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  • 健康医疗

定位

面向研究院所计算机、自动化、模式识别、数学、遥感以及医学等学科教学和科研以及大型企业人工智能研发部门。

国内教育科研现状和问题

  • 平台搭建难
  • 环境支付慢
  • 科研支撑弱

    平台搭建难

    综合类高等院校一般具有多学科类别、多专业应用设置、多种创新实践基地的实验教学平台。为确保实验教学的正常开展,面对软件管理与技术维护上的难点, 适时地借助当下成熟的云计算技术,开发运用具有教学管理和软件应用双重功能的桌面虚拟化系统,能降低管理维护成本,提高工作效率,是构建实验教学平台的核心内容,院校构建实验平台主要用于科研、教学,但AI计算平台涉及多学科专业知识,构建非常复杂耗时。

    环境支付慢

    技术的快速发展催化了一种深度学习的环境,为课程的创新、教学的创新,尤其是学习的创新提供了前所未有的技术支撑, 由于教学等实际需求,需要平台能够快速生成环境,使用完毕快速还原回收资源。

    科研支撑弱

    当前人工智能(或深度学习)开发流程极为冗长,基础设施的开发、搭建、调试往往要耗费数月时间,期间透明性低,测试频繁,效率低下,且主要依赖开源软件集成,应用场景单一且提供算法、模型等资源有限,科研支撑不足。

高校人工智能云计算中心解决方案是面向高校、科研院所的人工智能云计算中心,整合计算资源、存储资源、计算框架和模型算法等,构建满足学生 、教师的 AI科研教学公共服务云平台,屏蔽底层基础架构复杂性,使得科研人员专注算法、模型和业务创新,提升教学科研效率。

什么是智慧城市?

更透彻的感知 / 更全面的互联互通 / 更深层次的智能

城市大脑,简而言之就是利用人工智能技术,形成以数据为驱动的城市决策机制,根据实时感知的各项数据,调控调配公共资源,使城市的管理更高效、城市的服务更便捷。

智慧城市人工智能云计算平台—城市大脑解决方案

定位

基于海量遥感影像数据样本训练优化算法,实现遥感影像目标识别、地物提取、图像分类等基础能力,服务军口和民口应用。

国内卫星遥感现状和问题

  • 海量数据
  • 多数据来源
  • 多数据类型

    海量数据

    卫星拍摄的遥感影像,不同分辨率不同载荷,基于时间轴,所有的识别和分类等操作需要从海量数据中进行。 遥感卫星影像数据的精度提高,使得遥感数据量急速膨胀,遥感数据处理的运算量也随之急剧增加。

    多数据来源

    遥感影像来自卫星、无人机、近景等不同数据源,需要对多源数据进行整合和处理。 多源数据的融合能富集同一地区不同数据源的互补信息,降低其不精确性,减少模糊度,使分类更加精确,可靠,以形成对目标的完整一致的信息描述。

    多数据类型

    卫星成像主要采用光学成像和合成孔径雷达(SAR)成像技术从太空对地球或月球等天体进行成像。遥感数据资源丰富, 数据有光学、雷达、SAR等多种成像方式,产生多种结果形式,需要对各种类型的数据进行合适的转换和操作。

采用开放架构,广泛联合遥感领域研究院所和专业企业,以HyperAI Cloud创新计算平台为基础,整合影像分类、目标识别、变化检测、地物提取等 预训练模型算法,面向指挥控制、情报侦察和赛博空间等行业应用领域,提供遥感智能信息处理能力平台。

定位

基于多来源多病种的数据样本,提供基于影像分析的单点突破算法,服务于医学影像分析诊断,肿瘤检测,基因测序等领域。

国内健康医疗现状和问题

  • 大数据
  • 多数据来源
  • 多病种类型

    大数据

    通常情况下,病理医生负责审查病理切片上可见的所有生物组织,但是每个患者有很多病理切片,在进行 40 倍放大时每个切片都有 100 多亿的像素(10+gigapixels)。 想象一下要浏览 1000 多个百万像素的图片,还要为每个像素负责。这需要阅读大量的数据,但是医生的时间往往是不够的。不同尺度,基于时间轴,所有病理检测诊断操作需要从海量数据中进行。

    多数据来源

    医学影像信息多样化,如B超扫描图像、彩色多普勒超声图像、核磁共振(MRI)图像、X-CT图像、X线透视图像,各种电子内窥镜图像, 显微镜下病理切片图像等。随着医学诊断可视化技术的深入发展,人们正在不断努力,寻求更清晰、更有诊断价值的高质量医学图像。

    多病种类型

    医疗数据复杂、数据内容多,数据来源于肺癌、乳腺癌、眼底病、皮肤癌、脑部疾病、肝癌等不同病种。 针对不同病种,有效提高病种医疗质量,并对病种医疗质量进行描述性分析和多因素分析。

采用开放架构,广泛联合医疗领域研究院所和各级医院,整合影像分类、细胞追踪、特征提取等基础算法,面向医学影像分析诊断、 肿瘤检测、基因测序、药物发现等行业应用领域,提供医疗人工智能处理能力平台。

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