經過5年左右的人工智能相關工作和學習的經驗積累，本團隊將于2020年開始正式承接人工智能相關項目課題以及各類研究型科研任務。目前，本團隊的關于人工智能相關項目領域的軟硬件以及布局如下：

1.計算機/服務器設備

目前人工智能的深度學習算法是建立在大數據的基礎上的，人工智能在工作過程中首先要對大數據進行挖掘，然后再利用大數據訓練人工智能模型。如最為常見的數據庫有ImageNet數據庫，UCI數據庫，RAWDAD數據庫，AWS數據庫，NASA數據庫，Webhose數據庫，BROAD數據庫，MNIST數據庫，CIFAR-10數據庫，Caltech101數據庫，SVHN數據庫，耶魯人臉數據庫，TIMIT聲學。

    本團隊目前配置 P720 聯想工作站主機雙顆CPU金牌/256G內存/P5000顯卡。 

此外，如果是個人PC電腦，建議配置32G內存，I7-9700或者以上8核CPU，顯卡6G或者以上電腦。

對于剛入門初學者，可以使用google等大公司的云服務。

2.人工智能軟件平臺

   目前，我們開發人工智能，如深度學習，強化學習等。涉及到的軟件有如下幾個：

   A.仿真1，使用MATLAB2019a或者以上版本，最新版本的MATLAB提供了大量的深度學習，強化學習工具箱，對于擅長使用MATLAB各行各業科研人員是一個不錯的選擇。

   B.仿真2，python開發，使用pycharm等平臺進行人工智能開發，一般需要安裝下TensorFlow/caffe等

   C.linux下python開發，安裝Ubuntu操作系統，使用python進行開發

   D.基于FPGA的人工智能算法的硬件實現。本團隊主要使用xilinx的vivado/ SDSOC/ Vitis等平臺開發。

3.人工智能開發板硬件平臺

    目前，本團隊對于一些通用性的小型人工智能項目，采用的硬件開發板平臺為  

Xilinx的zynq/ zynq UltraScale+ MPSoC等

NVIDIA 的Jetson TX2等

4.熟悉的AI模型

   比較熟悉的深度學習算法包括R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN，MTCNN，RNN，Char RNN，LSTM，pointnet/pointnet++，Efficientnet，AlexNet，GoogleNet，LeNet，ZF Net，VGGNet，ResNet等等。

   比較熟悉的強化學習算法包括Q-Learning，SARSA，DQN，Actor-Critic，TPRO，Off-Policy，DDOG，PPO，梯度策略，反向強化學習等等。

5.本團隊人工智能業務范圍

    常規深度學習算法/強化學習算法的python仿真/MATLAB仿真，使用FPGA在zynq等芯片平臺中實現。

特殊領域深度學習的研發，開發特殊用途的深度學習算法以及對現有深度學習算法的改進，并支持各類通用數據庫或者客戶提供特定數據庫的性能驗證支持。

1).基于深度學習的人臉識別系統

2).基于深度學習的物體識別系統

3).基于深度學習的車輛識別系統

4).基于深度學習的數字識別系統

5).基于深度學習的人體健康識別系統

6).基于深度學習的人體步態識別系統

7).基于深度學習的手勢識別系統

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6.廣告推廣

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基于FPGA的深度學習實現，基于FPGA的強化學習實現；