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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(wú)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(guò)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(guò)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。

東南大學(xué)醫(yī)學(xué)院實(shí)驗(yàn)室純水/超純水一體化系統(tǒng)采購(gòu)招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在東南大學(xué)采購(gòu)中心網(wǎng)（https://dnzb.seu.edu.cn/）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月14日09點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

 本課題針對(duì)太空服務(wù)機(jī)器人感知系統(tǒng)開展研究工作，重點(diǎn)研究基于腦電、肌電生物電信號(hào)及語(yǔ)音信號(hào)的多模式、微型化、智能化的人機(jī)交互接口系統(tǒng)，以快速、可靠地提取并識(shí)別腦電、肌電、語(yǔ)音信號(hào)，將之轉(zhuǎn)換為太空服務(wù)機(jī)器人的作業(yè)任務(wù)和動(dòng)作指令，并通過(guò)已開發(fā)的服務(wù)機(jī)器人驗(yàn)證模擬航天特因環(huán)境下該系統(tǒng)的可行性，探索多模式人機(jī)交互接口技術(shù)的實(shí)用化方法，為我國(guó)出艙活動(dòng)機(jī)器人未來(lái)可在載人航天工程中應(yīng)用提供可行性技術(shù)依據(jù)。 課題組在系統(tǒng)的研發(fā)和測(cè)試過(guò)程中，同中國(guó)人民解放軍航天員科研訓(xùn)練中心進(jìn)行卓有成效的合作，項(xiàng)目所開發(fā)的多模式微型化人機(jī)交互平臺(tái)在航天員科研訓(xùn)練中心航天特因模擬環(huán)境下進(jìn)行各項(xiàng)測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，項(xiàng)目開發(fā)的樣機(jī)已經(jīng)具備航天特因模擬環(huán)境所要求的技術(shù)特征。該系統(tǒng)的研發(fā)成功，將推動(dòng)多模式腦機(jī)接口技術(shù)在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用。

1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點(diǎn)和生殖調(diào)控機(jī)理，創(chuàng)建大鯢子 二代生殖調(diào)控技術(shù)和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規(guī)模化培育技術(shù)；2 .選育和培育出體質(zhì)健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導(dǎo)性腺發(fā)育與雄雌同步成熟，使用高活性催產(chǎn)劑進(jìn)行人 工催產(chǎn)，催產(chǎn)率達(dá)72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實(shí)現(xiàn)大鯢子三代苗種規(guī)模化生產(chǎn)，能提供大批量子三代苗種供養(yǎng)殖部門發(fā)展 大鯢養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，并在自然保護(hù)區(qū)放養(yǎng)，還進(jìn)行子三代健康養(yǎng)殖示范，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和 生態(tài)效益

本項(xiàng)目成果在國(guó)家重大項(xiàng)目的支持下，面向具有戰(zhàn)略意義的高效傳動(dòng)重大需求和國(guó)際前沿，針對(duì)國(guó)外的技術(shù)封鎖，從掌握液力傳動(dòng)產(chǎn)品瞬態(tài)復(fù)雜流動(dòng)機(jī)理著手，提出了大功率液力節(jié)能產(chǎn)品定子/轉(zhuǎn)子多流域耦合的尺度解析模擬方法，創(chuàng)建了動(dòng)態(tài)空間非定常多尺度漩渦流動(dòng)可視化測(cè)量體系；首創(chuàng)了定子/轉(zhuǎn)子耦合葉片邊界層流動(dòng)新型仿生主動(dòng)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)仿生耦合葉片減阻增效；構(gòu)建以用戶需求為導(dǎo)向封裝的大功率液力產(chǎn)品優(yōu)化集成設(shè)計(jì)體系，形成融合軸向力動(dòng)態(tài)監(jiān)控模型和運(yùn)行熱平衡反饋?zhàn)詣?dòng)補(bǔ)償系統(tǒng)，攻克了大功率液力產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造過(guò)程中“性能預(yù)測(cè)難、葉片優(yōu)化難、動(dòng)態(tài)匹配難、精確制造難、極限工況運(yùn)維”等難題，最終形成了適應(yīng)大型泵與風(fēng)機(jī)等高耗能設(shè)備的自調(diào)節(jié)的大功率液力調(diào)速裝置、滿足首臺(tái)最大噸位12噸裝載機(jī)用的高效率液力變矩器、匹配大噸位和長(zhǎng)距離制動(dòng)的重型車用液力輔助系統(tǒng)等新型綠色節(jié)能液力傳動(dòng)產(chǎn)品。 研究團(tuán)隊(duì) 吉林大學(xué)機(jī)械與航空航天工程學(xué)院 劉春寶教授研發(fā)團(tuán)隊(duì)。 成果成熟度 批量

技術(shù)分析（創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性） 目前的海洋食品保鮮商用冷鏈主要是3條：①傳統(tǒng)4℃冷藏鏈，貯藏期最短，7天左右,不能滿足商業(yè)流通要求；②冰鮮（冰藏）冷鏈，貯藏期短,15天左右,商業(yè)流通半徑受限；③傳統(tǒng)-18℃以下的凍藏冷鏈，貯藏期長(zhǎng)，半年或一年以上，但是存在海洋食品蛋白質(zhì)變性、脂肪氧化和解凍汁液（營(yíng)養(yǎng)與風(fēng)味）流失等品質(zhì)大幅下降的問題,商業(yè)價(jià)值銳降。 冰溫是繼冷藏和凍藏后的一種新興食品保鮮技術(shù)。包括冰溫貯藏、熟成、發(fā)酵、濃縮、干燥和流通6個(gè)方面，冰溫溫度帶指的是零度到食品凍結(jié)點(diǎn)之間的溫區(qū)，該溫區(qū)加工的食品新鮮味美。在國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目的資助下，本研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了食品冰溫真空干燥（脫水）實(shí)驗(yàn)機(jī)和中試機(jī)，物料脫水過(guò)程中溫度波動(dòng)控制在±0.5℃以內(nèi)。海洋食品的冰點(diǎn)多在-1℃～-2℃，冰溫帶狹小是其商業(yè)應(yīng)用難點(diǎn)，本成果提出“冰溫真空脫水+冰點(diǎn)調(diào)節(jié)劑”方法（實(shí)審中發(fā)明專利：一種拓寬生鮮食品冰溫帶的方法，申請(qǐng)?zhí)?01810870251.3），將食品冰點(diǎn)降至-4℃以下，實(shí)現(xiàn)0℃至-4℃海洋食品非凍結(jié)商業(yè)流通，突破了冰溫技術(shù)應(yīng)用瓶頸。以草魚片為例，適口含鹽量2.5%和含水率60%魚片（冰溫真空脫水后），0℃至-4℃非凍結(jié)貯藏期70天以上，為傳統(tǒng)4℃冷藏的10倍，鮮味成分倍增。 另外，海洋食品0℃至-4℃非凍結(jié)保鮮冷鏈，涉及到“冰溫真空脫水機(jī)”的冷阱制冷系統(tǒng)，0℃至-4℃貯運(yùn)裝置（冷庫(kù)和冷藏車）的制冷系統(tǒng)，本團(tuán)隊(duì)“制冷系統(tǒng)中兩相射流泵代替膨脹閥”專利技術(shù)解決了制冷劑節(jié)流損失回收的難題，中試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最大節(jié)能幅度達(dá)9%。 冰溫真空脫水（干燥）機(jī) 射流泵供液制冷系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái) 創(chuàng)新性： ① 海洋食品0℃至-4℃非凍結(jié)保鮮冷鏈的創(chuàng)建，創(chuàng)新裝置：冰溫真空脫水機(jī)-精密溫控技術(shù)； ② 射流泵代替膨脹閥冷鏈制冷系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)，創(chuàng)新設(shè)備：冷鏈用兩相射流泵供液系統(tǒng)-制冷劑節(jié)流損失回收利用技術(shù)。 先進(jìn)性：本成果海洋食品非凍結(jié)保鮮貯藏期國(guó)際領(lǐng)先，射流泵代替膨脹閥冷鏈制冷系統(tǒng)的節(jié)能幅度國(guó)際領(lǐng)先。 獨(dú)占性：本成果的核心技術(shù)涉及3項(xiàng)授權(quán)發(fā)明專利，為上海海洋大學(xué)獨(dú)有。