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人工智能邊緣實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為標(biāo)準(zhǔn)的2.5U機(jī)架式設(shè)備，配置20塊FPGA開發(fā)板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學(xué)員同時(shí)進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)、調(diào)試、下載及相關(guān)驗(yàn)證，并具備SoC網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA遠(yuǎn)程調(diào)試技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)為教學(xué)實(shí)驗(yàn)提供配套服務(wù)，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)驗(yàn)室的虛擬仿真技術(shù)。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

采用特征可視化技術(shù)對嗜酸性粒細(xì)胞與非嗜酸性粒細(xì)胞進(jìn)行了特征區(qū)分，結(jié)果與病理形態(tài)學(xué)診斷特征一致。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員還對診斷耗時(shí)進(jìn)行了比較，采用現(xiàn)有病理醫(yī)生隨機(jī)抽取10個(gè)視野的方法計(jì)數(shù)和診斷一個(gè)鼻息肉患者平均需要12.7分鐘，病理醫(yī)生若進(jìn)行全片視野進(jìn)行完整計(jì)數(shù)和診斷平均需要148.6分鐘，而AICEP進(jìn)行一個(gè)全片診斷只需要5.4分鐘，大大節(jié)約了時(shí)間成本和人力成本。下一步，AICEP平臺(tái)將進(jìn)行云化及模塊化，通過云平臺(tái)將專家級(jí)的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。       該成果也是我校附屬第三醫(yī)院與清華珠三角研究院自2019年4月聯(lián)合成立粵港澳大灣區(qū)首個(gè)“醫(yī)學(xué)人工智能中心”后的又一研究成果。該醫(yī)學(xué)人工智能中心基于中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院“一體兩翼、三城四院”發(fā)展格局下豐富的醫(yī)療資源，多個(gè)學(xué)科群的優(yōu)勢和特色以及清華珠三角研究院、清華大學(xué)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，著力建設(shè)三大平臺(tái)：醫(yī)療影像輔助診療平臺(tái)、人工智能技術(shù)服務(wù)平臺(tái)、專業(yè)技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)。計(jì)劃5年內(nèi)將該中心打造成粵港澳大灣區(qū)醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用的示范基地。

利用十年百余萬次的近視眼醫(yī)學(xué)驗(yàn)光大數(shù)據(jù)，揭示出真實(shí)世界青少年近視眼發(fā)生、進(jìn)展與穩(wěn)定的規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用隨機(jī)森林算法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立人工智能預(yù)測系統(tǒng)，可對近視進(jìn)展趨勢進(jìn)行個(gè)體化預(yù)測，3年內(nèi)準(zhǔn)確率達(dá)90%，10年內(nèi)準(zhǔn)確率達(dá)80%以上，也可提前8年有效預(yù)測高度近視，為近視眼的精準(zhǔn)干預(yù)提供了科學(xué)依據(jù)。?開發(fā)出一套人工智能云平臺(tái)，提供高效的近視預(yù)測服務(wù)。通過訪問智能平臺(tái)，輸入前后兩次檢查的年齡和度數(shù)（間隔至少一年），即可預(yù)知10年內(nèi)的近視度數(shù)變化與高度近視風(fēng)險(xiǎn)。       中山眼科中心近年來對近視眼進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究，不斷取得突破，產(chǎn)生了重大的社會(huì)影響和意義。

IECUBE-6760 人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)套件針對人工智能基礎(chǔ)入門教學(xué)場景，學(xué)生無需任何專業(yè)編程基礎(chǔ)，通過項(xiàng)目制實(shí)驗(yàn)方式，從實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練角度出發(fā)，激發(fā)學(xué)生對人工智能的學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生建立人工智能技術(shù)概念，建立解決各種行業(yè)問題的基礎(chǔ)能力。結(jié)合人工智能在安防、醫(yī)療診斷、機(jī)器人、智能家居、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，適用于廣泛工科專業(yè)在人工智能方向的人才培養(yǎng)。 

2025年4月26日，中國日報(bào)網(wǎng)以《全國首家廣電視聽人工智能學(xué)院共建合作簽約儀式舉行》為題對我校進(jìn)行了報(bào)道。

1. 痛點(diǎn)問題 本項(xiàng)成果涉及新型疫苗的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過程中的抗原精準(zhǔn)設(shè)計(jì)。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設(shè)計(jì)。

本項(xiàng)目中我們將從分子結(jié)構(gòu)入手，設(shè)計(jì)開發(fā)BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預(yù)抑制AD發(fā)展，開發(fā)出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達(dá)到AD早期診斷和干預(yù)治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。整個(gè)研究工作具備以下特點(diǎn)：（1）設(shè)計(jì)開發(fā)近紅外BODIPY熒光探針對細(xì)胞和活體進(jìn)行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對與AD早期相關(guān)的Aβ寡聚體具有特異響應(yīng)，為臨床前AD早期診斷提供科學(xué)依據(jù)；（3）BODIPY通過與Aβ聚集的作用點(diǎn)結(jié)合，呈現(xiàn)熒光，到達(dá)有效診斷的目的，在此基礎(chǔ)上Aβ聚集纏結(jié)的作用點(diǎn)被BODIOY占據(jù)從而達(dá)到一定程度上抑制AD發(fā)展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結(jié)合，可進(jìn)一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點(diǎn)，對Aβ聚集過程起著關(guān)鍵作用。四個(gè)β折疊的Aβ通過FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標(biāo)志，嚴(yán)重?fù)p害了大腦的健康。當(dāng)β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時(shí)，F(xiàn)F幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機(jī)會(huì)（Scheme 1D），并能夠通過熒光信號(hào)傳輸有效地診測早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉(zhuǎn)，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關(guān)。當(dāng)β折疊的Aβ形成原纖維時(shí)，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結(jié)構(gòu)的核心，大多數(shù)FF參與Aβ的自組裝并形成球形結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致NB-K與Aβ原纖維的結(jié)合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現(xiàn)出更大的自由彈性，這可能導(dǎo)致NB-K對Aβ單體的不良反應(yīng)。總的來說，NB-K可以有效地分化以響應(yīng)寡聚體和單體/原纖維，從而達(dá)到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，F(xiàn)F的兩個(gè)芳環(huán)與NB-K的兩個(gè)芳環(huán)很好地重疊，形成穩(wěn)定的π-π結(jié)構(gòu)。FF的羧基和氨基進(jìn)一步促進(jìn)了NB-K-FF的結(jié)合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區(qū)別如下：1）NB-K的分子量約為ThS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進(jìn)入由芳香環(huán)形成的淺槽，因此NB-K不能染色結(jié)合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結(jié)合基段為FF。當(dāng)Aβ形成β折疊時(shí)，折疊點(diǎn)恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結(jié)果是NB-K會(huì)牢固結(jié)合識(shí)別響應(yīng)Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時(shí)內(nèi)衍變形成Aβ寡聚物，在72小時(shí)后開始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對比NB-K，以實(shí)時(shí)監(jiān)測單體Aβ隨時(shí)間的衍變聚集。在72小時(shí)后，ThT熒光強(qiáng)度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對于NB-K，熒光強(qiáng)度在10小時(shí)后迅速增加，僅在40小時(shí)后才達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時(shí)間（Figure 1A, ）。 在24小時(shí)NB-K熒光強(qiáng)度急劇升高，這應(yīng)與NB-K陽性Aβ物種有關(guān)，即Aβ寡聚體。換句話說，NB-K抑制寡聚體轉(zhuǎn)變?yōu)樵w維。此外，使用熒光光譜法評(píng)價(jià)了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區(qū)分識(shí)別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強(qiáng)了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強(qiáng)度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說明ThT只對Aβ原纖維有熒光響應(yīng)信號(hào)，而NB-K對Aβ寡聚物有很好的熒光響應(yīng)信號(hào)，相比之下，NB-K對Aβ寡聚物的熒光響應(yīng)性能高于ThT對Aβ原纖維熒光響應(yīng)。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時(shí)后，通過SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態(tài)。我們發(fā)現(xiàn)，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結(jié)構(gòu)（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復(fù)雜的如斑塊狀的聚集體結(jié)構(gòu)（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構(gòu)象聚集，從而產(chǎn)生有序排列的結(jié)構(gòu)，而ThT對Aβ單體衍變聚集沒有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過程中，核心纏結(jié)成不溶性的原纖維，周圍是由可溶性寡聚物組成的環(huán)狀結(jié)構(gòu)，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現(xiàn)象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進(jìn)一步說明NB-K對Aβ寡聚物的特殊識(shí)別性和熒光信號(hào)響應(yīng)性，這對AD早期診斷預(yù)防研究無疑是一個(gè)有價(jià)值的信息。

人工智能語音交互實(shí)驗(yàn)套件是一款用于人工智能語音方向的AI實(shí)驗(yàn)套件。開發(fā)板搭建Linux系統(tǒng)，可自主進(jìn)行嵌入式生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用軟件開發(fā)，支持深度的語音識(shí)別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)。通過這套設(shè)備的學(xué)習(xí)，可以認(rèn)識(shí)了解 AI 人工智能嵌入式設(shè)備的架構(gòu)、硬件部署、軟件在 AI 領(lǐng)域中語音識(shí)別、語音合成等應(yīng)用上的實(shí)現(xiàn)，是一套 AI 前端實(shí)踐性極強(qiáng)的學(xué)習(xí)套件。        套件配套實(shí)驗(yàn)清單（含知識(shí)點(diǎn)），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術(shù)的實(shí)驗(yàn)過程。并提供教學(xué)指導(dǎo)、實(shí)驗(yàn)視頻、實(shí)驗(yàn)手冊、實(shí)驗(yàn)PPT等，便于師生更好的理解實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，是高職、本科院校相關(guān)專業(yè)在 AI 智能語音方向課題的專用教學(xué)實(shí)驗(yàn)套件。