· 科研互动体验 MACAO
ONE EXHIBITION · THREE DIRECTIONS

让智能,
理解真实世界。

从身体信号与动作,到术中空间,再到长期行为序列。三条研究路径,共同回答同一个问题:人工智能如何更准确地理解变化,并把理解转化为可用的决策支持。

感知变化 · 建模动态 · 支持决策 · 连接真实场景
三个模块,一套从数据到决策的研究逻辑。SCROLL TO EXPLORE
非接触感知 CONTACTLESS
+
端侧智能 EDGE AI
+
以人为本 HUMAN-CENTERED
+
科研可体验 RESEARCH IN ACTION
01 / SENSEHUMAN-CENTERED PERCEPTION
智能感知 · 生理与行为

感知,
不止所见。

非接触式生理感知 × 人体行为理解

把摄像头看到的像素,进一步转化为脉搏节律、人体关键点与动作语义。从微小颜色变化到完整骨架序列,让“看见”成为理解人的第一步。

非接触生理骨架行为视觉 AI
进入两个互动 Demo
HUMAN SENSING LAB01 / 02
CONTACTLESS SENSING看见微小的变化
HUMAN-CENTERED AI理解每一个动作
+
+
生命,自有回响CONCEPT VISUALIZATION
移动鼠标,换个角度感知
INTERACTIVE DEMOS

两种交互,同一条感知链路。

先从可体验的身体信号与动作开始,再继续向下理解背后的技术。

生理感知EXPERIENCE / 01
REMOTE VITALS
72BPM98SpO₂
rPPG SIGNALLIVE SYNTHETIC
FACE → SIGNAL → INSIGHT
FacePhys / rPPG

不必触碰,也能感知心跳。

从面部影像中的细微颜色变化,探索脉搏信号。面对摄像头,体验非接触式生理感知的可能。

面部影像脉搏波形生理信号估计
行为感知EXPERIENCE / 02
POSE LANDMARKS
ACTION PREVIEW挥手WAVING
X 0.82Y 0.64Z 0.37
骨架动画 · 非实时识别
点击预览
BehaviorAnalysis / VISION AI

每一个动作,都有迹可循。

让摄像头成为理解动作的窗口。通过人体姿态与骨架信息,探索从“看见动作”到“读懂行为”。

8 类动作识别骨架可视化多模型切换

本页动画仅为技术示意,不进行摄像头采集。实际体验将在独立 Demo 页面打开,结果仅用于科研展示,不作为医疗诊断依据。

01.B / SCIENCE从体验继续向下:理解感知背后的信号与动作建模。
BEHIND THE INTELLIGENCE

把看不见的,
变成可理解的。

从像素到信号,从姿态到行为。
我们探索的,是人工智能与人的连接。

THE SCIENCE OF rPPG01

摄像头,如何“看见”心跳?

血液流动会带来皮肤表面细微的颜色变化。rPPG(远程光电容积描记)从视频中提取这些变化,经过信号处理,估计脉搏节律。

01面部影像捕捉颜色变化
02信号提取分离脉搏信息
03节律估计呈现生理信号

小提示:光照、头部运动和摄像头质量均会影响信号。体验时请保持自然、稳定的姿态。

02 / NAVIGATESPATIAL INTELLIGENCE IN MOTION
JOINT INNOVATION · DYNAMIC LIVER NAVIGATION

让导航,看见
正在呼吸的肝脏。

澳门理工大学 × 横乐科技|肝癌精准介入联合创新项目

面向肝癌经皮穿刺、活检与消融等介入场景,融合 CT 的结构细节与超声的实时动态信息,探索感知运动、补偿形变并持续校准路径的智能导航技术。

视频旁短句:如何应对动态中的毫厘之差?这是精准介入持续进化的方向。
CT → LIVER → NAVIGATION
肝脏目标病灶
CT + 超声持续对齐
呼吸补偿吸气呼气
动态配准 LIVE
影像更清晰增强细节表达,为识别与配准提供稳定基础。
融合更精准让 CT 结构信息与超声动态信息建立空间对应。
导航更从容感知呼吸变化,持续更新术中路径参考。
FROM IMAGE TO NAVIGATION

从影像增强,到动态融合。

一条贯穿术中的持续更新链路。

01影像采集CT + 实时超声
02质量增强清晰度与细节
03跨模态配准建立空间对应
04形变补偿跟随呼吸更新
05导航辅助支持路径判断
≤10秒初始配准目标时间
≤2mm动态配准目标误差
≤100ms动态更新时间
≥0.75边缘保持目标指标

本模块介绍联合研发项目及技术方向。页面所述性能数据均为项目研发目标,不构成对现有产品功能、适用范围或临床效果的承诺。

03 / RECOMMENDSEQUENTIAL INTELLIGENCE · GENERATIVE RECOMMENDATION
时序增强 · 个性化推荐

从长期行为,
读懂下一次需求。

澳门网络传媒发展有限公司 × 上海交通大学 × 澳门理工大学

面向「澳觅 APP」真实业务场景,建模浏览偏好、购买频率、支付习惯等长期交互序列,预测潜在需求,并把更贴合用户的商品与服务排到前面。

把一次点击放回时间里看,才能更接近真实偏好。
BEHAVIOR → MODEL → RANKING
时序模型SEQUENCE
INTELLIGENCE
SAFE · JIGRec · RankTIGER
个性化排序
01ITEM A
02ITEM B
03ITEM C
01 / SEQUENCE

不是只看一次点击,而是理解一段时间。

把用户的多元行为按时间组织起来,捕捉长期兴趣、近期变化与行为节奏,为下一步推荐提供更完整的上下文。

浏览偏好购买频率支付习惯
FROM SEQUENCE TO RECOMMENDATION

从行为序列,到个性化结果。

一条连接建模、生成、排序与反馈的推荐链路。

01行为序列长期多元交互
02时序建模偏好与意图表示
03生成与排序候选、重排与校准
04在线反馈A/B 验证与迭代
+13.0–16.6%延迟 12 天工业测试集 Top‑K 准确率相对提升
+13.5%Avazu AUC:0.7333 → 0.8321
−21.0%Avazu LogLoss 降幅
8M / yr项目材料所述新增平台交易额;另报告销售收益超 200 万/年
EXPAND / PPT RESEARCH MATERIAL展开:研究矩阵、算法框架与项目成果初次浏览可停在这里;需要更多技术细节时再展开。
展开收起
PROJECT PROGRESS · RESEARCH MATRIX

从工业时序特征,到生成、排序与可靠性校准。

PPT 展示的研发不是单一模型,而是一组相互补充的方法线:特征工程、多模态生成、联合意图、LLM 排序、语义 ID 排序训练、Trie 后验推理与可靠度感知路径建模。

01
SAFE

LLM 智慧体驱动序列特征工程

SAFE 感知、记忆、生成与评估闭环框架SAFE 在 Avazu 数据集上的 AUC 逐轮变化图

以感知、记忆、生成与评估构成闭环,持续提出并筛选时序特征;PPT 报告在 Avazu 上 AUC 从 0.7333 提升至 0.8321,LogLoss 降低 21.0%。

PerceptionMemoryGenerationEvaluator
02
BGSN

行为图过滤与近邻变换增强

BGSN 双端行为图先验结构

在量化前利用行为图滤噪,生成后再依据行为邻域重排;PPT 报告其在 3 个 Amazon 数据集的 15 组指标上优于所列基线,最高相对提升 8.7%。

Behavior GraphNeighbor Transform
03
HSTU-GAMRec

混合图增强多模态生成推荐

HSTU-GAMRec 混合图增强生成推荐框架

融合物品 ID、多模态编码与共现图来细化混合表征;PPT 报告相较 MACRec,HR@10 与 NDCG@10 平均提升 28.9% 与 32.3%。

MultimodalCo-occurrence GraphHSTU
04
LadRanker

面向推荐系统的全能型 LLM 排序器

LadRanker 框架LadRanker 五维能力雷达图

用 Context Mixing 建模候选物品之间的互动,并通过 Prefix Caching 复用共享 Prompt 状态,兼顾排序性能、效率与一致性。

Context MixingPrefix CachingLLM Ranking
05
JIGRec / DISARec

联合意图与行为—兴趣感知生成推荐

JIGRec 联合意图引导生成推荐框架DISARec 行为与兴趣感知生成推荐框架

将行为类型、兴趣分支与 Semantic-ID 统一到生成过程,并通过组合记忆或双重意图表征增强对稀疏关系的建模。

Joint IntentSemantic IDCompositional Memory
06
RankTIGER

语义 ID 生成推荐的排序感知训练

RankTIGER 排序感知训练流程

从共享语义前缀中采样难负例,用 listwise 损失直接比较正负物品整体得分,并通过梯度冲突投影与比例缩放校准训练目标。

Hard NegativesListwise LossSemantic ID
07
TrieReason / MapRec

后验推理与可靠度感知校准

TrieReason 感知拓扑的后验推理框架MapRec 可靠度感知路径建模框架

TrieReason 将 Trie 从解码过滤器提升为训练期后验推理模块;MapRec 则依据路径转移分布的熵、时效性与可靠度,对首 token 进行受限校准。

Trie PosteriorFree EnergyRoute PriorFirst-token Calibration
PROJECT OUTPUTS

研究产出与产业验证

以下数字均按 PPT 当前进展页呈现;目标值与已完成值并列时,以“当前 / 目标”显示。

2 / 1PPT 列出的期刊成果 / 结项目标
1 / 3已录用会议成果 / 结项目标
2 / 3已授权专利 / 结项目标
9PPT 列出的申请中专利
≥8软件著作权申请
8M + 2M项目材料所述年度新增平台交易额 + 销售收益(人民币)
合作研发澳门网络传媒发展有限公司 · 上海交通大学 · 澳门理工大学项目材料显示三方围绕平台构建、时序模型、列表数据与时序增强算法开展合作。

数据来自项目 PPT;不同指标对应不同数据集、模型与实验设置,不能直接横向等同。经济效益与 A/B 结果为项目材料所述。

RESEARCH FOR PEOPLE
ICML↗

Intelligent Computational
Medicine Laboratory

MACAO POLYTECHNIC UNIVERSITY
澳門理工大學 · 智能醫學計算實驗室

让科研有深度,
让科技有温度。

以医学与计算的交叉探索为起点,让人工智能更好地服务于人。这一次,我们把实验室里的探索带到展台,邀请你亲自感受智能感知的可能。

澳门理工大学持续推动人工智能与智慧健康领域的研究。本次两项交互 Demo,将生理信号与人体动作转化为直观体验,连接科研、公众与未来应用。

了解澳理大科研 (新标签页)
BEFORE YOU BEGIN

带上好奇心,
就可以开始。

第一次体验?这里有一些小提示。

选择你的体验
01 需要准备什么设备?

推荐使用带摄像头的电脑和新版 Chrome 或 Edge,也可使用手机浏览器尝试。首次进入 Demo 时,根据提示允许摄像头访问。手机兼容性、速度和可用功能以实际设备为准。

02 怎样获得更好的体验?

生理感知:面部正对摄像头、光照均匀,尽量保持稳定。行为识别:后退一步,让头到脚完整入镜,注意周围安全。首次加载模型需要网络,请稍作等待。

03 会使用我的摄像头或个人信息吗?

这个导航页不会调用摄像头,也不采集个人资料。只有跳转到独立 Demo 后,才可能请求摄像头权限;具体数据处理方式以对应 Demo 的说明为准。不愿授权时,也可以观看展台演示。

04 展示结果可以作为健康判断依据吗?

不可以。两个 Demo 均为科研与互动展示,输出可能受到环境、设备和算法限制的影响,不用于医疗诊断、治疗建议或安全监护。有健康疑问时,请咨询专业医护人员。

05 扫码后无法打开或无法调用摄像头?

请检查网络连接。如果是在微信等应用内打开,可尝试“在浏览器中打开”,使用 Safari、Chrome 或 Edge,并检查浏览器摄像头权限。现场也可由工作人员协助体验。

YOUR NEXT DISCOVERY STARTS HERE.

下一次发现,从你开始。

把探索带在身边,也把好奇分享出去。

TAKE THE EXPERIENCE WITH YOU

扫一扫,继续探索。

澳门理工大学 · ICML 互动展厅

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