèi)死亡率最高的疾病之一，人工心血管的制備及介入治療是治療心血管疾病的有效手段。小口徑血管的制備在人工血管領(lǐng)域是一個(gè)很大的難題，我們采用自己獨(dú)特的技術(shù)路線(xiàn)，采用生物相容性良好的天然絲素蛋白材料為基本原料，經(jīng)過(guò)改性，解決了絲素蛋白易溶于水及脆性問(wèn)題，制備出力學(xué)性能達(dá)到手術(shù)縫合要求及體內(nèi)血流膨脹及收縮要求的小口徑血管，通過(guò)改性大大提高其抗凝血性能。

可以量產(chǎn)/n該項(xiàng)目運(yùn)用實(shí)驗(yàn)生物學(xué)方法揭示鱖魚(yú)專(zhuān)吃活餌料魚(yú)而拒食死餌及人工餌料這種奇特食性的感覺(jué)神經(jīng)機(jī)制；在分子標(biāo)記輔助育種方面，利用微衛(wèi)星與SNP分子標(biāo)記進(jìn)行了鱖魚(yú)飼料利用與生長(zhǎng)等優(yōu)良性狀的基因輔助選育，通過(guò)表型結(jié)合分子標(biāo)記輔助選育方法，從易馴食翹嘴鱖與易馴食斑鱖后代進(jìn)行了篩選，已建立易馴食翹嘴鱖與斑鱖養(yǎng)殖種群；研究開(kāi)發(fā)鱖魚(yú)人工飼料，通過(guò)鱖魚(yú)營(yíng)養(yǎng)需求和誘食劑的研究，完善鱖魚(yú)飼料配方。同時(shí)優(yōu)選偏愛(ài)攝食人工飼料的鱖魚(yú)配套品系，提高人工飼料的攝入量和攝食狀態(tài)的持久性，并保種擴(kuò)繁，使群體進(jìn)一步擴(kuò)大且穩(wěn)定。在

 精準(zhǔn)匹配搏動(dòng)式人工心臟利用快速精密驅(qū)動(dòng)技術(shù)、血液破壞流場(chǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)和無(wú)傳感器定位技術(shù)等設(shè)計(jì)制作的一種搏動(dòng)式人工心臟輔助裝置（包含有搏動(dòng)式血泵、控制器等），可幫助衰竭心臟提供人體所需要的搏動(dòng)血流。 精準(zhǔn)匹配搏動(dòng)式人工心臟主要用于心臟外科領(lǐng)域，治療嚴(yán)重的心臟病。具體的用途有：對(duì)心臟直視手術(shù)后嚴(yán)重的低心排出量綜合癥，幫助心臟穩(wěn)定患者的血流動(dòng)力學(xué)；在急性心肌梗死并發(fā)心源性休克時(shí)，利用與自然心臟的反博改善心肌供血，為進(jìn)一步的手術(shù)治療贏得時(shí)間；對(duì)需要進(jìn)行心臟移植的病人提供過(guò)渡橋梁，同時(shí)因?yàn)榭蓪?shí)現(xiàn)與自然心臟的精準(zhǔn)匹配輔助，有望增加心衰患者心功能恢復(fù)的機(jī)會(huì)，有減少心臟移植需要的可能。 本裝置已取得多件國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利，在電機(jī)驅(qū)動(dòng)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等多方面取得重要進(jìn)展。  

產(chǎn)品簡(jiǎn)介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)，融合邊緣計(jì)算，人臉識(shí)別，機(jī)器視覺(jué)，文本/證件識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別諸多 AI 技術(shù)，同時(shí)引入物聯(lián)網(wǎng)傳感器，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)點(diǎn)，是一套 AI 人工智能+物聯(lián)網(wǎng)綜合型實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。 該款實(shí)驗(yàn)箱由具有邊緣計(jì)算能力的單板計(jì)算機(jī)，高清晰畫(huà)質(zhì)視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)部件組成，完整布署在實(shí)驗(yàn)箱里，配套實(shí)驗(yàn)教程和實(shí)訓(xùn)所需的輔件。 該款實(shí)驗(yàn)箱是針對(duì)新工科“人工智能”專(zhuān)業(yè)研發(fā)的，具備創(chuàng)新，先進(jìn)，實(shí)踐性強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于人工智能，計(jì)算機(jī)，電子，信息工程，自動(dòng)化等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。 產(chǎn)品特點(diǎn)： 該系統(tǒng)引入科大訊飛語(yǔ)音技術(shù)，百度 AI OCR 技術(shù)，可運(yùn)行在邊緣計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)通用文字識(shí)別，證件/票據(jù)識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別等 AI 應(yīng)用，比如身份證識(shí)別，戶(hù)照，銀行卡，營(yíng)業(yè)執(zhí)照，車(chē)牌，駕駛證/行駛證的識(shí)別。 AI 人工智能+ 物聯(lián)網(wǎng)“雙核”組合 提供物聯(lián)網(wǎng)傳感器，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計(jì)算機(jī)，AI 人工智能部件，構(gòu)成 AI人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進(jìn)行 AI 人工智能物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用擴(kuò)展開(kāi)發(fā)。 基于安卓系統(tǒng)的 AI 人臉識(shí)別技術(shù) 提供人臉識(shí)別的開(kāi)源安卓工程包，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)，動(dòng)態(tài)下的人臉特征采集，特征分析，對(duì)比等人臉識(shí)別功能。 AI 人工智能+ 物聯(lián)網(wǎng)“雙核”組合 基于 ARM 架構(gòu) Cotex-A72 六核處理器，內(nèi)建強(qiáng)大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數(shù)據(jù)處理，流暢運(yùn)行 AI 應(yīng)用軟件。 硬件一體化設(shè)計(jì)，高度集成，易于設(shè)備的維護(hù)實(shí)驗(yàn)所用到的硬件，均布署在實(shí)驗(yàn)主板上，一對(duì) N 供電模式，各單元相互獨(dú)立，模塊化設(shè)計(jì)。

LED型頂置人工氣候箱是具有光照、加濕功能的高精度冷熱恒溫設(shè)備，為用戶(hù)提供一個(gè)理想的人工氣候?qū)嶒?yàn)環(huán)境。它可用作植物的發(fā)芽、育苗、組織、微生物的培養(yǎng);昆蟲(chóng)及小動(dòng)物的飼養(yǎng);水體分析的BOD的測(cè)定以及其它用途的人工氣候試驗(yàn)。LED型頂置人工氣候箱特點(diǎn)： 　　1、光照節(jié)電80%以上，整機(jī)節(jié)電50%以上，五年節(jié)電可賺回一臺(tái)同類(lèi)儀器。 　　2、豎直光照，更適合動(dòng)植物生長(zhǎng)需要。 　　3、鋼殼發(fā)泡箱體、堅(jiān)固耐用，占地面積減少了30%。 　　4、無(wú)級(jí)調(diào)光，光線(xiàn)均勻。 　　5、新式循環(huán)風(fēng)，溫度均勻性好。 　　6、光源和箱體使用壽命長(zhǎng)。 　　LED型頂置人工氣候箱技術(shù)指標(biāo)： 　　1. 主要型號(hào)：RDN-1000D-4 　　2. 溫控范圍： 0～50℃ 　　3. 外形尺寸(寬*深*高)：1210*743*1980mm 　　4. 內(nèi)膽尺寸(寬*深*高)：1100*640*1370mm 　　5. 容積：1000升 　　6. 光源：頂置LED光照板式，豎直光照。 　　7. 光照度：0～20000LX 　　8. 光照層數(shù)：4層 　　9. 溫度波動(dòng)度：±0.5～±1.0℃ (0℃以下為±1.5℃) 　　10.  控濕范圍：50%RH～95%RH (6℃以下不控濕，特殊用戶(hù)除外) 　　11. 濕度波動(dòng)度：±5%RH～±7%RH 　　12. 光照度調(diào)節(jié)范圍：0～100%Emax無(wú)級(jí)調(diào)光 　　13. 工作倉(cāng)內(nèi)風(fēng)向及風(fēng)速：近水平0.1m/s～0.3m/s 　　14. 壓縮機(jī)工作方式：間歇運(yùn)行 　　15. LED光照板使用壽命：50000h 　　16. 儀器運(yùn)行方式：全年連續(xù)運(yùn)行。 　　17. 電源：50HZ，220V ±10%

基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程CRISP-DM，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，幫助教師與學(xué)生發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系及規(guī)律，為教師科研提供數(shù)據(jù)分析探索、模型構(gòu)建、成果應(yīng)用的一站式數(shù)據(jù)挖掘工具，高效開(kāi)展行業(yè)應(yīng)用研究。平臺(tái)支持用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構(gòu)建。同時(shí)支持模型自動(dòng)化構(gòu)建、模型智能評(píng)估，推薦最優(yōu)模型與算法。 1、極簡(jiǎn)的建模過(guò)程 基于拖拽式節(jié)點(diǎn)操作、連線(xiàn)式流程串接、指導(dǎo)式參數(shù)配置，用戶(hù)可以通過(guò)簡(jiǎn)單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構(gòu)建。平臺(tái)內(nèi)置數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合、特征工程、擴(kuò)展編程等功能，讓用戶(hù)能夠靈活運(yùn)用多種處理手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提升建模數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)豐富的算法庫(kù)為用戶(hù)建模提供了更多選擇，自動(dòng)學(xué)習(xí)功能通過(guò)自動(dòng)推薦最優(yōu)的算法和參數(shù)配置，結(jié)合“循環(huán)行”功能實(shí)現(xiàn)批量建模，幫助用戶(hù)高效建模，快速挖掘數(shù)據(jù)隱藏價(jià)值。 2、豐富的分析算法 內(nèi)置150多個(gè)分析算子，包含30余種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，5種數(shù)據(jù)融合方法、11種常用特征工程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合處理與特征構(gòu)建；包含聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列、綜合評(píng)價(jià)、協(xié)同過(guò)濾等7類(lèi)N種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理等人工智能分析方法，滿(mǎn)足各類(lèi)業(yè)務(wù)科研場(chǎng)景需求。 3、靈活的擴(kuò)展能力 支持用戶(hù)編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶(hù)通過(guò)R\Python\Java\Scala基于平臺(tái)規(guī)范封裝自主算法并發(fā)布形成平臺(tái)節(jié)點(diǎn)，方便用戶(hù)靈活擴(kuò)展平臺(tái)算法節(jié)點(diǎn)功能，增強(qiáng)平臺(tái)的業(yè)務(wù)適應(yīng)能力，充分滿(mǎn)足不同領(lǐng)域科研的個(gè)性化需求。 4、全面的分析洞察 通過(guò)豐富詳實(shí)的洞察內(nèi)容，幫助用戶(hù)全方位觀察建模過(guò)程任意流程節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行結(jié)果，為用戶(hù)開(kāi)展建模流程的改進(jìn)優(yōu)化提供依據(jù)，從而快速得到最優(yōu)模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)價(jià)值。建模分析報(bào)告支持在線(xiàn)查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報(bào)告及相關(guān)成果發(fā)布應(yīng)用。 5、全棧科研成果管理與應(yīng)用能力 分析成果的快速工程化應(yīng)用，支持模型以調(diào)度任務(wù)、異步服務(wù)、同步服務(wù)、流服務(wù)及本地化服務(wù)包等形式應(yīng)用，滿(mǎn)足工程化的不同訴求。提供統(tǒng)一的成果分類(lèi)統(tǒng)計(jì)及統(tǒng)一管理監(jiān)測(cè)，幫助用戶(hù)高效便捷地管理成果、利用成果及監(jiān)測(cè)成果。 6、跨平臺(tái)模型遷移及融合 支持PMML文件的導(dǎo)入和導(dǎo)出，可以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)模型之間的遷移和融合，利于用戶(hù)進(jìn)行歷史模型的遷移，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)在不同平臺(tái)的模型成果快速共享，提升各類(lèi)科研成果的復(fù)用性。