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繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。（The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

繪畫作品的藝術風格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準確定義。基于深度學習的畫像風格遷移讓機器自行學習藝術家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現出與藝術家作品一致的風格。本演示可以把藝術家的風格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現出不一樣的藝術氣息。 （The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

AI心理情緒識別系統1.多模態信號采集：人臉動態圖像、腦電信號采集、語音情感檢測。2.功能模塊包含：情緒檢測、情緒檔案、數據統計、用戶管理、系統設置功能模塊。3.系統基于情緒心理學相關理論，結合面部表情的二維情感空間分析技術、腦電信號的狀態分析、語音的三維情感空間分析三種模態相互融合疊加技術，檢測人心理情緒狀態，提高其檢測準確度。3.    基于攝像頭面部情緒識別技術，可以實時分析人體面部所包含的情緒狀態。通過非接觸式的實時視采用 AI 人工智能學習技術，結合心理學，通過對被測試人員 60秒的測試，能夠獲取相關心理/心理指標。幫助被測試人員了解自己的心理健康狀況，并且引起人們重視心理健康，從而在工作、學習、生活當中提高身心健康。并且通過定期測試，能夠獲取個體、準確的進行心理危機預警，顯示被測人員心理危機測試報告，提醒心理醫生重點關注。用戶在進行注冊登錄后，根據語音提示可直接進入測試界面進行情緒識別。點擊測試按鈕，調整好站立位置，臉部朝向屏幕，人臉錄入即可完成測試，測試完成即可生成測試報告并能打印報告。4    基于腦電生物傳感器狀態檢測、實時展示人體腦波原始狀態指標以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8個EEG參數。5.    采用任務態模式進行語音情感分析，測試者按照系統設定的特定語境信息進行朗讀來進行情感分析。6.    檢測結束后可實時出具“心理生理狀態分析結果報告”，其中包括被測試人員信息、檢測時間、12維度心理生理情緒數據，包含正面情緒（平衡、自信心、活力、調節水平），負面情緒（攻擊性、壓力、緊張、可疑），生理參數（抑制、神經質、消沉、幸福指數），以及綜合狀態指標：專注度、放松度、疲勞指數、焦慮指數、壓力指數、抑郁指數等。7.    統計分析：系統自帶數據中心的統計功能，可以按單位進行所有檢測人員的壓力分布圖及重點關注人員的信息顯示。8.    檢測完成后系統自動生成檢測報告，檢測報告需包含每項參數的檢測數據大小、參考范圍、異常數據等，以及用情緒參數雷達圖、餅狀圖、直方圖、曲線視圖等多種表示方法。9.    信息查詢功能：管理員可通過多條件查詢功能，只需通過任意一項查詢條件即可快速查詢出與之對應和匹配的測試者信息，以及該測試者的歷史測試記錄，并可對該測試者的測試記錄進行縱向和橫向對比，綜合分析該名測試者的心理健康狀況。9.用戶管理端：以管理員身份登錄該系統可對用戶進行管理。可進行添加用戶、刪除用戶、查詢用戶、用戶信息修改、密碼修改、級別權限設置、單位框架搭建、查看用戶報告，以及導出、打印用戶報告。10.系統具有特定場合模態設置功能，可關閉和開啟語音檢測功能。11.視頻檢測時面部框具有信號質量檢測功能，通過不能的顏色在面部框進行彩色狀態提示，同時具有人臉檢測判別功能，比如面部不全、距離較遠等識別功能

Ai視覺檢測機器人是一款搭載了六軸工業機械臂、視覺人工智能和工業大模型的高科技設備，充分利用機械臂的多軸靈活運動、重復定位精度高等優勢，主要用于復雜外形工業產品的缺陷檢測，特別是汽車零配件、新能源、核電領域等高端制造、品控要求高的產品外觀檢測。

1. 通過醫院患者體檢數據，進行大數據分析，找出特定疾病的隱性特征，并利用機器學習理論預測患者患病概率。2. 開發針對特定疾病診斷的深度學習模型，完成AI自動生成診斷報告，代替人工診斷，實現快速就診。3. 開發出真菌AI

松鼠AI，通過人工智能智適應學習系統，加上線下實際的學習場景，設立先進的教學模式，能夠將優質教學送到全國各地，讓全國的孩子在同等的情況下享受到公平的、優質的教育資源。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

一、產品概述 文香行為分析系統支持人工智能技術，實時洞察教學場景變化，通過智能行為分析盒可以自動抓拍并分析教師和學生的行為活動，并自動生成報告，例如：舉手人數、低頭人數、情緒占比率統計分析等，對課堂教師和學生行為進行分析，了解學生對學習的狀態。通過人工智能及大數據個性化精準分析，從單一到多元，從封閉到開放，助力學校個性化教學的發展。對學校基礎信息管理和學生行為相關數據進行收集，并將采集到的數據進行數字化存儲，為智慧學校建設提供重要資源。 二、產品特點 課表一鍵導入 課表一鍵導入 多種可視化圖表 智能統計分析 三、智能行為分析盒 無嗓音：采用嵌入式ARM架構，無風扇設計，使用時無噪音 支持本地輸出：HDMI支持本地輸出查看分析畫面，畫面中標注實時分析結果 網絡視頻流接入：支持不小于2路網絡視 頻流接入，實現教師、學生行為實時分析 標準接口對接：采用1路千兆網口，支持標 準的HTTP接口，與學校信息化系統對接 適應大場景分析：支持云臺巡視功能，可 在行為分析盒配置巡視，適應大場景分析 安全供電：為保證產品使用安全，行為分 析盒采用12V安全供電

斑馬AI課，是專為2-8歲孩子提供多學科在線學習的智能教育平臺，由猿輔導在線教育出品，騰訊投資。現擁有英語、數學思維、語文等多個學科AI課程產品。課程通過趣味AI課+專業老師同步輔導的全新教學模式，個性化規劃學習路徑，全面提升學習效率，助力孩子的全面發展。