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本實(shí)用新型公開了一種智能減速帶，包括彈性材料的減速帶空心外殼和填充在外殼內(nèi)的多孔狀結(jié)構(gòu)的材料，多孔狀結(jié)構(gòu)材料的孔隙中充溢有剪切增稠液體。本實(shí)用新型通過充溢在多孔材料內(nèi)的剪切增稠液體，能夠根據(jù)駛過車輛的速度大小，自動改變剛度大小，對高速車輛的起到顛簸和警示的作用，而低速車輛則可以無顛簸、舒適地通過，懲罰高速放行低速，實(shí)現(xiàn)對駛過車輛車速的人性化智能引導(dǎo)和控制。

一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 高志豪 計算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計算機(jī)學(xué)院/計算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 陳雁 計算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、形式概念分析 四、項(xiàng)目簡介 美國海相頁巖氣藏的成功勘探開發(fā)，展現(xiàn)了頁巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時也極大地促進(jìn)了頁巖儲層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過頁巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁巖氣勘探開采中的重要一環(huán)。頁巖儲層的孔隙作為頁巖組分的一個重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲層剩余儲量的剩余油的分布，因此，對頁巖薄片孔隙的形狀和類型進(jìn)行研究是十分必要的。但在目前，頁巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強(qiáng)，誤差較大。深度學(xué)習(xí)是近年發(fā)展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識發(fā)現(xiàn)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語音識別、計算機(jī)視覺、自然語言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測識別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項(xiàng)目組將會開發(fā)頁巖薄片智能平臺，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)專家知識，自動識別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。

跌倒報警器以關(guān)愛老人為出發(fā)點(diǎn)，通過便攜式的跌倒產(chǎn)品可檢測老人的狀態(tài)，當(dāng)老人發(fā)生摔倒時，產(chǎn)品自動發(fā)送求助信號，并將老人的精確位置發(fā)送至監(jiān)護(hù)人手機(jī)和醫(yī)院，使老人獲得及時救治。同時將位置信息發(fā)送到遠(yuǎn)程的健康管理平臺，監(jiān)護(hù)人可通過手機(jī)查看老人的位置、狀態(tài)、軌跡數(shù)據(jù)，產(chǎn)品還提供計步、柔性定位，一鍵報警、語音通話等功能，為老人提供一份貼心陪伴。

本系統(tǒng)采用層次化、模塊化設(shè)計，整個系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，用戶界面和自動反饋系統(tǒng)組成。數(shù)據(jù)采集控制模塊以單片機(jī)為核心，傳感器采集光照強(qiáng)度、CO2濃度、土壤濕度等參數(shù)，也可以接收指令實(shí)現(xiàn)對風(fēng)扇、水泵、加熱板、LED燈等控制器件的控制。傳輸數(shù)據(jù)時，485總線與Zigbee無線模塊連接，每個數(shù)據(jù)采集控制模塊，通過無線傳輸將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，服務(wù)器建立數(shù)據(jù)庫，從而建立專家系統(tǒng)和溯源系統(tǒng)。用戶界面分為PC終端和移動終端，可以在電腦上和安卓平臺的移動設(shè)備上實(shí)時觀測環(huán)境參數(shù)，并下達(dá)指令做出調(diào)節(jié)。自

我們設(shè)計了一個基于Galileo輪，同時具備平地行駛和越障能力的智能輪椅。其獨(dú)特的越障結(jié)構(gòu)將極大地提高輪椅的行駛范圍，輕松跨越樓梯、溝壑、泥濘等地性障礙。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場景中，團(tuán)隊研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨(dú)的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計，對于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標(biāo)識，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項(xiàng)成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機(jī)理”重大研究計劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目，亦作

主要研究方向：一、生物醫(yī)學(xué)檢測技術(shù)二、傳感器網(wǎng)絡(luò)研究三、光機(jī)電一體化智能系統(tǒng)研發(fā)一、生物醫(yī)學(xué)檢測技術(shù) SPR生物醫(yī)學(xué)檢測系統(tǒng)應(yīng)用： 

一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 火力發(fā)電深度調(diào)峰是目前最易實(shí)現(xiàn)且可最大程度緩解新能源引發(fā)電網(wǎng)沖擊問題。火力發(fā)電靈活智能深度調(diào)峰核心問題在于鍋爐的智能燃燒調(diào)整難。為提高火力發(fā)電調(diào)峰響應(yīng)速度以及實(shí)現(xiàn)鍋爐的深度調(diào)峰，需要通過有效的實(shí)時監(jiān)測手段，獲取鍋爐當(dāng)前運(yùn)行的準(zhǔn)確運(yùn)行參數(shù)，實(shí)時評估鍋爐運(yùn)行狀況，并基于調(diào)峰目標(biāo)開展快速的燃燒優(yōu)化調(diào)整，以解決頻繁調(diào)峰以及深度調(diào)峰可能引發(fā)的鍋爐安全穩(wěn)定運(yùn)行問題。 本技術(shù)提出了：1）基于物流網(wǎng)的鍋爐輸煤系統(tǒng)“上、配、儲、給”全流程動態(tài)可視化在線監(jiān)測技術(shù)；2）激光拉曼入爐煤質(zhì)在線檢測技術(shù)；3）爐內(nèi)燃燒CO在線監(jiān)測與CO/O2雙參量聯(lián)合控制燃燒技術(shù)；4）飛灰含碳軟/硬耦合在線檢測等核心技術(shù)與裝備；5）基于上述智能檢測技術(shù)的全流程鍋爐靈活智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)。