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我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)基于Galileo輪，同時(shí)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(shí)別、FAQ 問答、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究?jī)?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(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長(zhǎng)期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的知識(shí)挖掘，識(shí)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(dòng)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(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)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(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)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(kù)時(shí)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(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)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(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)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(shí)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(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì)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(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)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(dòng)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(tái)，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報(bào)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(jí)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(guó)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(jì)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(cè)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(cè)技術(shù) SPR生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)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(shí)監(jiān)測(cè)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(shí)評(píng)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(chǔ)、給”全流程動(dòng)態(tài)可視化在線監(jiān)測(cè)技術(shù)；2）激光拉曼入爐煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)；3）爐內(nèi)燃燒CO在線監(jiān)測(cè)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(cè)等核心技術(shù)與裝備；5）基于上述智能檢測(cè)技術(shù)的全流程鍋爐靈活智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)。

智能全景記錄儀作為北京科技大學(xué)第三期貝殼種子計(jì)劃的項(xiàng)目之一，是集計(jì)算機(jī)軟件，信息系統(tǒng)集成和計(jì)算機(jī)硬件的研發(fā)類產(chǎn)品。目前團(tuán)隊(duì)共7人，負(fù)責(zé)人為田宙。該項(xiàng)目已經(jīng)獲得80萬元的資金投入，并且也已經(jīng)注冊(cè)成為了有限責(zé)任公司。本項(xiàng)目的目標(biāo)是研發(fā)一款基于虛擬現(xiàn)實(shí)和全景技術(shù)的執(zhí)法記錄儀，用于填補(bǔ)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空白，已經(jīng)獲得了專利。

車衣是我們生活中很常見的汽車的防護(hù)用品，車衣即按汽車的外形尺寸用凡布或其它柔韌耐磨材料制作的外罩衣。能對(duì)車漆、車窗玻璃起到較好的保護(hù)作用，特別是高檔小車，經(jīng)常使用車衣能夠延長(zhǎng)車漆使用壽命，使車漆光亮如新。傳統(tǒng)意義上的車衣由衣身、扣帶、彈簧拉鉤三部分組成。前扣帶為封閉性的，使用時(shí)從頭部套進(jìn)去，后扣帶為開放性的，用插鎖（其它鎖亦可）將車衣與車尾部固定住（無專用鑰匙不能取下），然后將車衣兩邊的彈簧拉鉤鉤住車體下沿，便可將車衣牢牢固定在車體上。市面上目前有的全自動(dòng)車衣，放在車頂上，旋轉(zhuǎn)打開，對(duì)車體損害嚴(yán)重。他們要做的就是改變現(xiàn)有的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)使用方法，減少繁瑣的過程，把車衣下沉放在后備箱位置，從左右兩邊帶動(dòng)車衣的伸展，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)。

智能車載視覺服務(wù)平臺(tái)以車內(nèi)場(chǎng)景主導(dǎo)、軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主，利用車內(nèi)攝像頭等設(shè)備，獲取車內(nèi)人員多維度感知數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)開發(fā)多款高感知、強(qiáng)體驗(yàn)的軟件應(yīng)用服務(wù)及產(chǎn)品。  隨著產(chǎn)品的推廣和數(shù)據(jù)積累，團(tuán)隊(duì)會(huì)增加車載安全服務(wù)如疲勞監(jiān)測(cè)、車內(nèi)異常行為等功能，最終打造集娛樂和安全于一體智能車載服務(wù)平臺(tái)。    

本項(xiàng)目通過研發(fā)神經(jīng)疾病異常腦狀態(tài)智能檢測(cè)方法，并建立基于醫(yī)聯(lián)體的腦電分布式智能處理平臺(tái)，提供適應(yīng)臨床需求的癲癇腦電智能處理和遠(yuǎn)程協(xié)作診療方案，提高臨床癲癇診療效率，并助力于癲分級(jí)診療體系建設(shè)。