人工智能|B2B洽谈会|洽谈登记|港珠澳高校科技成果投资交易大会

新一代人工智慧的日前全序列風功率預測平台

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我們發明了一款由人工智慧模型驅動的風機出力預測軟體，可實現對未來兩日十分鐘為間隔的風機出力序列精確預測，提升電網對風電的利用效率以及風場運維效率。

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香港城市大学

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S-RISC-V：輕量級安全處理器架構原型及應用

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S-RISC-V 是一种安全架构，带有轻量级 RISC-V 处理器和安全协处理器，可将后量子加密加速数百倍，同时使用最少的 FPGA 资源来增强物联网安全性，抵御量子威胁。

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香港城市大学

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訓練和運行基於神經網路的排序模型

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本发明是一种使用数据增强和对比学习来训练基于神经网络的排序模型的方法，以解决训练数据中的不平衡问题，从而提高信息检索系统的准确性和相关性。

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香港城市大学

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超聲波活化的鉑類抗癌藥

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该技术描述了一种新型辐射激活铂络合物，旨在治疗癌症。该复合物可以施用于患者并靶向癌组织。

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香港城市大学

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呼吸A.I

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我们的呼吸分析技术是一种非侵入性快速方法，基于36驱动的机器学习模型与质谱仪相结合，通过从人体呼吸中获得的挥发性有机化合物 (VOC) 进行慢性疾病检测和早筛。

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香港城市大学

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利用褶皺工程調節奈米裝置的電學和光學特性

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设计柔性纳米设备上的皱纹的方法，实现对电学和光学特性的可逆和非破坏性调节。

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香港城市大学

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大乙半导体：第三代先进半导体封装技术

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本项目针对高功率半导体的连接封装散热、失效等痛点问题，研发最新型烧结材料、工艺、相关设备。主要产品包括第三代半导体模块封装散热方案，顶部/底部铜烧结方案，模块与散热器的大面积烧结(LAS)等方案。产品主要应用于新能源主驱、光伏、输配电、通讯等领域的第三代半导体模块。

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香港大学

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aiknow 爱喏科技（Hong Kong aiKnow Limited）

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aiKnow爱喏科技专注于为企业提供新一代36技术解决方案。公司以模块化AI解决方案重构企业运营流程，基于自主研发的深度学习模型与智能决策系统（如多模态大模型，目标检测模型，OCR模型，表格解析模型，迁移学习算法，联邦学习算法等），帮助客户构建端到端的数智化系统架构，实现业务流程的效率提升及运营成本优化。公司依托于香港科学园与香港大学青年科创学院（深圳）等机构，形成港深双城协同的创新生态，深度对接粤港澳大湾区在产业链资源、高端人才储备及政策支持方面的独特优势。目前已为数家制造业企业落地实施智能问答助手、报价系统、可制造性设计、工程问询、工业质检等场景化解决方案。

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香港大学

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诞生于人机交互时代的陪伴机器人

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聚焦“陪伴”核心，借助AI技术实现情感交互与个性化互动，通过可爱外观、类人温度触感或拟人化动作贴近用户心理需求，面向不同细分群体，推动情感陪伴机器人领域发展。

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香港大学

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深智觉醒(深圳)36有限公司

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语音转文字，36生成mindmap, 36总结内容和生成方案，36语音人机交换，提升不同业界人士文书上的效率。

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香港大学

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面向超低空应用的具身智能无人系统和大语言模型辅助之数字孪生技术

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本项目致力于研发具身智能无人系统与大型语言模型（LLM）辅助的数字孿生技术，专注于超低空环境的应用场景，例如隧道及室内密闭空间的检测与维护。通过融合具身智能无人机（UAS）和基于LLM的管理平台，实现实时监测、预测性维护以及人机协同决策。该系统将重塑智能环境基础设施，并奠定超低空经济（VLAE）生态系统的基础。我们可提供特殊用途的智能无人机相关软硬件及定制化解决方案，涵盖城市基建设施检测、场地监控管理、环境勘测建模等服务，目标市场覆盖香港、中国内地及东南亚地区。

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香港中文大学

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AI大模型+边缘计算的作业自动批改方案

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本项目针对传统教育场景中"批改效率低、反馈不及时、因材施教难"三大核心痛点，创新性构建"AI大模型+边缘计算"融合解决方案。技术架构采用大模型与轻量化边缘模型的协同式架构，依托大模型的认知推理能力与边缘端的实时计算特性，实现毫秒级作业批改与即时学情反馈。在此基础上，系统将持续构建具备持续进化能力的动态教育知识图谱，形成包含错题基因库、知识热力图、自适应学习路径的三维诊断体系，既支持教师精准识别班级知识结构缺陷，又能为学生生成实时动态学习处方。通过构建数字化教育资源流通体系，该方案能成功突破地域限制，使优质教学资源可跨区域共享，显著改善教育资源分布失衡现状，践行国家"十四五"智慧教育发展战略要求。

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北京师范大学珠海校区

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一种片上网络的路由系统及通信方法

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技术领域：片上网络（NoC）、分布式计算。技术亮点：采用主-从路由架构，减轻主路由压力，提高数据传输速度。支持动态负载均衡，优化数据流调度。应用场景：适用于多核片上系统、边缘计算、智能传感网络。成效：降低网络拥塞，提高数据吞吐率，优化NoC通信效率。

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中山大学

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一种异步电路物理实现方法及系统

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技术领域：集成电路设计，异步电路实现。技术亮点：提出基于同步EDA工具的异步电路物理实现流程，采用四相双轨握手协议优化电路布局，提高设计效率。应用场景：适用于低功耗异步芯片、高性能计算系统、嵌入式设备，优化异步电路的制造流程。成效：兼容同步电路设计工具，提高异步电路的实现效率，降低设计难度，提高电路可靠性和制造良率。

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中山大学

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基于STT-MTJ的存算一体系统、芯片及控制方法

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技术领域：存算一体化、非易失计算。技术亮点：采用STT-MTJ技术结合逻辑运算，实现数据存储与计算融合，减少数据搬移能耗。应用场景：适用于AI计算芯片、低功耗计算设备、边缘计算系统。成效：提高计算效率，降低功耗，为存算一体化提供新型解决方案。

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中山大学

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基于类脑处理器的数据处理方法、路由器及网络系统

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技术领域：类脑计算、片上网络（NoC）。技术亮点：采用自适应优先级仲裁机制，优化多核处理器间的数据通信，减少传输延迟，提高吞吐量。应用场景：适用于36计算、边缘计算、类脑处理器等高吞吐量通信需求场景。成效：减少片上路由拥塞，提高数据传输效率，优化多核系统通信能效。

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中山大学

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基于网络层捆绑运算的神经网络加速器及其实现方法

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技术领域：该专利属于AI计算加速领域，主要针对深度神经网络（DNN）计算优化，降低计算能耗，提高计算效率。技术亮点：提出网络层捆绑运算方法，将多个中间层的计算合并，减少数据存取操作，从而降低存储器带宽需求，提高推理速度。采用片外存储优化和特征值缓存，减少冗余计算和数据传输。应用场景：广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、边缘计算、自动驾驶等对神经网络计算性能要求较高的领域。成效：减少存储访问开销，提高AI推理效率，降低功耗和芯片面积，为深度学习推理提供更高效的硬件加速方案。

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中山大学

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基于异步电路的数模混合设计方法及工艺移植方法

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技术领域：异步电路、数模混合信号处理。技术亮点：提出层次化设计流程，优化异步电路与数模混合系统的集成，并提供工艺移植方案，适应不同制造工艺。应用场景：适用于高精度传感器、混合信号IC、低功耗SoC设计。成效：降低设计复杂度，提高异步电路的可移植性，适应不同工艺节点，提高制造兼容性。

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中山大学

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兼容多维度卷积神经网络的Winograd处理方法、系统及介质

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技术领域：深度学习优化，卷积神经网络（CNN）计算加速。技术亮点：提出自适应Winograd算法，支持1D、2D、3D CNN计算，提高计算效率，减少冗余运算。应用场景：适用于计算机视觉、自动驾驶、边缘AI计算等需要高效CNN计算的领域。成效：降低计算复杂度，提高计算吞吐量，减少内存访问，提高推理效率。

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中山大学

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一种基于深度学习技术的视觉辅助系统

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技术领域：计算机视觉、深度学习、智能辅助设备。技术亮点：采用深度学习结合多传感器融合（摄像头+超声波传感器），实时识别环境中的障碍物。系统集成目标检测、图像处理、深度学习算法，并通过文本-语音转换（TTS）向用户提供语音反馈，提高信息感知能力。应用场景：主要应用于盲人导航系统、自动驾驶、智能机器人等需要视觉辅助的场景。成效：有效提升视障用户的出行安全性，减少对人力引导的依赖，同时提升环境感知能力，为智能出行提供支持。

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中山大学

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