功能电子课牌：显示课表、实验室介绍等，能进行身份认证功能，能显示实验室内监控画面，能进行查询开放预约功能。大屏展示：根据实际需求，可展示实验室当前状态、课表信息、通知信息等。触摸一体机：能进行信息查询、开放预约功能。运维展示：通过图形或表格形式展示实验室运行状态，设备状态，各项数据统计等。特点1、具备交互性，不仅仅只是信息的显示，能进行查询、预约等。2、多元化显示，能显示图片、视频、文字等信息。3、具备定时起停等功能。4、具备无人休眠来人自动唤醒功能。5、具备实验室实时运行状态显示功能。6、具备单独或统一控制或发布功能。

技术成熟度：技术突破 1.原理：结合磁浮列车极端运行工况，充分考虑运行环境的强磁场，深入研究机-电-磁耦合机制，精确调节磁体悬浮姿态，以实现超导磁体在液氮温区（-196℃）自稳定悬浮。 2.创新点： （1）研发国产化低功耗悬浮控制模块，能耗较进口设备降低35%； （2）突破-196℃环境下多系统协同控制技术，填补国内工程化应用空白。 3.应用场景： （1）高速磁浮列车静悬试验台 （2）精密仪器运输平台 （3）航空航天地面测试装备 4.应用案例：前期开发的自由度控制系统，已被合作团队应用且效果较好。

1 .掌握大鲵子二代亲鲵生殖生理特点和生殖调控机理，创建大鲵子 二代生殖调控技术和大鲵子三代全人工繁殖和苗种规模化培育技术；2 .选育和培育出体质健壮子二代亲 鲵400多组（1尾雄亲鲵+3尾雌亲鲵为一组），诱导性腺发育与雄雌同步成熟，使用高活性催产剂进行人 工催产，催产率达72%，受精率90%，孵化率33%，苗种存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鲵子三代苗种44800尾；3 .实现大鲵子三代苗种规模化生产，能提供大批量子三代苗种供养殖部门发展 大鲵养殖产业，并在自然保护区放养，还进行子三代健康养殖示范，具有显著的经济效益、社会效益和 生态效益

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近期，西湖大学人工光合作用与太阳能燃料中心孙立成实验室在探索这一未解之谜的过程中取得进展。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

敏捷制造是 21 世纪制造业的主要发展方向之一。本课题主要研究敏捷制造模式下制造 系统质量保证信息系统。本课题完成了质量保证信息系统总体设计；研究了系统框架构造； 作为质量保证信息系统中有关模块的原型，研究开发了质量审核系统（包括质量体系审核、 设计质量评审、工序质量审核、产品质量审核）。系统采用 Java 语言创建动态交互式 WWW 页面，通过 JDBC(Java Database Connectivity)接口访问数据库，使得系统可在任意平台 上运行，并可访问网络上各种不同的数据库。 

本成果可对牵引供电系统进行全方位、全覆盖的综合检测监测，主要功能包括对接触网悬挂参数和弓网运行参数的检测，对接触网悬挂、腕臂结构、附属线索和零部件的检测，对接触网参数的实时检测，对受电弓滑板状态及接触网特殊断面和地点的实时监测，对接触网运行参数和供电设备参数的实时在线检测等。

本发明公开了一种多导航系统互操作定位方法及系统，包括:(1)基于卡尔曼滤波的定位模型的构 建;(2)每次接收机定位结束时，存储本次定位结束时估算的系统间钟差偏差;(3)每次接收机定位时， 若本次定位与上次定位时间间隔小于预设间隔，引入上次定位结束时估算的各系统间钟差偏差，采用定 位模型进行定位;(4)每次接收机定位时，若本次定位与上次定位时间间隔不小于预设间隔，采用定位 模型实时解算各历元时刻下各系统间钟差偏差的变化值，采用定位模型进行定位。本发明可用于多导航 系统组合定位，仅需估计一个接收机钟差即可进行定位解算，从而可解决可视卫星数量较少情况下无法 定位的问题。

本系统是一种新型的移动抽排控制系统，以对现行的煤矿井下抽排系统进行优化并实现智能化控制。该系统设计了一特殊装置,即把泵的输出分解为有效流量和无效流量,实现了抽排流量的自由调节,保证了泵启动时和运行过程中出口处的瓦斯浓度为最佳值,并可及时调度瓦斯的排放路径。