眼科超广角眼底彩色照相机

自主研发的超广角眼底相机，可实现视网膜大范围高清成像，为糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼等眼底疾病的早期筛查和精准诊断提供关键影像支持。已实现技术转让。

眼科 OCT 光学相干断层扫描成像仪

基于光学相干断层扫描（OCT）技术，实现视网膜各层微结构的高分辨率三维成像，可用于黄斑病变、视网膜脱离等眼科疾病的无创精准诊断。已实现技术转让。

便携式眼科 OCT 照相机

在传统 OCT 基础上实现便携化设计，方便基层医疗机构和社区筛查场景使用，降低眼科影像检查的门槛，助力优质医疗资源下沉。

肿瘤智能光声诊断仪

基于光声效应的肿瘤显微成像系统，融合光学高对比度与超声深穿透优势，可实现早期肿瘤的高灵敏度、高分辨率无创检测，包括乳腺癌、甲状腺癌、皮肤癌的快速无创诊断。该设备是落实国家卫健委"两癌筛查"政策的重要技术支撑，可为乳腺癌的早期无创筛查提供全新解决方案。团队基于自建的光学分辨率光声显微（OR-PAM）系统，对回盲部恶性肿瘤与混合痔组织切片开展光声显微成像与区域分割，并进一步提出基于 OR-PAM 的虚拟 H&E 染色方法，采用小波增强对比式翻译实现结构保持，将单波长光声图像转换为可解释的病理染色图像，相关成果连续发表于 Journal of Biophotonics（2025、2026）。已实现技术转让。

深层光谱治疗仪

基于特定波长光谱的深层治疗设备，利用光与生物组织的相互作用实现精准治疗，可应用于伤口愈合促进、疼痛管理、皮肤病治疗、褥疮、糖尿病足、手部腕部腱鞘炎（"手机手"、"鼠标手"）、膝骨关节炎等多个临床场景。已实现技术转让。

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拉曼光谱无创血糖检测仪

利用拉曼光谱分析技术，实现血糖浓度的无创实时检测，告别传统指尖采血。面向糖尿病患者的日常血糖管理提供便捷、无痛的全新解决方案。依托 GlyLeaf 智慧血糖风险管理产品矩阵（自有无创血糖仪 × GlyLLM血糖多模态大模型 × 糖宝宝APP × 糖医生APP），构成从检测到医生接住的慢病服务闭环。

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高速成像流式细胞仪

集成高速成像与流式分析技术的新型细胞成像仪，可对高通量细胞样本进行快速形态学分析。在宫颈癌早期筛查等领域具有重要的临床应用价值。团队提出面向低成本免标记成像流式细胞术的 Acquisition-Adaptive Minute Target Detection Framework，SM-YOLO 在自建数据集上达到 1129.9 FPS 推理速度与 94.5% mAP50，相关成果发表于 Optical Review（2026）。

"灵犀" —— AIoT 智能美容仪

面向家用美容场景的三合一便携式 AIoT 智能美容仪，热敷 · 震动导入 · 伸缩推拿 三通道协同工作，以 ESP32-C5 为主控，通过 Flutter 跨平台 App 经 BLE 5.0 无线联动，软硬协同把医美级手法带回家。采用 AON7410 逻辑级 N-MOS 统一分立式驱动架构，具备双轨供电、三级滤波与三重安全保护（低压/堵转/过温），可快速适配 手持式美容仪、LED 光疗面罩、肩颈按摩仪 等多种产品形态。

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数字听诊器与肠鸣音分析系统

融合传统听诊技术与 AI 声音分析的智能听诊设备，可对心音、肺音、肠鸣音进行自动采集、降噪和智能辅助分析，提升基层医疗的诊断效率和准确性。

医学影像智能分析系统

基于深度学习的医学影像智能辅助诊断系统，涵盖眼科影像分析（眼底照片、OCT）、肠道影像分析和宫颈影像分析等，辅助医生提高诊断效率和精度。部分系统已进入临床应用。

"颈智察" —— AI 颈动脉彩超智能检测系统

面向颈动脉彩超影像的 AI 智能辅助诊断系统，基于卷积神经网络（CNN / YOLOv8）构建多任务模型，实现颈动脉血栓的自动识别、精准分割与形态分类（水母状、丝絮状、羊尾状等），助力脑卒中的早期预警与高危人群筛查。系统与北京安贞医院综合超声科合作研发，2022 年 9 月登上北京电视台《健康北京》栏目。基于真实临床病例数据集训练，模型在验证集上 mAP@0.5 = 0.953、查准率 0.933、查全率 0.912，达到辅助筛查可用级别。已实现技术转让。

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"谱耳慧" —— AI 拉曼光谱遗传性小耳畸形智能筛查系统

面向先天性小耳畸形的 AI 智能筛查系统，融合共聚焦拉曼光谱（分子指纹）与成像式流式细胞仪（形态学）两大技术路线：基于 LDA + Logistic Regression 对 112 例临床样本实现 86.72% 分类准确率，基于 YOLO 深度检测模型在 1000 帧/秒成像流速下对异常细胞检出率达 89%。系统与中国医学科学院整形外科医院外耳整形再造科合作研发，实现无标记、无创、快速、低成本的遗传性疾病早期筛查，可面向优生优育与辅助生殖场景推广。

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足底压力智能分析仪（智能鞋垫）

集成多模态传感的智能鞋垫系统，可实时采集步态、足底压力等数据，结合 AI 算法进行运动分析和健康评估，应用于运动康复、老年人跌倒预警等场景。已实现技术转让。

可穿戴式柔性抗扰心电智能监测系统

采用柔性传感器和先进抗干扰算法的可穿戴心电监测设备，实现日常生活中连续、稳定的心电信号采集与智能分析，为心血管疾病的预防和预警提供数据支撑。

PiCarVoice —— 家庭机器人实时语音交互系统

面向家庭陪伴机器人的端侧实时语音对话系统，在桌面端与 Raspberry Pi 5（Ubuntu）边缘平台上实现低延迟、可打断、带回声消除的自然语音交互。核心技术包括双状态 AEC 回声消除、能量 + VAD 双重门控、本地 Barge-in 检测、全双工三态状态机，以及系统提示一次注入的人设与用户背景定制。基于 Flutter 跨平台 UI 同时覆盖桌面端与嵌入式端，可扩展为语音驱动的家庭服务机器人，应用于儿童陪伴、老人看护与家庭服务小车等场景。

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PiCar Mini 2WD —— ESP32-C3 SuperMini 超低成本智能小车

面向 STEM 与嵌入式入门 的二驱智能车：WiFi/BLE 扩展遥控与联网，超声波避障、运行按键与红绿 LED 状态指示，MicroPython 易教易学；硬件开源、装配快，极低成本（核心物料¥32.98、整车¥35~40，详见专题页）。适用于高校机器人与人工智能实验、创客与通识课。

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PiCar Mini 2WD v1.1 —— 驱动板集成版超低成本智能小车

面向 STEM 与嵌入式入门 的二驱智能车平台：一块专用驱动 PCB 集成 TC1508A 双 H 桥、电源、红绿 LED、双轻触开关与超声波接口；主控插接 ESP32-C3 SuperMini，支持 WiFi/BLE 与 MicroPython；整车约 ¥35~40，适合高校实验与创客课堂。

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项目详解幻灯片 →

MicroPython 程序设计教程提纲 →

PiCarHome —— 基于 Raspberry Pi 5 与 ROS2 的家庭机器人平台

面向家庭陪伴、室内巡逻与智能看护场景的 Raspberry Pi 5 机器人平台，集成差速底盘、N10 激光雷达、IMU、轮速里程计、SLAM 建图、Nav2 自主导航、Web 遥控与实时语音交互扩展。项目采用 Pi5 + ESP32-S3 分层控制，支持 EKF 融合定位、多车部署和浏览器点击导航，可作为 ROS2、具身智能、家庭看护与机器人系统工程课程的实物平台。

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"花生宝"养老服务机器人

面向居家和机构养老场景的智能服务机器人，集成语音交互、健康监测、紧急呼叫、陪伴聊天等功能，为老年人提供全方位的智慧养老服务。

中医康复理疗机器人

将传统中医康复理疗手法与机器人技术深度融合的智能设备，可实现精准化、标准化的中医理疗操作，推动中医康复的智能化和规范化发展。

生物药物智能机器人

面向生物制药领域的智能机器人系统，可自动完成药物制备、样品处理等实验流程，提高实验效率和一致性，加速新药研发进程。

RobertGPT —— 机器人多模态大模型

面向机器人领域的多模态大语言模型，融合视觉、语言、触觉等多模态信息理解与推理能力，赋能机器人实现更自然的人机交互和更智能的自主决策。

"佳宇"内容安全多模态大模型

面向互联网内容安全的多模态大模型，具备对文本、图像、视频等多模态内容的安全审核与风险识别能力，为网络空间内容治理提供智能化解决方案。

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"智途" —— 基于大模型的大学生求职智能辅导系统

基于大语言模型的大学生求职智能辅导系统，支持简历与岗位 JD 的智能匹配分析，自动生成综合评估报告，精准识别核心优势与能力差距，并提供简历优化建议、面试准备向导和职业发展规划，助力大学生高效求职、精准就业。

在线体验 → jobs.pythonguru.cn

"奕企" —— 基于大模型的危化品安全智能评估系统

基于大语言模型的危化品安全智能评估系统，面向危化品实验室和危化品企业，利用 AI 对现场图片、文档资料和管理制度进行智能分析，依据北京市地方标准 DB11/T 1322.2—2017《安全生产等级评定技术规范》等标准自动生成安全评估报告，精准识别安全隐患并提出改进措施，助力学校、实验室、企业安全生产等级评定和安全管理水平提升。

安全评估系统 → assess.pythonguru.cn
安全管家系统 → manage.pythonguru.cn

"电池哨兵" —— 锂电池健康与寿命智能预测系统

面向锂电池管理系统（BMS）的智能预测框架，覆盖实时电量（SOC）、健康状态（SOH）、循环寿命（Cycle Life / RUL）三大核心任务。在 XJTU 数据集上，Classic MLP 取得 MAPE 0.82%（参数量仅 3,713，为 Wang PINN 的 48%），略优于 Nature Communications 2024 所报告的 PINN 常规实验 0.85%；在 MIT 数据集上，通过 4 个精选特征的 XGBoost 取得 MPE 9.05%，略优于 Nature Energy 2019 论文基准 9.10%。验证了"简单胜复杂"的方法论，可面向电动汽车、储能站、退役电池梯次利用与电池出厂筛选等场景推广。

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