霾智能识别系统

实现更优的用户向导和便利的操作，显著缩短您的实验时间 蔡司推出全新的人工智能样品识别系统，可实现更优的用户向导和便利的操作。搭载人工智能样品识别系统的蔡司倒置显微成像系统Axio Observer简化了样品目标区域的寻找，显著缩短了实验时间。对于科研人员来说，它提供了一种完全不同的显微成像系统的操作方式，大大提高工作效率和易用性。您可以得到更有效的指导，操作更少的步骤，并且可以更直观地浏览样品，分析更多类型的样品。 人工智能样品识别系统可以识别样品载体，自动检测并寻找样品区域。这加快了样品定位的过程，特别是半透明或无法用肉眼看到的样品。将样品放在装载位置上后，人工智能样品识别系统会将其移动到物镜上进行后续成像步骤，再无需手动操作显微镜。即使是非常低对比度的样品，也能自动聚焦，在几秒钟内拍摄到高对比度的概览图像，实现快速便捷的自动检测并寻找样品区域。各种类型的样品都能被智能可靠地识别。而且通过其深度学习算法，人工智能样品识别系统甚至可以检测到一些独特的感兴趣区域。 人工智能辅助蔡司Axio Observer开启实验蔡司人工智能样品识别系统自动完成整个装载样品过程、自动聚焦并自动识别有效样品区域 配备了人工智能样品识别系统和光切片成像Apotome 3的蔡司Axio Observer 在生命科学研究中，一个好的概览图像是进行进一步详细分析的基础，以确保所有区域可以直接定位和显微成像。人工智能样品识别系统省去了耗时费力的手动操作步骤，将显微成像时间从几分钟缩短到几秒钟。由于对样品进行区域扫描和识别时，特殊设计的阵列式探照器只需短暂的照明样品，这降低了样品的光毒性。在实验过程中，整个系统还可以进行远程控制，灵活性很高。全新结构照明光切成像组件Apotome 3 在对较大样本进行荧光成像时，非焦平面的杂散光往往会使图像模糊，从而降低对比度和分辨率。使用全新蔡司Apotome 3，让消除非焦平面杂散光变得简单而高效。蔡司Apotome 3 可以自动识别物镜放大倍数，将与之匹配的栅格移动到光路中，利用结构照明，将栅格结构投影到样品的焦平面上，消除样本非焦平面的杂散光，再通过蔡司特有的算法生成更清晰锐利的光学切片图像，无需任何手动操作步骤。与传统荧光宽场显微镜相比，蔡司Apotome 3显著提高了轴向分辨率，并为宽场显微镜增加了光切成像功能，即使是较厚的标本也能进行3D渲染。除了支持已有的反卷积算法外，Apotome 3还支持直接处理软件模块，用户可以在数据采集后直接看到最终图像处理结果。关于蔡司 蔡司是全球光学和光电领域的先锋。蔡司致力于开发、生产和行销测量技术、显微镜、医疗技术、眼镜片、相机与摄影镜头、望远镜和半导体制造设备。凭借其解决方案，蔡司不断推动光学事业的发展，并促进了技术进步。公司共有四大业务部门：工业质量与研究、医疗技术、视力保健/消费光学和半导体制造技术。蔡司集团在40多个国家/地区拥有30多座工厂、50多个销售与服务机构以及约25个研发机构。更多信息请访问蔡司官网。蔡司研究显微镜解决方案 蔡司研究显微镜解决方案是光学、电子、X射线和离子显微镜系统的一站式制造商，并提供相关显微镜的解决方案。产品组合包括生命科学和材料研究以及工业，教育和临床实践有关的产品和服务。该部门的总部设立在耶拿。其他生产和开发基地位于奥伯科亨，哥廷根和慕尼黑，以及英国剑桥、美国马萨诸塞州皮博迪和美国加利福尼亚州普莱森顿。蔡司研究显微镜解决方案属于工业质量和研究部门。

11月1日，安徽皖仪科技股份有限公司新VIS(企业视觉形象识别系统)正式对外发布：　 旧logo（已停用） 　　正式更改为　　 　　新logo以皖仪英文WAYEE为主要设计元素。是WAY(英文原意为道路，这里特指皖仪的科技之路)、Electron(电子)和 Ecology(生态环保)的综合体，后两个”E”代表了皖仪的主营发展方向。另,”EE”更是Excellent(卓越优秀)和Eqilibriun(平衡和谐)的综合体，寓意公司有优秀的人才，卓越的产品性能以及和谐的发展理念。　　新VI的启用，有利于精细与延升皖仪形象，提升品牌竞争力 有利于规范形象使用，构建皖仪的品牌模式：有利于重新树立企业文化，凝聚团队向心力；有利于促进社会公众认同，统一公众形象 有利于突出差别性和识别性，提高竞争力。　　　　　　　　　　VIS(Visual Identity)通译为视觉形象识别系统，是CIS系统中最具传播力和感染力的层面。 它是指在企业经营理念的指导下，利用平面设计等手法将企业的内在气质和市场定位视觉化、形象化，是企业作为独立法人的社会存在与其周围的经营及生存的经济环境和社会环境相互区别、联系和沟通的最直接和常用的信息平台。公司从2010年4月开始着手企业VIS的规范与新形象的设计，公司新logo于今年8月定稿，全套VIS设计规范于今年10月底全部完成并在全公司内投入使用。公司VIS系统详细规范了企业标志制作与运用规范、企业专用字体制作与运用规范、企业标准色与辅助图形制作与运用规范，各种组合制作与运用规范，以及在企业办公用品、公共关系赠品、员工服饰、标识符号指示、商品包装、广告宣传等方面的运用规范与示例。自本月起，公司将根据VIS标准逐步规范所有视觉载体的运用，VIS系统的规范运用将更有利于公司企业文化的建设与推广，打造优秀品牌形象。

2008年4月28日，由梅特勒托利多（常州）称重设备系统有限公司、天津港（集团）有限公司共同研制开发的集装箱双箱称重系统通过了交通运输部组织的专家鉴定。 课题组人员在作相关报告鉴定委员会专家组由中国计量科学研究院研究员李振民、国家质量监督检验检疫总局调研员赵燕，中国衡器协会秘书长刘晓华，上海海事大学教授黄有方，交通部水运科学研究院研究员郑见粹，武汉理工大学教授董明望，秦皇岛港集团李欣、塘沽计量检定所董伟组成，交通运输部科教司领导仉伯强、李奇出席并主持了鉴定会。会上，专家组认真听取了课题组的工作报告、技术报告和用户报告，审查了相关技术资料，并对现场演示进行了考察。 鉴定委员们在激烈讨论此次课题该系统通过采用三个独立的称重平台设计，配合多秤接口的称重仪表，集装箱运输车辆的各轴（轴组）只要停在不同秤台上，就可以实现通过一次静态称量车辆的总重及各轴重的称重计量，计量精度达到OIML（ III）级。经过专家认真讨论，一致形成以下鉴定意见： 1. 该项目提供的技术资料齐全、完整，符合交通运输部科技项目技术鉴定的要求； 2. 该系统在受力结构上采用了分体式称重平台替代了传统的整体式称重平台，具有创新性； 3. 建立了识别系统的力学模型，进行了双箱称重的理论研究，提出了基于轴荷变化的误差修正方法； 4. 成功开发了该系统的识别软件，建立了&ldquo 基础车型数据库&rdquo 、&ldquo 车辆信息管理库&rdquo ，软件功能齐全，界面友好，可操作性强； 5. 该项目实现了一次双箱过衡单箱分别计重，提高了集装箱港口生产效率，为船舶合理配载提供依据；同时具有识别超载集装箱功能，为港口集装箱装卸设备的安全运行提供保障。 该项目达到了预期的研究目标，技术先进，创新性强，为集装箱物流口岸的智能化管理提供技术支撑。新型集装箱汽车衡称重识别系统的成功开发与应用填补了国内在该领域的空白，达到国内领先水平。并且在港口及集装箱物流行业有着良好的应用推广前景。

集装箱超载识别系统 是梅特勒－托利多（中国）针对港口、铁路、物流等集装箱运输车辆使用频次较高的场合而开发的新产品。该产品由QMMT组合型静态电子汽车衡和ScaleWin CW集装箱超载识别管理软件（包括集装箱超载识别管理软件、集装箱超载识别动态库和车型管理软件）组成。 集装箱超载识别系统按照典型流程，一次过衡称重就能检测集装箱运输车辆前、后箱的种类，提高港口、铁路、物流等集装箱运输行业的工作效率，对集装箱进行超载预报警。为港口吊具、铁路货车、船舶等运输工具的安全运营提供便利、组合型汽车衡同时具备标准汽车衡的秤重功能，并能达到静态精度 III 的要求，既可对运输车辆单箱称重，也能双箱称重。 集装箱超载识别系统主要适用于港口、铁路、物流等集装箱称重的场合。

生物识别技术（BiometricAuthenticationTechnology）是指通过人体的相关特征来进行身份认证或权限控制的一种技术。常见的生物识别技术中面部识别技术自从2016年首次在手机上使用后吸引了广泛的关注，我们亦称呼为FaceID。手机面部识别人脸识别技术其原理是通过在手机前置摄像头区域附近的红外激光点阵投影器发射出一定发散角的红外激光照射到人脸上建模后，利用红外传感器识别已经建模的人脸来实现识别的功能。手机面部识别FaceID一般分为结构光和ToF。两种方式有一定的区别。结构光技术中，红外激光点阵投影器用来发射将近3万个红外激光光点，并将其透射到人脸上，红外传感器通过探测3万个激光点阵的位置和强度，来获得人脸的3D特征情况，并将其和手机数据库中的用户人脸3D模型进行匹配，来实现身份认证，这种方法通常称为结构光(structurelight)原理。激光发射器(VCSEL)在面部识别系统中，无疑红外激光点阵投影器是其中的核心器件之一。其主要原理是利用垂直腔面激光发射器(VCSEL)发出红外激光，通过成像光学系统以及衍射光学元件（DOE）后，投射出相应的光斑。然而，由于整个光学系统设计及加工的误差，会导致激光点阵的能量，位置发生偏差，从而对光点探测，以及进一步的面部识别算法产生影响。因此，探测红外激光点阵的光斑分布对于面部识别系统十分重要。蓝菲光学激光积分球此外，由于结构光原理的物理特性，即面部识别精度随着距离的增加而降低，使得手机用户需要在近距离（小于几十厘米）情况下才能触发面部识别模块的开启。在此距离下，激光对人眼产生的影响就需要慎重考虑。尤其是如今人们对手机的使用率相当高，在频繁的使用手机过程中，红外激光的能量对人眼的影响更加重要.解决方案考虑到上述两方面的问题，蓝菲光学基于40年的光学系统开发经验，研制开发了手机面部识别检测系统。该系统能够实现对手机红外激光点阵投影器的总能量，单个光点能量和分布，以及能够进入人眼的能量进行高精度的测量。手机面部识别检测系统该系统将Vcsel激光发射到漫透射板上，并利用校准过的相机进行拍照，用于计算人眼安全。同时亦利用角度的关系来计算发散角等功能。手机面部识别检测系统内部结构图此外，通过采用蓝菲光学完美朗伯特性，高均匀性的透射膜材料Spectralon制成标准漫透射靶材，可以消除不同角度激光光点产生的空间非均匀性，从原理上保证测量系统精度。高均匀性的透射膜材料Spectralon最后，通过专门针对激光点阵开发的软件系统，实现对探测器进行矫正，能够高精度的探测每个激光光点的能量和位置，并能够对激光对人眼安全影响进行分析，结果可以保存输出。产品特点测试激光Spectralon透射材料，完美朗伯体，超高空间均匀度高精度识别算法精确快速的数据采集可视化界面，动态显示测量结果可提供软件开发接口规格参数Spectralon透射膜透射率：25%或者50%Spectralon透射膜尺寸：30cm*50cm或者定制Spectralon光谱平坦度：+／-1.5%人眼安全：7mmc测试方式DUT与漫反射板距离：5cm～30cm波长范围：400nm～1000nmDUT发散角：80°可定制120°软件设置光斑分析：光斑位置/强度分析/最大光强分析数据输出格式：.txt/.csv

水是生命之源，饮用水水质安全是国家公共卫生安全体系的重要组成部分，与人民身体健康和社会稳定息息相关。但是说起饮用水的监测，人们往往想到的只有物理、化学以及细菌等指标，却忽略了被认为世界上最容易导致人体腹泻的水源性耐氯人畜共患原生动物寄生虫——贾第鞭毛虫（Giardia）和隐孢子虫（Cryptosporidium），简称“两虫”。“两虫”传播影响面大，容易暴发感染。其分布与供水的范围具有高度的一致性，绝大多数感染者都有饮用同一水源的既往史。隐孢子虫卵囊和贾第鞭毛虫包囊在外界环境中能较长时间保持感染性。 北京华科仪科技股份有限公司与中国科学院生态环境研究中心通过开展深入合作，参照国内外研究进展及国内水质检测的实际情况，以降低设备和检测成本为目标，围绕“两虫”检测方法、仪器研制、自动识别系统等方面开展了系统的研发，开发出基于“滤膜浓缩/密度梯度分离荧光抗体法”和人工智能技术的多通道两虫检测一体化预处理设备及辅助自动识别系统，彻底解决了我国饮用水“两虫”检测过程中检测成本高昂、人工识别主观性和技术性、依赖进口技术和设备等诸多问题。 两虫样品富集前处理装置我公司基于“滤膜浓缩/密度梯度分离荧光抗体法”研制的两虫样品富集前处理装置内置多种类型传感器和自动控制器以代替人工操作，预处理过程无需人员值守，实现了两虫样品富集过程的智能化、自动化和批量化，极大地降低了两虫检测成本，检测成本仅为美国EPA1623方法的20%左右。该设备已经获得国家专利并正式推向检测市场，受到了检测行业用户的大力赞扬。与此同时，该设备为水质检测部门极大节约检测成本的同时满足不同规模供水单位检测部门“两虫”检测的需求，这对于保证新国标的有效实施具有重要意义。主要特点：1.设备配有大尺寸触摸屏，内置微孔滤膜法和碳酸钙沉淀法操作指导，引导用户使用2.设备支持样品浊度检测，能引导用户选择合适的方法处理不同类型样品3.使用滤膜法，设备支持用户自定义报警和换膜压力，设备实时提醒和自动换膜4.使用滤膜法，设备支持用户自定义处理样品体积，设备实时提醒和自动停止5.使用沉淀法，设备可批量自动处理样品，无需人员现场值守6.设置内置真空系统，辅助完成吸取上清液和真空抽滤操作7.设备能够将样品体积由10-20L富集至200mL，两虫回收率满足标准要求技术参数：外形尺寸：1540*560*1360mm 输入电压：220VAC 50Hz 设备功率：≤300W 触摸屏：10寸工业触摸屏传感器量程：浊度0-100NTU ；压力0-1.6MPa；PH传感器0-14 滤膜法样品处理量设置范围：0-9999L 滤膜法泵流量参数：1.2L/min沉淀法一个样品处理时间（除静置时间）≤15min真空泵参数：真空速度0-12L/min 极限真空度24KPa回收率满足标准要求 基于人工智能技术的两虫自动识别系统为解决人工识别的技术性和主观性难题，我公司研制出基于人工智能技术的两虫自动识别系统，以基于形态学半监督学习神经网络识别算法结合多维度判别方法对两虫进行辅助快速判别定量，可替代传统人工肉眼手动方法，大幅降低人工识别劳动强度和错误率。该仪器实现了多通道检测可扩展模块和载物台和显微镜自动控制等关键部件模块化和智能化，包括：样品扩展阵列和膜过滤自动切换控制系统模块化并集成于一体，形成成套“两虫”检测前处理仪器，建立隐孢子虫和贾第鞭毛虫的形态图像数据仓库，通过神经网络识别算法和多维度判别分析，解决传统分析方法的费时、效率低、依赖人工经验等难题。主要特点1. 显微镜操作遵照国家标准要求2. 自动扫描全片，自动拍照3.发现两虫存在，系统自动拍照并记录坐标并进行数据库存档4.系统自动出具检测结果报告5.支持人工验证，点击系统发现两虫坐标点，显微镜自动移动到该坐标点并自动配置观察倍数和观察模式技术参数：卤素灯主机，12V100W22mm视场，10×可调目镜三目观察镜筒，30°倾斜，47-78mm瞳距半复平场荧光物镜高精度电动载物平台，行程125*75mm，最小步长0.1um投射起偏、转盘DIC聚光镜和微分干涉附件100W汞灯灯室、100W汞灯电源箱和6激发位荧光垂直照明器显微镜运动控制程序：定义扫描区域，控制电动载物台三轴运动，切换物镜，控制CCD相机拍照，记录目标物坐标和镜头信息，能自动还原记录状态辅助人工复核两虫图像识别系统：采用嵌套循环逐像素扫描识别图片，采用DBSCAN聚类技术实现两虫标记，基于大数据利用积卷神经网络技术识别两虫类别，识别率超过80% 应用领域疾控中心自来水厂矿泉水厂环境监测站第三方检测机构等创新点：北京华科仪科技股份有限公司与中国科学院生态环境研究中心通过开展深入合作，参照国内外研究进展及国内水质检测的实际情况，以降低设备和检测成本为目标，围绕“两虫”检测方法、仪器研制、自动识别系统等方面开展了系统的研发，开发出基于“滤膜浓缩/密度梯度分离荧光抗体法”和人工智能技术的多通道两虫检测一体化预处理设备及辅助自动识别系统，彻底解决了我国饮用水“两虫”检测过程中检测成本高昂、人工识别主观性和技术性、依赖进口技术和设备等诸多问题。多通道两虫检测一体化预处理设备及辅助自动识别系统

目前，在国家食品药品监督管理局的支持下，中国药品生物制品检定所已经启动了近红外假药识别系统的科研项目。拟建立的假药识别系统包括定性分析和定量分析两部分，该系统可先确定药品与其标签标识名称是否一致，再调用适当模型快速检验药品的质量或判别药品是否为特定企业的产品。　 片剂 　　在片剂生产中采用透射NIRS技术进行质量监控已有应用。目前，美国的一些制药企业已经采用这种分析方法作为产品质量控制的标准方法，产品的活性成份可以在无损的条件下，40秒钟内检测完毕。这种在线的检测方法不仅保证了产品质量，而且可以使得大量的分析工作在短时间内完成。例如，国外有人将反射NIRS技术应用于对乙酰氨基酚包衣片的质量控制，实现了不破坏衣膜即可有效测定片剂中对乙酰氨基酚的含量。在另一项研究中，研究人员比较了反射NIRS和透射NIRS技术测定片剂中药物含量的效果。结果显示，透射NIRS技术更能获得片剂的完整信息，有助于提高测定结果的准确度，更适用于片剂的含量测定。还有研究人员成功地将NIRS技术应用于临床试验中外观完全相同的供试品和安慰剂的鉴别，有助于确保临床试验结果的客观公正性。　　胶囊　　通常，胶囊壳水分含量低于10%时，则太干、易碎 若含量高于18%，则囊壳易软化、发黏。国外研究人员采用多元线性回归(MLR)和PLS回归等多元校正方法，利用NIRS技术对胶囊在不同湿度和温度下的吸湿性进行旁线分析。该方法样品无需预处理，耗时1~2分钟，预测结果准确。另有研究人员通过透射NIRS方法采集光谱、PLS建模，成功分析了胶囊的活性药物含量和均匀度，并与高效液相色谱(HPLC)法进行了相比，显示出更高精密度、回收率及重复性。国外研究人员还采用NIRS技术分析活性药物白消安与辅料混合均匀性及胶囊的含量均匀度，结果显示，在白消安含量范围为5~35毫克/粒胶囊时，NIRS技术能够获得较好的线性、准确性和精密度。　　冻干品　　冻干技术往往可将溶液中不稳定的药物制成速溶型制剂。NIRS技术主要用于冻干品的孔隙率和残留水分的测定。研究人员采用MLR建模，成功地测定了冻干样品的残留水分，和KarlFischer滴定法测得的结果相关系数达0.98，预测偏差为0.02毫克/瓶。还有研究人员将NIRS模型应用于监测储存过程中空气湿度对冻干产品吸湿性的影响。与KarlFischer法相比，NIRS技术更少依赖于测定环境，是一种更有效的水分测定工具。国外有研究者也采用NIRS技术成功地测得了密封玻璃瓶中冻干样品的水分含量。通过扫描密封玻璃瓶底部来采集光谱，调出已建模型，即可测得瓶中冻干样品水分含量。与传统方法相比，NIRS方法更方便且效率更高，尤其对于昂贵的抗肿瘤药物，能够更加有效地降低检测成本。　　生物降解型植入剂和微球　　生物降解型缓释植入剂或微球的传统含量测定方法需要先将骨架材料溶解后，再提取活性物质进行检测，往往费时且成本很高。国外的研究人员通过PLS回归建立校正方程，测得了植入剂中牛血清白蛋白和干扰素α-2a含量。该技术无需蛋白提取过程，可准确检测到低于70微克的蛋白质。另有研究人员分别采用透射NIRS和反射NIRS法采集光谱，通过波段选择、光谱预处理和PLS建模后，测定了聚乳酸/乙醇酸共聚物(PLGA)作为囊材的微球中茶碱的含量 采用反射NIRS法测定了微球中盐酸洛美沙星的含量。结果显示，PLS建模的NIRS技术测得结果与紫外(UV)法测得的结果具有良好的相关性。　　现阶段，NIRS技术在制药工业中的应用还基本处于探索、开发和评估阶段，国外只有少数制药企业开始将NIRS技术应用于特殊药物部分生产环节的监控。但是，该技术已逐渐得到更多的重视，目前已成为美国官方分析化学师协会(AOAC)一种标准分析方法应用于药品检测，《美国药典》第25版也已在附录中增补了NIRS分析方法。由此可见，随着近红外技术、计算机技术、光学技术等不断发展，该领域研究的不断深入，NIRS技术将在制剂研究和生产领域中发挥出更大作用。

BWTEK推出宝石识别拉曼光谱仪系统-- Gem Ram TM 系列宝石专用拉曼光谱仪，轻巧便携，可以探知未知宝石样品的类型，并进行初步鉴定。配备了BWTEK公司的高性能拉曼光谱仪和GEM ID系列光谱库搜索识别软件，并且内置了瑞士著名珠宝鉴定机构GEM EXPERT机构提供的300多种宝石标准物拉曼光谱库和图片，可以方便的识别样品的相关信息。 本拉曼光谱仪系统采用785nm激光作为激发光源，配有光纤拉曼探头和采样附件，可以方便而准确的采样样品的拉曼信号，配备小型笔记本电脑，方便对仪器仪器进行操控。所有的仪器和配件均集成在一个方便携带的检测箱里。集成度很高，方便现场使用。http://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/files/2011714135057.JPGhttp://img1.17img.cn/17img/old/NewsImags/files/2011714135114.JPG详见：http://www.instrument.com.cn/netshow/C132389.htm#

在2009年年头的时候，有许多行业人士担心在经济衰退的时候生物识别行业如何继续走下去。正如所料，确实有少数与生物识别相关的工程被推迟甚至是取消，这里面最大的原因就是原有的预算都因为金融危机的影响而遭到削减。　　根据国际知名调研机构Frost & Sullivan的亚太区高级分析师对智能卡和自动识别行业的分析，指出在2009年的上半年，许多小型厂商的收入大幅度减少了。"尽管如此，生物识别行业仍然在健康地发展，特别是在政府部门主导的工程下，生物识别行业的发展依然一枝独秀。"　　语音生物识别技术，在2009年里随着亚洲和欧洲的银行开始测试语音识别银行的运营情况，才开始崭露头角。语音生物识别技术还有着相当大的改进空间，从而使得这项技术更加完美，生物识别行业的众多从业人员对此表示乐观。　　指纹识别生物技术则是目前使用得最为广泛的一种生物识别技术，生物识别行业在亚太地区70%的收入都是来自于指纹识别。"我们可以看到，在未来数年随着诸如手掌静脉和掌型识别逐渐变得更加可行和普遍,指纹识别在未来的几年内将会降低其应用范围。由于许多人没有接触过这项技术，因此这项非接触手掌静脉识别技术会集中在亚太地区进行推广。"Rajendra如此表示，"通过引入非接触手掌扫描仪，生物识别技术就会像日本和韩国那样被广泛地接受。比这更多的是，由于静脉识别技术的先进性在于需要非接触手掌扫描仪，因此其他想使用该项技术的地区就必须使用这种非接触媒介。由于这种设备允许个人拥有自己的手掌扫描，而且无需任何身体接触，因此在美国的医院也开始使用非接触手掌静脉扫描仪。"　　在行业趋势方面，Rajendra先生表示，在过去的几年里，各种生物识别技术讲逐步融合在1个单元里，提供更准确的验证功能。"在亚太地区，许多系统集成商都在专注于提供多模态生物识别技术，从而能够提供一个更高级别的安全技术。除此之外，系统集成商开始为生物识别智能卡集成了更多的应用，"他说，"随着生物识别技术和智能卡的整合，生物特征验证就可以在离线的状态下实时进行，降低成本。现在，有许多集成了生物识别技术的ID卡开始广泛地在政府身份证、边境管制、银行和农村金融得到应用。"　　Rajendra先生编写了一个适用于银行等金融机构在扩张农村市场的时候所需要的应用程序，在过去的3年里反映非常良好，"生物识别技术已经让众多的金融机构进入农村市场，以往这是被认为是永远不可能发生的事情，因为那里没有适用于身份验证的通信线路。"在不久的将来，Rajendra先生认为生物识别系统不但不会显著减少，而是会出现在同样价格的基础上提供更好的产品。　　"随着扫描速度的改进和新的分析软件出现在市场上，生物识别技术不再单纯地以安全为目的，而是作为工具来收集和消化信息，这样将有助于一个组织的管理。由于不同类型的安全技术越发的集中在一幢建筑里，系统集成商也开始实现生物识别系统与其他安全系统互通，实现无缝的操作。"

2017年，中国首次超越美国成为全球最大原油进口国，同时我国作为海运大国日益增长的海上交通运输及渔业作业加大了航运船舶碰撞事故和海上溢油事故导致环境污染的风险。溢油污染不仅给海洋生态环境造成巨大影响，也给沿岸的社会、经济和人类的身体健康和带来直接危害。例如2010年美国墨西哥湾原油漏油事件和2018年我国“桑吉轮”事件均对周边海洋生态环境造成严重影响。因此为保障我国海岸带经济的可持续发展，对我国海上溢油应急响应能力和基于人工智能技术的油样快速溯源分析技术提出了迫切的需求。 相比陆地溢油事故，海上溢油所发生的海域范围辽阔，特别是油样经过长期日光暴晒降解，使得溢油取证和溯源鉴别充满挑战。油指纹鉴别技术是目前溢油溯源的主要技术手段，该方法充分利用油品本身的组分特征差异进行溯源。将基于溢油本身的有机特征、炼制工艺、储存运输方式、风化时间等因素导致油品指纹的差异性，通过气相色谱、二维色谱串联质谱等不同分析检测手段获取反映油品特征的色谱峰，形成油指纹信息。再通过分析现有油指纹和嫌疑溢油指纹之间的相关性，来鉴别和确认溢油源。依据我国《海面溢油鉴别系统规范》（GB/T 21247-2007）规定，按照1个油样品重复测定2次，单个油样数据查找50个指标化合物并进行3组数据处理，需要耗费3-5个小时。此外，当遇到“无主溢油”事故的情况，则需要技术人员将无主溢油的谱图特征与指纹库中存档的数千个油样谱图进行逐一比对筛选，并将获得的色谱峰进行诊断比值、标准偏差、重复性限等繁琐运算，耗时费力且容易出现遗漏，导致溢油快速鉴别难以实现，方法的时效性大打折扣。 有鉴于此，为提升应对海上不明溢油源污染事故应急响应能力，完善海上溢油应急管理模式，中国海事局烟台溢油应急响应中心于2020年启动了《溢油鉴别分析数据与管理系统》项目，该项目依据GB/T 21247-2007海面溢油鉴别系统规范，通过对油指纹的GC、GC/MS、GCxGC/MS数据的自动化解析、对齐、积分及比值计算，实现满足国标要求的自动化溯源鉴别以及化学计量学算法的智能模式识别。在以中心尹晓楠博士为代表的技术攻关团队的带领下，科迈恩科技、青岛励图高科共同参与了系统开发。其中由科迈恩科技承担核心的溢油智能辅助溯源鉴别系统，以及船舶油漆鉴别子系统、AI辅助溢油模式识别系统及油指纹库的开发建设。 该系统从设计层面实现了包括国标重复性限法（GB/T 21247）的自动化比对分析流程，以及结合溢油指纹库大数据及机器学习算法，设计提供了我国首个基于油指纹数据的人工智能辅助辨别系统。烟台溢油应急技术中心作为海事系统唯一拥有船舶、海上石油平台油指纹库，通过此次引入智能化色谱-质谱数据比对及化学计量学技术，将溢油与石油化工类复杂样品分析与前沿的人工智能和机器学习技术开发相结合，所开发的溢油鉴别智能系统包括油指纹库、油样比对分析系统以及人工智能辅助分析系统，可对油样的GC、GC/MS以及GCxGC QTOF/MS仪器所采集的各类油样数据进行化合物积分、鼓包分析、可视化比对分析、风化程度分析，以及诊断比值分析等溢油检测国标的分析流程，以及基于机器学习算法的人工智能模式识别及溢油指纹库快速搜索和匹配功能。实现嫌疑油样及无主溢油的快速、精准识别，数据的处理时间和计算耗时将从现在手工计算的1-2天缩短至数分钟以内。 该系统的研制开发将为我国海洋溢油事故应急响应及快速溯源跟踪提供领先的技术支撑平台，有力推进海面溢油鉴别的标准提高，极大提升溢油事故排查溯源应急响应的效率，为海上溢油事故执法调查提供了重要的技术支撑。同时，该系统还可为修复海洋生态环境，海洋突发事件应急响应技术研究提供了技术支持，为我国海洋防灾减灾和提升国家海洋权益提供了有力技术支撑。关于科迈恩科技科迈恩科技秉持“让AI为创新分析技术赋能”的愿景，致力于让广大用户受益于大数据和人工智能技术对于检测能力的创新和提高。目前科迈恩科技已在智能化仪器数据分析、快检技术、新药研发、精准医疗、感官评价等工业级AI建模等领域拥有系列化产品或解决方案，涵盖色谱、质谱、光谱、核磁共振等多维分析大数据的融合。所服务的客户覆盖制药、快消品、农产品、临床、石化、环保、交通、汽车制造等诸多领域。关注“科迈恩科技”公众号，了解更多分析检测行业的解决方案如您对科迈恩科技有更多想了解，可通过仪器信息网和我们取得联系！400-860-5168转3905

作为汽车后视镜生产领域的领军企业，麦格纳深谙为全球范围内主要汽车生产商传递最高品质和价值是多么重要。麦格纳的客户期待麦格纳能够足够灵活地生产出数百种具备完美品质的后视镜。在其颜色上也同样有此期待，他们希望麦格纳生产的每只后视镜都必须与汽车完美匹配。 为能对色彩做出精确检测，麦格纳特使用了爱色丽公司的“VeriColor非接触式色彩识别系统”。这套系统属于工业一级色彩传感器，足以使生产部门达到高水平的色彩分辨。它可以精确探测出细微的色彩差别，却对周围光线环境及制造环境没有特殊要求。 “爱色丽VeriColor非接触色彩识别系统”可避免传统感应器无法感应到同色异谱颜色差异而导致色彩识别错误的问题。对于麦格纳来说，在产品已完工且临近客户交货期限时，是无法接受生产停工的。每天有超过2万5千只后视镜被生产出来（每秒一只），因此色彩识别不精确的问题所导致的哪怕仅仅几分钟的停工都会给公司造成宝贵时间和金钱上的损失。据就职于麦格纳密歇根工厂，负责日本铃木部门生产的设备工程师斯蒂夫吉达罗称，大多数的停工都是由色彩识别问题所造成的。 “在使用VeriColor非接触式色彩识别系统之前，我们生产线上用的是一种以相机色彩识别为基础的复合色彩识别系统”，吉达罗说。“那种系统不是为工业生产环境而设计的，在细微的色彩变化上难以识别出差别。这曾使我们在最后的质量检验环节时因为出现一个不精确而不得不关闭生产线。” 2003年，吉达罗安装一套实验性的VeriColor非接触式色彩系统在一条生产线上，这套系统包含两个传感头和一个数据集线器。仅仅在生产线上运行了几周之后，吉达罗就注意到了这套系统与现有的几套系统的关键差别。“五年多来，我们研究了多套色彩识别系统，“VeriColor非接触式色彩识别系统”在精确性方面可谓遥遥领先于其他同类产品，”吉达罗说。“我们立刻给其他的生产线也安装了“VeriColor非接触式色彩识别系统”。操作工人非常喜欢。 对于他们来说，这就意味着之后再也不会因差错而出现停工，产品的质量也更高了。”据吉达罗说，就单单在减少停工时间而节省的成本就足以抵掉购买“VeriColor非接触式色彩识别系统”的投资费用了。

日前，北京理工大学重庆创新中心智能焊接实验室为东方锅炉量身定制的锅炉小径管焊口自动评图系统顺利通过验收测评，并正式投入运行。该系统各项性能指标均达到行业领先水平，实现了人工智能技术在锅炉小径管无损检测技术领域的重大突破。近年来随着人工智能的普及应用，以及无损检测技术快速发展，给数字射线检测图像实现自动评定带来了可能。在工信部“大数据产业发展试点示范项目”的有力支持下，北京理工大学重庆创新中心智能焊接实验室携手东方电气研究院、东方锅炉组建联合技术攻坚团队，牵头开展小径管焊口自动评图系统研发，旨在将人工智能技术、信息化管理技术与无损检测数字化实现完美结合，进一步提升质检效率和智能化程度。实验室负责人介绍，为东方锅炉开发的是一款基于深度学习开发焊缝射线图像自动识别系统，它集成了图像采集、标注、自动评图、按标准质量评价、报告输出等诸多功能，实现了从输入到按NB/T 47013、ASME等质量标准评级的全流程无损检测评价。同时与数字化系统交互，形成了质量统计分析、追溯、缺陷原因排查的全流程质量闭环管理能力，实现了工业软件国产化，简化了人工评片工作，提高了质量管控能力及产品品质，能有效增强缺陷诱因排查能力。负责人透露，数据模拟显示，锅炉小径管缺陷智能评定系统正式运行及推广后，从人员作业、软件国产化、对外服务等方面可产生直接经济效益达每年数百万元，通过有效提高质量管控能力，避免重大质量事故，由此产生的间接经济效益可达每年数千万元。据了解，锅炉小径管缺陷智能评定系统通过对各类离散数据进行收集整合，能够有效提高企业数字化发展、智能化转型的能力，以解决行业长期面临的评片量大、存储困难、人为主观因素高等难题，给工业无损检测加上一双“智慧的眼睛”。该系统上线，使我国高端装备制造领域无损检测缺陷智能识别与评价技术实现了零的突破，小径管场景定制化开发智能识别算法实现了缺陷识别的高灵敏度，及针对性算法优化确保充足泛化能力并导入无损检测经验实现了高度实用。联合攻坚团队负责人表示，新系统“破茧而出”，实现了小径管对接焊口数字射线图像自动评定和焊缝质量信息自动追溯，将检测数据自动记录、实时传输和检测结果智能判定、即时反馈变成现实，是人工智能技术在东方锅炉的一次成功实践。新系统以推进产品质量全流程管控为着力点，持续优化焊缝缺陷检出能力和准确性，生产质效显著提升，有效节约了人力、物力资源，助力企业数字化、智能化转型发展。下一步，将把该系统进一步拓展应用于供方质量的远程监督，提升供方质量管控能力。

p style="text-align: center "strong公司采用智能自我识别的前瞻性科技扩展了气相色谱产品线/strong/pp　　2019年2月4日，北京——安捷伦科技公司(纽约证交所：A)宣布推出两款新型气相色谱系统，这两款系统均采用了创新的“智能识别”前瞻性科技，进一步扩展了公司的智能互联气相色谱仪器产品系列。/pp　　随着全新 Agilent 8860 和 8890 GC 系统的推出，安捷伦业内领先且功能强大的分析仪器产品组合得到进一步扩充，这两款新产品在 2019 年 2 月 5 日至7 日于日本大阪举行的日本分析及科学仪器展(JASIS)上展出。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201902/uepic/6cd8bfa7-8553-439a-aaa5-2015a16575ae.jpg" title="安捷伦气相1_副本.jpg" alt="安捷伦气相1_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strongAgilent 8860 GC/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201902/uepic/89a94e74-13d8-4d52-93e7-f99520e24eb7.jpg" title="安捷伦气相2_副本.jpg" alt="安捷伦气相2_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strongAgilent 8890 GC/strong/pp　　8860 和 8890 GC 以 Intuvo 9000 GC 的创新技术为基础，采用新一代电路架构平台构造，同时集成了直观的彩色触摸屏界面。持续系统监测、自动诊断以及内置的故障排除程序将帮助实验室避免意外停机，提高分析效率，这两点正是实验室经理当前期望实现的首要目标。利用移动设备(如平板电脑和笔记本电脑)进行远程连接，即使操作人员和经理不在实验室也能实现对仪器状态和功能的安全访问。/pp　　安捷伦还在 8890 和 8860 气相色谱系统中引入了两个功能强大的空白评估和检测器评估智能程序，能自动识别系统是否已准备就绪。现有的 Intuvo 9000 GC 系统升级后也可获得这些全新的前瞻性功能。/pp　　“我们的策略很明确，持续的为我们的客户提供更多系统智能功能。全新设计的气相色谱系统，将会在未来不断提升实验室的分析能力。现有 Intuvo 系统可通过升级获得这些新功能，这就是证明该策略的一个很好的例子。”安捷伦副总裁兼气相色谱事业部总经理 Shanya Kane 说道。/pp　　“自动诊断和故障排除程序让操作人员可以处理更多更有意义的工作，例如数据审核、专心处理新的客户需求，这样有助于客户公司业务的发展”，Shanya Kane 进一步说道。/pp　　“我们在这些创新产品中融入了 Intuvo 9000 的设计，同时还采用了久经考验的性能和质量都深受行业认可的柱温箱、进样口和检测器技术。这可确保先前在传统气相色谱系统上针对相关应用所开发的方法的顺畅转移。对于绝大部分客户而言，这一点非常重要。”安捷伦高级副总裁兼生命科学与应用市场集团总裁 Jacob Thaysen 说道。/pp　　8860 系统设计用于支持多种关键的常规应用，而 8890 系统则拥有强大的灵活性和扩展性，能够支持客户当下及未来的需求。8890 不仅具备智能功能，还具有极高的可配置性，能够根据实验室不断增加的需求扩展其功能 — 面向未来发展，保障客户的长期投资价值。虽然 8860 气相色谱针对的是关键的常规应用，但其智能功能使其远远超出了常规应用范畴。/pp　　这两款全新气相色谱系统将加入 Intuvo 9000 的行列，为实验室提供最合适的气相色谱系统，通过智能功能来简化气相色谱操作，大幅提高实验室效率。/pp　　strong关于安捷伦科技公司/strong/pp　　安捷伦科技公司(纽约证交所： A)是生命科学、诊断和应用化学市场领域的全球领导者， 拥有 50 多年的敏锐洞察与创新，我们的仪器、软件、服务、解决方案和专家能够为客户最具挑战性的难题提供更可靠的答案。在 2018 财年，安捷伦的营业收入为 49.1 亿美元，全球员工数为 14800 人。/p

近期，市场一线传来捷报，三德科技先后与神华国能宁夏鸳鸯湖发电有限公司（以下简称“神华鸳鸯湖”）、珠海Y公司（最终用户为中国铝业股份有限公司兰州分公司，以下简称“中铝兰州”）和中粮生物化学（安徽）股份有限公司（以下简称“中粮生化”）成功签约，为其提供SDPS全通制样系统。神华鸳鸯湖采购的自动制样系统主要用于电厂二期2×1000MW级超超临界机组扩建工程。该工程位于宁夏自治区毛乌素沙漠内，机组为目前全国最大间接空冷超超临界百万级燃煤发电机组，是国家“一带一路”、“西电东送”战略高地的重要支点。该项目建设内容包含自动制样系统、自动存查柜系统及除尘系统，是三德科技与神华集团签订的首套自动制样系统项目，将为该电厂“无人化”制样、“无人化”存取样的实现提供智能硬件支撑。 神华鸳鸯湖冬季施工全景（图片来源自网络） 神华鸳鸯湖SDPS全通制样系统方案效果图中铝兰州位于甘肃省兰州市，是国家“二五”期间在大西北建设的第一家电解铝厂，迄今已有五十多年发展历史。中铝兰州自备电厂燃煤机组容量3×300MW，2008年12月全面建成投产，来煤以火车煤、汽车煤为主。本次项目建设内容主要是对电厂来煤入厂及采制样环节进行智能化改造，具体包括：新建全自动制样系统；新建汽车机械采样机及配套的集样间；完善火车、汽车入厂自动识别系统等。项目建成后，将有效促进中铝兰州燃料智能化管理及企业经营绩效提升。中铝兰州（图片来源自网络）中铝兰州SDPS全通制样系统方案效果图中粮生化位于安徽省蚌埠市，是我国农产品深加工大型骨干企业、国家农业产业化龙头企业，该公司热电厂新建自动制样系统，希望燃煤样品采制样环节真正实现自动、环保、无人值守。鉴于此，经多次调研、对比其他同类型发电企业产品选型与应用情况，最终综合评标采购了三德科技SDPS全通制样系统（含采制对接、自动制样、气动传输、斗提装置等）。中粮生化（图片来源自网络）中粮生化SDPS全通制样系统方案效果图 目前，上述三个项目的标的产品正在交付过程中。

梅特勒托利多Garvens公司最近推出了全新的XMV喷码影像识别系统，该系统经过长时间的研发和用户实地应用的考验，力争成为制药公司乃至整个药品供应链的首选产品。 全球制药市场每年都因为假药的泛滥蒙受巨大的损失，同时严重危害到消费者的生命安全，受到各方的关心和重视。美国和欧盟都有相关的法律法规对药品跟踪和可追溯提出了具体的要求，而在亚洲，该进程也在积极的加快步伐。 为了满足制药生产企业此潜在需求，梅特勒托利多Garvens公司的XMV喷码影像识别系统应运而生，向现有或新的生产线提供跟踪与追溯功能的完整系统化解决方案。该系统包括喷墨式打印或激光喷码系统、高分辨率验证摄像机、机械传送装置与分选设备在内的所有组件，均已按照最佳配合工作方式合理调整，可让您满足全球序列化、E-Pedigree (电子档案)及跟踪与追溯的法规要求和规范，配合高速高效的Garvens自动检重秤，实现称重、喷码、图像识别的完美方案。

基于手势识别技术的可穿戴柔性电子设备在医疗健康、机器人技术、人机交互和人工智能等领域颇具应用前景。研制性能优异的柔性应变传感器是实现高性能可穿戴设备应用的重要基础。感器的灵敏度决定可穿戴设备的感知精度，而在过载、瞬时冲击、多次循环弯曲/扭折等条件下的机械鲁棒性将影响可穿戴设备实际应用环境条件下的长期可靠服役。截至目前，采用简单方法制备兼具高灵敏度和机械鲁棒性的柔性应变传感材料颇具挑战性。如何将基础研究所获得的高性能柔性应变传感器推广应用到人机交互系统等实际应用场景中，将会为此类器件的研发提供全新思路。 　　近期，中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心薄膜与微尺度材料及力学性能研究团队，在前期柔性基体金属薄膜力学行为研究的基础上，基于柔性器件传感的力学原理，提出将裂纹类传感器的传感机制引入高机械鲁棒性蛇形曲流结构中，通过对传感层进行巧妙的高/低电阻区调控实现高灵敏度传感的学术思想，研制出灵敏度与裂纹类传感器相当(GF 1000)且机械鲁棒性优异的柔性应变传感器。该传感器在过载、冲击、水下浸泡、高/低温等严苛环境条件的作用下表现出优异的循环稳定性，稳定响应周次达10000周。同时，该传感器具有响应和回复时间快( 58 ms)、滞后性低等优势。 　　该团队将传感器进一步集成到自主设计的无线可穿戴人机交互系统中，结合机器学习、用户界面设计等技术实现了实时手语翻译功能。传感器的高灵敏度和响应速度赋予了该系统及时准确的感知能力，同时高机械鲁棒性则赋予该系统在实际应用场景中长期可靠服役的能力。该系统利用机器学习分类算法实现了对15种单一手势手语的识别和6种组合手势手语的识别(识别准确率分别达98.2%和98.9%)。系统整体的响应时间小于1s。成本低廉、质轻便携且操作简便的系统既可将手语实时翻译成语音播放，又可通过定制的用户界面实现信号曲线和翻译结果的可视化。后期可通过优化电路设计、扩展机器学习的手势或手语数据库，将该手势识别技术进一步应用于人机交互、虚拟现实、手势认证、智能传感、医疗健康等关键场景。该研究为实现柔性条件下的稳定增敏机制提供了新思路，有望促进可穿戴人机交互系统的应用和产业化发展。此外，该团队基于微小尺度材料和纳米金属层状复合材料力学行为基础研究工作的长期积累，研制出微机电系统(MEMS)用超长服役寿命的纳米复合材料，有望应用于航天、通讯、导航和新能源等领域的射频MEMS上。 　　上述柔性应变传感手语识别系统的研究成果，以Ultra-Robust and Sensitive Flexible Strain Sensor for Real-Time and Wearable Sign Language Translation为题，在线发表在Advanced Functional Materials上。研究工作得到国家自然科学基金、金属所“引进优秀学者”项目、沈阳材料科学国家研究中心青年人才和基础前沿及共性关键技术创新项目的支持。东北大学科研人员参与研究。图1.柔性应变传感器的设计和制备。a、蛇形曲流结构的传感机制；b、传感单元在表面切应力作用下的位移云图；c、传感单元在不同表面切应力作用下相邻曲流条纹的间隙沿传感器宽度方向分布曲线；d、相邻曲流条纹的接触区域长度随应变的变化曲线；e、传感器制备流程示意图。图2.柔性应变传感器的传感性能。a、高/低电阻区调控前的响应曲线；b、高/低电阻区调控后的响应曲线；c、在不同峰值应变下的循环响应曲线，极限检测应变；d、响应和回复时间。图3.柔性应变传感器的机械鲁棒性。a、循环稳定性；b、最大可承受应变；c-e：对严苛环境的耐受力。图4.可穿戴手语翻译系统。a、应用场景示意图；b、系统框架；c、手语手套；d、无线电路板；e、用户界面。图5.手语识别验证。a、6种由复合手势组成的手语；b、手语翻译系统对6种手语的识别准确率；e、手语翻译系统的各项性能汇总。

“扫码时代”或成过去式，“刷脸时代”已悄然而至人脸识别科技大大改变了人们的生活方式，从现金支付到刷卡支付，再到今天无处不在的扫码时代，一部智能手机既可以出行无忧。但您是否为忘带手机、手机没有网络、或者电量用完而感到焦急、困扰？别担心，“扫码时代”或将成为过去式，“刷脸时代”已悄然而至！从身份审核到线下支付，从乘坐地铁到取快递、领养老金，“刷脸”正在变得一路畅通。这一变革的核心就是人脸识别（脸部识别）技术。采用人脸识别技术的智能手机、电脑、银行柜员机、检票闸机、智能门锁、门禁、考勤、安检系统、远程认证、支付系统等已悄悄走进了人们的生活。人脸识别--这种非接触式、基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别方法，是一种即体贴又便利的方法，某些情况下甚至优于现有的指纹识别系统，例如当冬天您戴着厚厚的棉手套，或者您手里刚好拿着其他东西时，指纹识别就显得不那么方便了。 人脸识别和垂直腔面发射激光器（VCSELs）人脸识别技术，这一重大进展硬件上可以通过所谓的垂直腔面发射激光器(vertical-cavity surface-emitting lasers，简称VCSELs)来实现。 VCSELs是一种特殊类型的半导体激光二极管，与传统的边缘发射激光二极管不同，它的发射垂直于芯片表面，因此可以很容易地封装成单个芯片上包含数百个发射器的发射阵列。用于智能手机的 VCSELs芯片通常发射的红外线，体积非常小，成本低廉，为脸部扫描提供了良好、安全的辐照性能。此外， VCSELs不仅可以用于人脸和手势识别，还可以用于通信、近距离传感器、增强现实显示、机器人(扫地机器人)和自动驾驶汽车的激光雷达等。 因此，表征VCSELs的发射光谱、功率、光束轮廓、噪声等是这些器件发展和改进的关键。傅立叶变换红外光谱技术（FTIR）用于垂直腔面发射激光器（VCSELs）的表征虽然辐照度传感器和快速光电二极管可以测量VCSELs激光器的功率和光束轮廓，但它们不能确定其发射光谱。 在这里，结合了步进扫描技术（StepScan）的傅立叶变换红外光谱（FTIR）以其高灵敏度、宽光谱范围、杰出的时间和光谱分辨率，被证明是理想的VCSELs激光器表征方法。来自德国达姆施塔特工业大学的Wolfgang Elsaesser教授和他的研究小组，使用布鲁克高性能VERTEX80v真空型傅立叶变换红外光谱仪，对VCSELs激光器进行了详细的微秒尺度时间分辨偏振(斯托克斯偏振参数)分析，很好地支持了VCSELs基础开发的理论模型。VERTEX80v真空型傅立叶变换红外光谱仪

图1 变色龙软体机器人变色实验图（来源：Nature Communications）近日，韩国首尔大学等团队公开了“仿生变色龙软体机器人”成果，有望在军事等领域应用，基于伪装技术的不断升级，伪装识别系统也同样备受关注！在过去的100年中，伪装在大多数国家和地区的军事行动中扮演了至关重要的角色。在军事中，伪装就是隐真与示假，隐真是通过主题对背景的仿真，从而使主体目标物隐藏在背景目标中，无法或者难以被发现。国防工程中，通过采用伪装网与复合材料等方法，进行仿形和仿颜色遮蔽来实现；例如，迷彩服，就是一种最传统的伪装方法。而示假是通过对真目标的仿真，用假目标迷惑观察者，比如，二战期间，苏联采用大量“木质坦克”来迷惑德军，使得德军不敢轻易急速进军。“仿”易于实现，一般只需外形相仿。“真”是要求性质上的相似。植被环境背景下的作战，是最常见的战场模式，特别是在山区、丘陵、草原等地区的作战；因此植被背景下的伪装，是必须解决的反伪装技术之一。需要用到的仪器图2 真实场景（A 为绿色的目标、B 为浅绿色塑料假草皮、C 为翠绿色塑料假草皮、D 为绿色雨衣、E 为老式伪装目标、F 为草地）图3 可见光波段和短波红外光谱曲线（可由ATP9110-25H测得）图4 左为真实场景下可见光565nm波段的灰度图像；右为真实场景下近红外1320波段的灰度图像（可由ATH9500-4-17测得）对比可见光与近红外高光谱波段伪装目标的伪装效果发现，可见光波段下，即使物体颜色相似，但是材料不同，光谱曲线变化率也会不一样；在近红外波段下，不同物体的光谱反射值存在较大差异，但是光谱曲线变化率相对较小。图5 左是真实树叶，右为高仿绿色伪装网我们采用全波段地物光谱仪（如奥谱天成的ATP9110-25H型全波段地物光谱仪），测得的高仿伪装网的光谱曲线在 400~1300 nm之间与灌木条叶面光谱曲线很相似，而且具有植被“红边”及可见光波段的绿色强反射峰等特征，在此波段区域不易于区分植被和伪装网光谱。这是一款非常优 秀的高仿绿色伪装网。图6 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25测得）采集树叶和纯绿色伪装网光谱曲线图图7 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25）测得树叶和伪装网光谱曲线图（叶绿素吸收、红边区域局部放大图）从图中可以看出，高仿伪装网一样有红边效应，但是与真实的绿叶还是有差别的。另外，树叶有明显的叶绿素反射峰，而高仿伪装网则没有。图8 基于探测与感知的伪装效果评估流程图（可用ATH9500、ATH9500-4-17型无人机高光谱成像仪测得）基于对目标的实时监控、搜索、侦察以提高战场情况的感知能力及提供打击效果评估的需要，美军希望利用高光谱成像具有较高空间分辨率及高光谱分辨率的特点，通过高光谱融合信息探测出可疑目标位置，引导高空间分辨率成像载荷对目标进行详细分类确认，开展了大量的高光谱军事应用研究项目HYMSMO。图9 机载侦查实验图像1994年10月~1995年10月美国先后进行了白沙导弹试验场沙漠辐射 Ⅰ ､ Ⅱ 试验，森林､城市辐射试验，岛屿辐射试验。以沙漠､森林､城市和岛屿等具有典型地貌的场景为背景环境，研究证实了高光谱成像对目标的可探测性。在进行真假目标､隐藏试验时，高光谱谱段数210个，波段范围0.42~5 μ m ，光谱分辨率10nm ，地面像元分辨率范围0. 75~3m 。图9为沙漠背景环境下，机载侦察试验对伪装的“飞毛腿”导弹发射车(图9 ( a )所示)拍摄的全色图(图9 ( b )所示)及高光谱图像(图9( c )所示)，全色图像难以确定目标，但是高光谱图像特征明显。图10 奥谱天成ATH9010无人机载高光谱飞行演示随着科学技术的进步，遥感技术也得到了飞速发展，并日趋成熟。其所具有的全方位、多尺度、全天时、全天候及精细化成像等优点，使遥感侦察变得更加直接与准确，对发现疑似目标与揭露隐蔽目标也更为犀利。遥感技术使传统伪装技术方法与装备器材受到了很大制约，对伪装技术的发展提出了更加严峻的挑战，迫使伪装技术另辟蹊径，寻求更为有效的应对措施与技术方法。更多关于“高光谱”的应用，欢迎咨询！

p style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "“未来是人工智能的天下”，想象一下我们未来的智能生活，马路上随处可见的无人驾驶汽车，家家户户必备的家居服务机器人，以及工作中利用云智能一键操作。随着AI技术的不断发展，这些设想都在逐一实现。而在生命科学领域，利用人工智能技术，简化科研人员的工作流程，提升实验室工作效率，也必将成为新的行业潮流。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "近日，科学服务领域的世界领导者赛默飞正式在全球同步推出了第一台智能定量qPCR仪，Applied Biosystems™ QuantStudio™ 6和7 Pro智能型实时PCR系统。这两款qPCR仪拥有包括面部身份验证，语音命令操作，射频识别（RFID）平板扫描，以及触摸屏快速连接技术服务和支持等智能化功能，帮助全面提升实验室工作效率，改善整体流程的用户体验，满足用户不断增长的个性化需求。近年来，以智能化为代表的“工业4.0”概念正在席卷各行各业，生命科学领域自然也不在例外。然而，qPCR设备作为目前生命科学领域应用最为广泛的遗传分析仪器，在着力提高仪器性能之余，却较少关注对用户体验，尤其在开发人机交互功能等方面的改善。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201904/uepic/7515f658-2c42-421f-b3d3-daf91b91af1d.jpg" title="微信图片_20190423172728.jpg" alt="微信图片_20190423172728.jpg" width="588" height="537" style="width: 588px height: 537px "//pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "此次全新上市的Applied Biosystems™ QuantStudio™ 6和7 Pro智能型实时PCR系统填补了智能化和用户体验方面的短板。用户可以通过面部识别进行快速安全登录，提高仪器的使用效率，提高产率；通过语音激活命令进行“免提式”仪器操作，减少实验污染机会，尤其可以极大提高针对生物危险样本操作的安全性。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "QuantStudio™ Pro PCR仪使用Applied Biosystems™ TaqMan™ 阵列板型耗材，使无缝上传板型布局和检测目标信息成为可能，设置运行更加简便。这几乎完全消除了手动输入数据的过程，既可以将潜在错误发生的几率降到更低，也可以提高了实验的可重复性。用户还可以通过台式电脑或智能手机上的应用程序远程操作QuantStudio™ Pro，并分析实验结果。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "QuantStudio™ Pro PCR仪自带智能帮助功能，用户只需通过操纵屏幕按钮，就可以即时联系售后服务和技术支持专业人员，这使得连接技术和硬件支持的速度大大加快。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "该功能可以将所有仪器相关诊断信息即时发送给支持团队。必要时，支持人员还可通过VR技术采取远程支持和纠正等措施。QuantStudio™ Pro在搭载更多智能化功能的同时，体积也在缩小，占地面积仅有上一代仪器的一半，节能性能也提高了26％。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "科技创新是引领发展的第一动力，赛默飞推出的全球首款智能定量PCR仪，不只是一次基于仪器性能和操作体验的巨大产品创新，更为生命科学领域迈向智能时代提供了新的可能。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "赛默飞中国区总裁艾礼德（Tony Acciarito）指出：/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "“秉持‘扎根中国，服务中国’的服务理念，赛默飞始终致力于将全球领先的创新产品和服务带到中国。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify margin-top: 10px "此次赛默飞在qPCR仪领域的智能化突破，将为中国客户带去更高效、更智能的产品体验，从而推动中国生命科学领域进一步发展，帮助客户使世界更健康，更清洁，更安全。/ppbr//p

北京将在二环路上设置尾气监测和牌照识别系统，以监测汽车尾气排放对于大气环境的影响。市环保局昨天发布消息，北京智能交通———交通污染监控示范项目正式投入使用，交通环境监测系统的数据将为今后机动车污染控制政策的制定提供依据。　　交通污染监测系统启用　　市环保局相关负责人介绍，此次实施的项目包括一个交通环境空气监测子系统，由设置在主要道路附近的6个空气质量监测子站、1辆流动监测车、3台便携式监测仪组成，主要监测交通对环境的影响。这是国内首套完整的交通环境空气质量监测子系统，补充和完善了北京原有的空气质量监测体系。　　二环可测不同车辆尾气　　同时，环保部门还在二环路上设置了5套路面行驶车辆尾气排放的遥测设施，以及20套车辆牌照识别系统，以监测道路上汽车的流量、速度以及不同车辆类型对空气质量的影响。　　这位负责人表示，目前，北京的机动车污染越来越突出，机动车排放的污染物要占到全市污染总排放的1/3。此次投入使用的交通污染监控项目，将监测分析机动车尾气等交通污染对城市大气环境的具体影响，并为今后制定相关措施提供科学依据。

据工信部11月21日消息，为切实发挥好标准对石化行业智能制造发展的支撑和引领作用，规范和引导石化行业向数字化、网络化、智能化发展，深入落实国家智能制造及标准化有关政策及要求，工信部组织编制了《石化行业智能制造标准体系建设指南(2022版)》（下称《指南》），并于近日印发。《指南》明确目标：到2025年，建立较为完善的石化行业智能制造标准体系，累计制修订30项以上石化行业重点标准，基本覆盖基础共性、石化关键数据及模型技术、石化关键应用技术等标准；对于原油加工等石化细分行业，优先制定新一代信息技术在生产、管理、服务等特有场景应用的标准，推动智能制造标准在石化行业的广泛应用。《指南》提到智能装备标准建设内容：主要包括传感器与仪器仪表、自动识别装备、控制系统、检验检测装备、人机协作系统、工业机器人、工艺过程装备等七个部分，如下图所示。主要用于规定智能传感器、智能仪表、工艺过程装备、工业机器人等智能装备的数据字典、通信协议、接口、集成和互联互通、优化等技术要求，解决生产过程中智能装备之间，以及智能装备与物流系统、检测系统、工业软件、工业云平台之间数据共享和互联互通的问题。智能装备标准子体系（1）传感器与仪器仪表标准：主要包括面向石化复杂生产过程中的微型化、智能化、低功耗传感器的数据编码与交换、系统性能评估等通用技术标准；温度、压力、流量、在线分析等智能仪器仪表的采集、分析、自诊断等接口、通信、集成标准。主要用于解决数据采集与交换过程中数据格式、程序接口不统一的问题。（2）自动识别设备标准：主要包括石化专有自动识别设备的数据编码、接口规范等标准。主要用于石化物流、仓储应用的自动识别设备及对象的数据采集和分析处理。（3）控制系统标准：主要包括石化专有生产过程控制系统标准。主要用于规定石化生产过程及装置自动化、数字化的信息控制系统，如可编程逻辑控制器（PLC）、分散型控制系统（DCS）、现场总线控制系统（FCS）、数据采集与监控系统（SCADA）等，解决控制系统数据采集、控制方法、通信、集成等问题。（4）检验检测装备标准：主要包括石化专有检验检测装备标准。主要用于石化产品质量检测、泄漏检测、火灾检测等智能识别系统的互联互通和通信集成。（5）人机协作系统标准：主要包括用于石化防爆终端、操作屏等的高可靠性和安全性相关人机协作标准。（6）工业机器人标准：主要包括面向石化生产过程中智能装卸、产成品仓储、长输管线巡检、装置日常巡检等环节专用机器人的统一标识及互联互通、信息安全等通用技术标准；石化专用机器人与人、环境、系统及其他装备间的通信、接口、协同标准。主要用于规定石化专用机器人的系统集成、人机协同等通用要求，确保工业机器人系统集成的规范性、协同作业的安全性、通信接口的通用性。（7）工艺过程装备标准：主要包括炼油、乙烯等成套装备的数据接口、通信协议等通用技术标准。主要用于解决石化工艺过程装备相关的数据采集、集成等问题。附：石化行业智能制造现行和在研标准清单附件：《石化行业智能制造标准体系建设指南（2022版）》.pdf

CR1600是一款专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，使用先进的拉曼光谱技术，可直接对透明容器和包装内的固体、粉末、膏状物及液体形态的可疑物质进行识别，无需取样，最大限度地减少使用人员接触潜在危险物质的风险。 CR1600采用高分辨率触摸屏，操作简易，结果准确。该系列有三个版本：公安版、海关版、应急版。 各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置，可快速检测精神类药物、爆炸物、危险化学品及日用化学品。公安版是治安、特警和缉毒人员现场检测有害物质的理想工具，海关版为海关现场查验提供准确快速的结果，应急版可在突发事件现场快速排查有毒有害危险品。人工智能算法CR1600 采用华泰诺安技术HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，有效地提升了物质识别的正确率和混合物识别的准确度，而且无需联网即可进行人工智能识别分析。与传统的拉曼识别算法相比，HT-MARSTM人工智能算法克服了拉曼检测结果有可能受到环境和检测人员操作不规范的影响，使其计算结果更具稳健性，对相似物质的识别也更准确。在联网的环境下，与华泰威视 HTVision 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。云服务功能可通过手持设备端与华泰威视HTVision系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输华泰威视系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证HT-MARSTM人工智能拉曼分析，既支持手持端智能算法，又具有云端多模型融合深度识别算法，物质识别准确度高，计算速度快，云端数据库物质种类可不断扩充产品特点与优势5寸触摸屏，操作简单无需接触测试物，无需制样，可透过透明容器和包装检测具备手持端人工智能算法及云端多模型融合深度识别算法可实时连接云平台，享受云端数据库、云计算服务等可与HT-FAITHSTM增强检测套件配合使用，提升芬太尼等检测性能（选配）检测结果详细易懂，并提供专业处置建议创新点：1、专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，分为公安版，海关版，应急版，各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置；2、可通过手持设备端与配套华泰威视HTVision® 系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输，系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证；3、采用华泰诺安HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，无需联网即可进行人工智能识别分析，在联网的环境下，与华泰威视 HTVision® 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。CR1600智能手持式有毒有害物质识别仪

CR1600是一款专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，使用先进的拉曼光谱技术，可直接对透明容器和包装内的固体、粉末、膏状物及液体形态的可疑物质进行识别，无需取样，最大限度地减少使用人员接触潜在危险物质的风险。 CR1600采用高分辨率触摸屏，操作简易，结果准确。该系列有三个版本：公安版、海关版、应急版。 各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置，可快速检测精神类药物、爆炸物、危险化学品及日用化学品。公安版是治安、特警和缉毒人员现场检测有害物质的理想工具，海关版为海关现场查验提供准确快速的结果，应急版可在突发事件现场快速排查有毒有害危险品。人工智能算法CR1600 采用华泰诺安专利技术HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，有效地提升了物质识别的召回率、正确率和混合物识别的准确度，而且无需联网即可进行人工智能识别分析。与传统的拉曼识别算法相比，HT-MARSTM人工智能算法克服了拉曼检测结果有可能受到环境和检测人员操作不规范的影响，使其计算结果更具稳健性，对相似物质的识别也更准确。在联网的环境下，与华泰威视 HTVision 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。云服务功能可通过手持设备端与华泰威视HTVision系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输华泰威视系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证HT-MARSTM人工智能拉曼分析，既支持手持端智能算法，又具有云端多模型融合深度识别算法，物质识别准确度高，计算速度快，云端数据库物质种类可不断扩充产品特点与优势5寸触摸屏，操作简单无需接触测试物，无需制样，可透过透明容器和包装检测具备手持端人工智能算法及云端多模型融合深度识别算法可实时连接云平台，享受云端数据库、云计算服务等可与HT-FAITHSTM增强检测套件配合使用，提升芬太尼等检测性能（选配）检测结果详细易懂，并提供专业处置建议创新点：1、专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，分别公安版，海关版，应急版，各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置；2、可通过手持设备端与配套华泰威视HTVision® 系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输，系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证；3、采用华泰诺安专利技术HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，无需联网即可进行人工智能识别分析，在联网的环境下，与华泰威视 HTVision® 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。CR1600智能手持式有毒有害物质识别仪

托普云农亮相2023年度浙江省植保技术暨农药械推广信息交流会12月14日，2023年度浙江省植保技术暨农药械推广信息交流会在嘉兴开幕。本次活动以“作物健康与乡村振兴”为主题，由浙江省植物保护学会、浙农集团股份有限公司主办，浙农现代农业有限公司、浙江浙农金泰生物科技有限公司等承办。50多家企业代表、500余名植保人士会聚于此，共商植保发展新未来。会议同期举办主题报告、植保新技术新产品展示、植保信息发布及学术交流等活动，托普云农应邀参会，获得2019-2023年度浙江省植物保护技术推广优秀企业荣誉表彰，智慧农业研究院院长朱旭华在信息发布会上作题为《人工智能在植保测报中的应用和展望》的主题报告。浙江托普云农科技股份有限公司荣获2019-2023年度浙江省植物保护技术推广优秀企业浙江托普云农科技股份有限公司智慧农业研究院院长朱旭华作专题报告托普云农展位直击一、智能测报装备，“慧”就测报新图景随着信息化的不断推进，大数据、物联网、人工智能技术的广泛应用，新的业态不断出现，高科技在植保领域同样大有作为。针对基层测报费人力、效率低且实时性差等难题，托普云农研发出多款用于提升现代植保工作效率的智能测报装备，实现通用虫体、微小虫体、病害识别全覆盖，同时推出灯诱、性诱等综合测报方式，全方位提升测报质效。现有的智能测报装备应用效果也广受认可。截至目前，托普云农智能虫情测报灯已实现对草地贪夜蛾、草地螟、粘虫、稻纵卷叶螟、二化螟、玉米螟、棉铃虫等119种一二类趋光性及其他主要农林害虫的精准识别；今年在全国农技中心组织的智能化监测设备现场展示和比试环节中，图像自动识别综合准确率达到97.5%，优势显著。对于小虫体智能测报系统，现已实现对稻飞虱、叶蝉类毫米级趋光性害虫的高效诱集、智能识别和虫情数据统计分析，识别准确率达90%以上；同时，这款产品还入选了2023数字农业农村新技术新产品新模式优秀项目，产品技术创新水平和推广应用价值获行业认可。针对一类农作物病虫害番茄潜叶蛾，托普云农自主研发智慧性诱测报系统，通过性诱剂吸引靶标害虫，在实时监测害虫动态的同时，干扰雌雄交配，降低下一代虫口密度。托普云农智能装备二、监测预警平台，织牢闭环管理“防护网”深度挖掘并利用好监测数据，对于提高农作物病虫害监测预警水平，保障粮食安全意义重大。托普云农以监测点为基础，聚点成网，汇集各点的病虫情数据到数字化平台，通过构建算法模型、决策系统等对平台数据进行汇总、处理、挖掘分析与决策应用，不断迭代升级数字植保监测预警水平。目前，托普云农已打造农作物重大病虫智慧监测预警平台，通过物联网智能装备，建立区域智能监测网络，实现病虫害监测数据集中采集、统一管理和综合应用。除此之外，托普云农联合浙江省植保检疫与农药管理总站打造集监测预警、分析研判到统防统治、服务反馈为一体的“浙江植保服务在线平台”，通过汇集多方数据，多形式呈现各地区病虫发生动态，实现智能自动预警并提供病虫情报精准推送服务，打造从“智能监测—模型预警研判—决策服务”的数字化联动响应模式和数据应用闭环。同时，为辅助植保工作，托普云农创新打造虫情自动推送服务，有效提升植保智能化、数字化水平。农作物重大病虫智慧监测预警平台浙江植保服务在线平台“未来，我们将继续深度挖掘监测数据，了解病虫害爆发规律、预测未来趋势，提高农作物病虫害的监测预警水平。当前，我们联合科研院校研发‘空—天—地’多源数据融合的迁飞害虫监测预警技术，期待为虫情监测提供更加完善的产品和方案，为我国农户防治迁飞性害虫提供更多可靠依据，全面保障我国粮食生产安全。”托普云农智慧农业研究院院长朱旭华补充道。

p　　工信部于2017年12月15日印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(以下简称《行动计划》)，确定以信息技术与制造技术深度融合为主线，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推进人工智能和制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设。/pp　　计划提出了四方面主要任务：一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。三是深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台、智能化网络基础设施、网络安全保障等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。/pp　　力争到2020年，实现“人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。/ppbr//p

我国首套海洋哺乳动物水下声学实时监测系统在该保护区建设完成验收并在连续3个月运行中初显成效，运行期间共监测到海洋哺乳动物声学片段1066条，并实时传输至保护区智慧化监管指挥中心。2022年11月，合浦儒艮保护区建设4套海洋哺乳动物声学实时监测系统。系统由自然资源部第一海洋研究所主导开发，南京师范大学现场验证。该系统由数字水听器、动物发声智能识别系统、实时传输系统、海洋浮标和声学监测管理平台构成。系统集成了人工智能动物发声识别模型，可以识别中华白海豚、儒艮和印太江豚等珍稀海洋哺乳动物的叫声，可实时监测浮标周边1.4公里左右范围声学信号进行处理和识别，并实时将识别的数据传输至监管平台，保护区管理中心能实时掌握保护区海域内中华白海豚、儒艮和印太江豚的时空变化。保护区通过布设海洋哺乳动物声学实时监测系统，并通过20个航次船只调查比对，形成一套能相互印证、互相补充的整合式生态研究新模式，助力海洋哺乳动物物种保护和野外监测发展。

近日，工业和信息化部印发通知，组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜工作。进一步探索完善揭榜挂帅机制，面向全社会张榜招贤，激发产业创新活力，遴选培育优势企业和成果，加速我国人工智能产业创新发展。揭榜工作重点面向3个方向：一是核心基础，包括高性能云端人工智能芯片、高性能边缘端/终端计算人工智能芯片、智能传感器、终端人工智能推断框架、人工智能开发服务平台及工具等5大项任务。二是智能产品，包括机器翻译系统、三维图像身份识别系统、智能语音交互系统、自动驾驶虚拟仿真测试平台、智能机器人、智能无人机、智能导盲产品、智能制造关键技术装备与系统、高精度工业视觉检测系统等9类产品。三是公共支撑，包括人工智能训练资源库、大规模预训练模型、人工智能安全检测平台等3类能力。工业和信息化部将与有关部门、地方及金融机构等加强协同，加大对揭榜优势单位的支持力度，通过政策引导、项目带动、试点示范等多种手段加速揭榜成果应用落地。　　关于组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报工作的通知　　工信厅科函〔2021〕231号　　为贯彻落实习近平总书记关于揭榜挂帅工作的重要指示精神，加快推动我国新一代人工智能产业创新发展，现组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报工作。有关事项通知如下：　　一 任务内容　　揭榜挂帅工作聚焦人工智能产业发展的核心基础、重点产品、公共支撑等3类创新任务，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位，突破一批人工智能标志性技术产品，加速新技术、新产品落地应用。(任务详见附件)　　二 推荐条件　　(一)揭榜申报主体包括从事人工智能技术创新和应用服务的相关企业、高校、科研院所等，应具备独立法人资格，具有较强技术创新和产业化应用能力。　　(二)各省、自治区、直辖市及计划单列市工业和信息化主管部门、中央企业集团、人工智能相关行业组织按照政府引导、企业自愿的原则，优先推荐创新能力突出、产业化前景好、行业带动作用明显的项目。　　(三)每个主体申报不超过3个项目。已列入前期揭榜优胜项目的不得重复申报。　　三 工作要求　　(一)申报主体可通过申报系统(https://aibest.miit.gov.cn)进行申报，完成注册后填写申报所需材料。申报截止时间为2021年11月15日。　　(二)推荐单位于2021年11月30日前使用账号登录系统并确认推荐名单。各省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门、人工智能相关行业组织推荐项目数量原则上不超过15个 计划单列市工业和信息化主管部门推荐项目数量原则上不超过5个 中央企业集团和部属单位不占属地指标，可直接报送，推荐项目数量原则上不超过3个。　　(三)工业和信息化部组织遴选并公布入围揭榜单位名单(每个揭榜方向原则上不超过5家)。入围揭榜单位完成攻关任务后(名单公布之日起不超过2年)，工业和信息化部委托第三方专业机构开展测评工作，择优发布揭榜优胜单位名单(每个揭榜方向原则上不超过3家)。　　(四)请推荐单位高度重视人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作，结合本地区、本领域实际，遵循公开、公平、公正的原则完成好推荐工作，并在政策、资金、资源配套等方面加大支持力度。　　附件：　　2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报指南　　一、核心基础　　(一)高性能云端人工智能芯片　　揭榜任务：研制高性能云端人工智能芯片，突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、实现高速互联总线等核心技术，满足云计算环境中的低能耗训练和推断。在智慧城市、自动驾驶、云计算、智能家居等重点领域实现规模化商用。　　预期目标：到2023年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型的训练与推断。云端训练芯片可支持FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等计算精度，算力可达到32TFLOPS@FP32、64TFLOPS@TF32、128TFLOPS@BF16、128TFLOPS@FP16、512TOPS@INT8，芯片典型功耗不高于400W。云端推断芯片支持FP32、TF32、FP16、INT8等计算精度，算力可达到32TFLOPS@FP32、128TFLOPS@TF32、128TFLOPS@FP16、256TOPS@INT8，芯片典型功耗不超过75W。　　(二)高性能边缘端/终端计算人工智能芯片　　 揭榜任务：面向机器学习边缘端及终端，研发高性能、低功耗、低延时、高算力性价比的人工智能芯片 研发配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支持工具，形成加速卡、智能计算盒子、边缘服务器等完整的配套产品。　　预期目标：到2023年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型。边缘端芯片峰值性能不低于20TOPS@INT8，支持FP16、INT8、INT4等量化精度，芯片典型功耗不高于16W，能效比超过2TOPS/W @INT8。终端芯片能效比超过5TOPS/W@INT8，典型功耗不超过2W，支持INT8、INT4等量化精度。　　(三)智能传感器　　 揭榜任务：研发基于新需求、新材料、新工艺、新原理的智能传感器，提升图像、声学、健康监测、车规级雷达、车规级摄像头等智能传感器自主研发水平，推动智能传感器的产业化应用。　　预期目标：到2023年，相关类型传感器达到以下性能：声学传感器信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB。柔性干式脑电电极、肌电电极、心电电极的导电性能显著提高，导电阻抗可以达到小于5KΩ。车规级固态激光雷达在自动驾驶场景下实现探测距离≥250m，水平视场角120°/垂直视场角20°，水平角度分辨率≤0.075°/垂直角度分辨率≤0.075°。车规级摄像头在自动驾驶场景下，前视、后视摄像头实现可探测距离250m (FOV 30°)，环视、侧视实现可探测距离100m (FOV 180°)。其他类型传感器性能达到国际先进水平。　　(四)终端人工智能推断框架　　 揭榜任务：开发高性能终端人工智能推断框架，突破多模式训练、多精度推断、多平台覆盖、模型量化等关键技术，运行效率、量化能力、压缩率满足应用场景需求，实现自学习、自定义算子、分布式算力调度等能力。　　预期目标：到2023年，框架支持C、C++、Java和Python等主流开发语言中3种以上，适配5款以上人工智能推断芯片，支持FP32、FP16、INT8、INT4等多种推断精度，在自动驾驶、智能医疗装备、智能家居、智能终端等重点领域实现规模化商用。　　(五)人工智能开发服务平台及工具　　 揭榜任务：研制低门槛、高性能、可扩展的人工智能开发平台，突破智能数据标注、自动机器学习(AutoML)、大规模异构资源管理、云边端协同管理等核心技术，提供面向机器视觉、自然语言处理等特定应用和金融、制造、能源等典型行业的平台服务能力。　　预期目标：到2023年，平台支持主流人工智能深度学习框架，支持3种以上人工智能芯片的适配，支持多种典型算法和工具，多机多卡分布式环境下线性加速比达到国际先进水平。工具支持典型场景的智能化标注，标注工作量显著降低，实现典型行业的实际应用。在多个标准数据集上AutoML算法的性能与人类专家差距在10%以内。　　二、智能产品　　(六)机器翻译系统　　 揭榜任务：突破低资源机器翻译模型架构、跨语言跨领域知识迁移、鲁棒性训练与解码、多语言通用翻译引擎等核心技术，开发高性能的小语种自动翻译模型与算法。在实时、非实时、常见噪声等多种应用场景下，支持语音转文本、语音转语音、文本转语音、文本转文本等能力。　　预期目标：到2023年，实现超大规模多语言通用机器翻译引擎，支持中文普通话、常见方言、外语类型的翻译，支持多个国产软硬件平台的小语种机器翻译训练与推断，小语种机器翻译抗噪音与领域迁移鲁棒性满足实际应用需求。系统的译文忠实度大于90%，译文流利度大于90%。　　(七)三维图像身份识别系统　　 揭榜任务：研发三维图像身份识别系统，包括3D成像硬件模组，千万大库3D人脸识别算法，云-边协同3D人脸识别引擎等关键技术，实现在人脸支付、智慧安检、视频监控、图像检索等典型场景的应用。　　预期目标：到2023年，高精度3D成像硬件模组1米距离成像精度达到1毫米，误识率小于0.001‱，拒识率小于5%。3D人脸识别引擎支持大库实时检索，QPS大于150，达到国际先进水平。在典型应用场景下，系统对二维静态纸质/非纸质图像、电子/动态图像、面具、头模拒绝率≥99.9%，人脸活体接受率≥99%。系统应用的安全合规性符合国家相关法规要求。　　(八)智能语音交互系统　　 揭榜任务：研究基于人机对话的智能语音交互系统，突破环境因素和用户口语发音差异等导致的语音识别技术瓶颈。研究多语种及多风格情感语音合成技术，实现自然、情感丰富的语音合成效果。研究以多模态识别技术为前端，基于多种机器学习方法的语义对话系统，提升开放场景下的语义泛化能力。研究智能语音分布式管理，实现多个智能交互设备的协同工作。在智能制造、智能客服、智能车载、智能家居等场景下实现大规模应用。　　预期目标：到2023年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到98%，远场识别率超过95%，语音合成MOS分不低于4.2分，误唤醒每24小时不超过1次，用户意图准确率达到95%以上，多设备协同唤醒准确率达到98%以上，支持的外语类型、少数民族语言、方言种类达到5种以上，支持个性化语音合成种类3种以上，平均响应时间小于2秒。　　(九)自动驾驶虚拟仿真测试平台　　 揭榜任务：研制高置信度、高覆盖度、高精度的自动驾驶仿真测试验证平台，突破场景构建、车辆动力学建模、驾驶员建模、传感器建模等关键技术，提升自动驾驶系统功能测试和性能评价能力，验证自动驾驶系统是否符合应用功能要求和安全要求。　　预期目标：到2023年，基于高精度地图和三维重建技术构建场景库，建立自动驾驶仿真场景1000个以上，包括典型场景、连续场景、车路协同场景和城市道路场景。感知系统仿真实现激光雷达、毫米波雷达和摄像头仿真，能够接入自动驾驶感知和决策控制系统，实现道路环境场景仿真测试及量化评价，为行业企业提供有效的研发、产业化测试服务。　　(十)智能机器人　　 揭榜任务：重点围绕家庭服务、医疗健康、公共服务、养老服务、金融服务、巡检安监、智能物流等领域，突破包括多模态智能交互、多机协同及云平台、智能精准安全操控、感知信息融合、影像定位与导航等关键技术，推进智能机器人规模商用。　　预期目标：到2023年，面向不同应用场景，智能机器人具备以下一种或多种能力：在多模态交互能力方面，识别准确率在95%以上，在巡检等特定应用场景可实现对缺陷和隐患的全天候、全方位、全自主监测。在多机协同方面，具备高安全、高精度、超大作业范围协同能力，以及面向场景的智能化运维能力。在自主动作能力方面，具备自由移动与避障能力，在特定应用场景可实现安全可靠、智能决策的高自动化水平和高智能化水平的无人搬运能力。在智能知识库方面，拥有面向应用场景的规模化知识库，具备智能问答等功能。在健康护理服务方面，实现智能辅助诊断、身体指标检测、高清远程医疗等功能。　　(十一)智能无人机　　 揭榜任务：突破智能跟随、自主作业、群体协同作业等关键技术，推动5G通信、北斗导航、边缘计算等新技术在数据传输、链路控制、智能操作、监控管理等方面的应用。促进智能无人机在应急救援、通信保障、电力巡检、森林防控、采矿安监等危特场景的应用。　　预期目标：到2023年，智能无人机实现360°全向感知避障，避障模式下最大飞行速度不低于14m/s。新一代通信网络环境下，无人机远程高清图传屏到屏延时小于200ms，远程控制延时小于60ms。面向森林草原巡检、火灾预警和消防救援等应急场景应用无人机抗风七级，连续飞行时间不小于60分钟。人工智能飞行处理系统实现自动智能强制避让航空管制区域，产品达到国际先进水平。　　(十二)智能导盲产品　　 揭榜任务：围绕视障人群的无障碍独立出行需求，研制具有高性能、高精度、高度无障碍的导盲系统及产品，突破室内精准无障碍导航、室外复杂环境精准导盲、复杂场景下智能感知、自主决策、协同引导以及智能信息共享等关键技术，支持立体空间安全避障，提升路径学习、物品识别的自学习能力，进一步解决视障人群的出行问题。　　预期目标：到2023年，导盲产品利用5G、短距离通信和高精度卫星定位等技术，实现主动识别、主动判断、主动避障、主动引领、低时延快速响应，具备处理室内外各类复杂出行环境的能力，实现立体空间安全避障。通过语音、音效、震动等多种交互方式实现主动引领导盲功能，支持远程人工导盲服务。产品的续航时间、适用性、可靠性、安全性满足视障人群的出行需求。　　(十三)智能制造关键技术装备与系统　　 揭榜任务：突破智能装备自主识别、自主优化、自主学习、群体协同等关键技术，推动人工智能技术与智能制造装备融合。研发智能新型工业控制系统等创新产品，推进人工智能算法与工业自动化系统融合。研发智能工业软件，推进人工智能与研发设计、生产管控、经营管理等工业软件系统的融合与应用。　　预期目标：到2023年，智能装备具备环境感知、控制指令优化、自主学习、人机交互、协同组织功能，重复定位精度达到特定场景生产制造要求，具备5台以上单台装备的协同能力。智能工业控制系统涵盖10种以上人工智能算法模型。智能工业软件设计仿真领域形成不少于5类智能化功能模块，在生产管控、经营管理软件领域分别形成不少于20类智能化功能模块。在仓储物流、石油化工、服装纺织、轨道交通等主要工业领域实现集成应用。　　(十四)高精度工业视觉检测系统　　 揭榜任务：研制基于机器视觉、高精度传感等技术的工业视觉检测系统，推动视觉和人工智能技术结合的检测系统在精度、稳定性与检测速度等领域关键技术突破，实现视觉技术在测量、定位、检测、引导及识别等生产管理重点领域的场景创新与推广应用。　　预期目标：到2023年，3D视觉检测、小样本训练、多类型混合缺陷识别等关键技术实现重大突破，视觉检测系统的工业现场漏检率、误报率、测量精度、识别速度、系统一致性满足实际生产需求，实现产业规模化应用。　　三、公共支撑　　(十五)人工智能训练资源库　　揭榜任务：建设通用基础训练资源库和行业训练资源库，可提供合规的、高质量人工智能训练资源库、标准测试数据和服务能力，具备多类型、多场景数据采集与处理服务能力。通用基础训练资源库支持计算机视觉、智能语音、自然语言处理等典型人工智能应用训练数据，行业训练资源库可提供定制化行业领域训练数据服务。　　预期目标：到2023年，通用基础训练资源库具备以下一种或多种数据类型：语音识别数据时长超过9万小时，标注准确率超过97%。图片数据量超过1500万张，标注准确率超过97%。视频数据时长超过800小时，标注准确率超过97%。自然语言处理数据量超过600万条，标注准确率超过97%。行业训练数据满足相关领域如工业、交通、金融等行业的应用需求。　　(十六)大规模预训练模型　　 揭榜任务：研发面向计算机视觉、自然语言处理、智能语音等人工智能核心技术的大规模预训练模型。突破预训练模型的训练算力、时间等限制，结合微调等技术，提升常见视觉、语言任务的分析和处理效果，搭建人工智能通用算法底座，提升大规模预训练模型的公共支撑能力。　　预期目标：到2023年，构建至少覆盖多语种文本、语音、图像、视频的多模态预训练大模型，模型参数至少达到千亿级。构建人工智能预训练大型模型的工程化开发能力，建设通用的人工智能开发工作流，减少专家干预及人为调参。平台具备提供数据、代码、模型、API等服务的能力，在工业、医疗、城市、金融、物流、科学研究等行业领域实现规模应用。　　(十七)人工智能安全检测平台　　 揭榜任务：研发人工智能数据安全测试平台，支持对模型数据泄露行为检测。研发人工智能算法安全性测评平台，支持针对以人脸识别身份认证、自动驾驶智能识别等为代表的人工智能系统进行抗对抗样本攻击能力等安全风险的测评。研发面向金融、政务、电商等行业领域的风险监测预警平台。　　预期目标：到2023年，人工智能安全检测平台具备以下一种或多种能力：不少于3种人工智能模型数据泄露行为检测方法。不少于10种数字世界黑盒对抗攻击、不少于2种物理世界黑盒对抗攻击算法。平台支持对TensorFlow、PyTorch等典型深度学习框架训练出的算法模型的安全性进行高效的、自动化的测评，支持测评多种任务模型的安全性，如包括人脸识别身份认证、自动驾驶智能感知等任务。风险监测预警平台具备至少10种行业监测预警模型，大幅提高行业风险监测有效率与运行安全性，行业风险监测覆盖率显著提升。　　四、其他　　其他人工智能领域的特色化技术、产品、服务和平台等，应具有技术先进性，技术成熟度较高，产业化前景较好。

智能扬声器已经风靡千家万户，其消费者满意度与其智能扬声器对语音命令的理解程度密切相关。语音清晰度和音质对于平台提供商至关重要。那么，如何确保您的产品能够满足消费者的严格要求？真实测试一种常用的方法是测量响应准确率（RAR），方法是回放录制好的语音命令并评估语音命令被正确感知和响应的频率。常见的错误是使用标准的扬声器和传声器，但这会错误地指示性能，因为它无法准确再现人声的指向性和频率响应。比较准确的方法是使用人嘴和人耳模拟器。智能扬声器测试标准为确保质量及其品牌，智能扬声器平台对语音再现和识别系统提出性能要求，即要求使用与人类语音特征精确匹配的设备。这对于那些希望将“智能”功能集成到其产品中以符合平台供应商推荐的仪器制造商来说至关重要。再现人类语音和听力Bruel & Kjaer提供的市场主导产品人嘴和人耳模拟器可以满足这些平台的严格要求，确保质量和可重复性。高频头和躯干模拟器（HATS）Bruel & Kjaer的5218型高频HATS系列是产品音频评估领域的新标准。配备了人耳和人嘴模拟器，高频HATS可以在最高20kHz的频率范围内进行精确测量。它具有发出语音命令和测量智能扬声器响应质量的功能，可以对智能扬声器和其他语音操作装置进行全自动测试。Bruel & Kjaer的高频头和躯干模拟器符合ITU-T P.58标准的客观测量仪器标准中定义的主要功能。嘴模拟器Bruel & Kjaer的4227型嘴模拟器是一种高性能的人工嘴，可模拟人类语音的扩散模式。嘴模拟器的紧凑包装和坚固的结构使其非常适合在研发实验室或生产测试台上使用。其高品质的结构可在较长时间内提供可靠且可重复的测量，并且符合ITU-T P.51测试标准。语音中的声散要重现人的声音并获得用于智能扬声器测试的逼真的测试环境，就必须考虑声散。 语音弥散描述了语音的振幅随角度和距离的衰减情况。ITU标准定义了相对于嘴参考点（MRP）的衰减值。嘴参考点是唇参考面（LRP）前方25mm处的一个点，并定义了相对于距嘴参考点前方500mm处的65.3dB SPL或嘴参考点上的89.3 dB SPL的dB衰减。这些点位于以MRP为中心的一个圆上，并在水平面中按0°、±15°、±30°和±90°分布，在垂直平面中按±15°和±30°分布。知乎世界上最安静的房间 | 在消声室静静是种什么样的体验 | 国产大飞机C919拍西瓜的科学依据 | 声学界吉尼斯 | 最冷的乐器 | 特别烧钱的坑还有这种操作？ | 如何运用声学知识帮助沟通障碍人群？微信都说索尼大法好，究竟好在哪？声振界第一玄学之声品质 | 为何声音听起来“不舒服”？上汽通用五菱 | 更实用快速的NVH性能开发模式纯干货分享 | 7799型自由场声压法测声功率专属夏天的声音 | 用数据看蝉鸣您还可以通过如下方式联系我们，了解更多产品与应用详情：邮箱：cn.info@bksv.com官网：http://www.bksv.cn电话：400-900-3165（周一至周五9:00-18:00）

近日，杭州迅数在重庆第六届全国药物毒理大会上推出新品——MCN系列红细胞微核智能分析系统。　　迅数MCN系列红细胞微核智能分析系统专为遗传毒理大数据设计，适用Giemsa染色的哺乳动物骨髓或外周血红细胞微核试验。通过对嗜多染红细胞(PCE)的智能学习，采用随机共振技术，几十秒即可从上百张混有各类细胞的显微影像中抓取2000个PCE细胞并识别微核，自动计算含微核细胞率。　　显微细胞图像获取　　显微图像质量是微核识别精度的保证。高分辨率平场消色差油镜，大面阵高灵敏度CCD，细腻展现各类细胞色泽、轮廓、核质，确保每个视野获得较多的细胞。　　自适应随机共振技术　　微核试验染色玻片中细胞种类多，其中的“正染红细胞”、“嗜多染细胞”颜色浅，与背景色接近，传统的图像分割、颜色提取技术很难分辨。通过随机共振提高细胞弱色信号强度，再由互信息熵通过双稳态系统输出端处所获得的信息量，实现对弱色细胞的识别和特征提取。　　“随机共振_弱细胞识别系统”构成　　自动计算嗜多染红细胞在总红细胞中的比例　　典型红细胞智能学习记忆，消除染色背景、杂细胞(淋巴细胞、粒细胞等)干扰　　分离、提取正染红细胞(图1)、嗜多染红细胞(图2)，自动计算两者比例　　高效微核细胞识别　　利用微核的典型特征：嗜色性与核质一致、圆形、光滑、直径为红细胞的1/20-1/5，对已提取的1000-2000个“嗜多染红细胞”快速扫描，找出含微核细胞，并自动计算含微核细胞率。　　方便快捷的回检验证系统　　系统自动识别、提取的PCE、NCE、含微核PCE列阵细胞，允许用户追溯其来源、图像坐标并放大观察，轻松修正。　　显微测量、细胞计数　　数字测微尺(直线、弧线、曲线、角度、面积)直观测出显微数据 多功能颗粒计数模块，可用于多孔板克隆计数、 显微细胞总数自动统计。　　用于彗星参数的测量　　模糊图像清晰化　　自适应增强、边缘锐化、背景平整、滤波、边缘检测、形态学运算等27种图像处理功能，使得更清楚地展现染色体核形、更细微观察染色体数目和结构的改变。　　微核试验是检测染色体或有丝分裂器损伤的一种遗传毒性试验方法。无着丝粒的染色体片段或因纺锤体受损而丢失的整个染色体，在细胞分裂后期仍留在子细胞的胞质内成为微核。最常用的是啮齿类动物骨髓嗜多染红细胞(PCE)微核试验。以受试物处理啮齿类动物，然后处死，取骨髓，制片、固定、染色，于显微镜下计数PCE中的微核。如果与对照组比较，处理组PCE微核率有统计学意义的增加，并有剂量-反应关系，则可认为该受试物是哺乳动物体细胞的致突变物。

为深入贯彻党的十九大精神，加快发展先进制造业，推动人工智能和实体经济深度融合，落实“中国制造2025”和《新一代人工智能发展规划》部署，工业和信息化部日前印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（以下简称《行动计划》），以信息技术与制造技术深度融合为主线，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推进人工智能和制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设。 当前，我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。《行动计划》按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则，提出了四方面主要任务：一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。三是深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台、智能化网络基础设施、网络安全保障等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。 《行动计划》将充分利用现有资源和手段，加强部省联动，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区。推动建设相关领域的制造业创新中心，设立重点实验室，鼓励行业合理开放数据，支持重点行业和关键领域加大应用力度，促进人工智能产业突破发展。力争到2020年，实现“人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。 为保障各项重点任务的落实，《行动计划》还提出了五方面保障措施，包括加强组织实施、加大支持力度、鼓励创新创业、加快人才培养、优化发展环境等，推动形成良好的发展环境，保障《行动计划》的顺利实施，切实推动人工智能产业发展，助力实体经济转型升级。文章来源：科技司 图片来自网络