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第四范式成立于2014年底，是國(guó)際領(lǐng)先的人工智能平臺(tái)與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)步、企業(yè)增長(zhǎng)的引擎。依托于領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費(fèi)者為中心的全鏈路客戶流量運(yùn)營(yíng)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過自動(dòng)化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提升業(yè)務(wù)場(chǎng)景價(jià)值。同時(shí)，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動(dòng)企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個(gè)AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

單頻窄線寬激光的產(chǎn)生，主要依靠諧振腔的腔長(zhǎng)。諧振腔腔長(zhǎng)越長(zhǎng)，所產(chǎn)生激光線寬越窄。但是由于半導(dǎo)體激光器的腔長(zhǎng)天然短，很難產(chǎn)生量級(jí)上的變化，因此采用半導(dǎo)體發(fā)光的窄線寬激光器多采用外腔的方式實(shí)現(xiàn)。最通用的方式是用一段長(zhǎng)光纖作為反饋腔，在光纖中用無源光柵作為反射鏡。這樣做優(yōu)點(diǎn)是生產(chǎn)較容易，易于實(shí)現(xiàn)窄線寬。但是光纖的抗干擾設(shè)計(jì)難，無法實(shí)現(xiàn)大功率輸出。研發(fā)小尺寸、高可靠、低成本的窄線寬激光器是激光器發(fā)展的重要方向之一。本項(xiàng)目研發(fā)的微型化、高可靠、高功率、低成本的半導(dǎo)體外腔窄線寬激光器，其微型化指標(biāo)將滿足絕大多數(shù)光電系統(tǒng)和光電模塊的集成化需求，抗干擾，抗震動(dòng)，溫度適應(yīng)性滿足工業(yè)化產(chǎn)品的高要求，低成本性滿足消費(fèi)級(jí)光電模塊應(yīng)用，高功率輸出滿足汽車電子，工業(yè)制造等高功率需求。本項(xiàng)目將研發(fā)完整的量產(chǎn)工藝，滿足單條產(chǎn)線月產(chǎn)50k個(gè)激光器的量產(chǎn)需求，從而將窄線寬激光器第一次普及到基礎(chǔ)工業(yè)領(lǐng)域。 本項(xiàng)目的微型化半導(dǎo)體外腔窄線寬激光器，線寬可控制在2-100kHz，最大輸出功率500mW，可產(chǎn)生線性調(diào)頻信號(hào)，波長(zhǎng)可定制即可。

人類早期胚胎發(fā)育雖然只有大約7天的時(shí)間，但是卻經(jīng)歷了關(guān)鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細(xì)胞的命運(yùn)決定。伴隨測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步，單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)可以有效地揭示早期胚胎發(fā)育的細(xì)胞命運(yùn)決定的轉(zhuǎn)錄圖譜，但是單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)也存在許多問題，例如dropout事件（表達(dá)的基因未被檢測(cè)到），這使得差異分析方法在處理單細(xì)胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組中得到兩個(gè)關(guān)鍵的基因集。通過比較先前研究中關(guān)鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細(xì)胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達(dá)趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)，差異分析方法對(duì)于在多個(gè)時(shí)期高表達(dá)的基因會(huì)被排除，這對(duì)于胚胎發(fā)育中的細(xì)胞的異質(zhì)性是十分不利的。

西安交通大學(xué)席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于離心壓縮機(jī)的優(yōu)化工作中，并與沈陽鼓風(fēng)機(jī)集團(tuán)股份有限公司合作完成了國(guó)際上首個(gè)完全三維離心葉輪的優(yōu)化設(shè)計(jì)及試驗(yàn)驗(yàn)證工作。

由于受到云、氣溶膠等不利天氣的影響，基于熱紅外遙感反演的地表溫度數(shù)據(jù)存在空間不連續(xù)問題，阻礙了地表溫度產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用。