人工智能技术飞速发展,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入市场,但是9%以上是软件、算法产品，在人工智能神经网络芯片研发方向上,我国又是落后于美国5-10年左右，可以预见的是,将来我国的人工智能神经网络硬件又将进口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的产品,遵循的标准又将按美国的标准,在市场上处于弱势地位。

近日，东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。通过进一步研究，团队发现该体系在细胞内依然保持很高的光捕获效率和高度稳定性，同时证明了其对高尔基体染色的选择性。该研究对于人工超分子光捕获体系传感、成像、诊断等方面的研究有着重要的推动作用。论文第一作者为东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫，东南大学为第一通讯单位。

神兽们一批批“归笼”，对于家长们来说，真是大舒一口气。不过为了孩子们的安全，各个学校可都费尽了心思。为了迎接学生返校，温州大学的南北校区大门口，都装上了人工智能防疫的神器。这套由学校大数据与信息技术研究院自主研发的“人工智能防疫系统”，是学校教师自己的研究成果，为学校即将到来的复学工作奠定基础，做好充分的安全准备。“人工智能防疫系统”是温州大学大数据与信息技术研究院基于数据挖掘技术自主创新研发的智能系统，在传统“亮码+人工核验登记”的通行方式上进行改进升级，与校园大数据、市民卡健康码等数据平台共享，通过人脸识别打造非接触式体征识别与统计管理方式。除此以外，这套系统还结合人流高峰与日常人行、车行、访客管理等多重场景模式，为师生数字化信息后端服务提供有效防疫应用保障，可实现无接触高精度体温检测，精准掌握风险点，降低防控成本、减少感染风险，大大提升防疫管理水平，提前阻断疫情蔓延渠道。此外，这套智能防疫系统可在学校数据库中搜集比对师生基本属性及假期行为数据，通过后台分析算法挖掘和模拟用户画像，自动摸排并动态监测师生异常，为学校相关管理部门提供管理和决策依据，提前做好疫情防护及应急预案工作。温州大学大数据与信息技术研究院成立于2019年10月23日，位于温州市龙湾区浙南云谷，是依托温州市人民政府与中国交通通信信息中心战略合作协议，由交通安全应急信息技术国家工程实验室、温州高新区（浙南科技城）管委会和温州大学共同建设、共同组织管理的研究开发机构。研究院科研主力多为温州大学计算机与人工智能学院博士教师。为保障开学，研究院向温州大学捐赠了两套系统，学校各部门对即将到来的开学潮充分调研，做好了充足准备。

主要研究自然语言处理研究领域的算法和应用实践。涉及语义解析、意图识别、FAQ 问答、多轮对话、知识图谱等关键技术，研究内容包括分词、向量表示、分类等文本预处理技术，以及将自然语言处理核心算法应用落实到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等实际场景中，团队研发的 AI 产品已经跟国内企业、研究所开展了长期合作并动态跟踪，获得了广泛的一致好评。 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升业绩、降低风险等。 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词生成一个图，用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。

湍流-噪声-振动耦合与控制研究所作为人工智能控制湍流的先驱，结合机器学习方法，开创性地提出并研发具备“思维、创新”能力的人工智能控制湍流平台，并用于湍流射流控制，研究发现文献中从未报道过的湍流结构，其混合速率远超传统方法，主要成果即将在流体力学顶级期刊Journal of fluid mechanics上发表。鉴于该项成果在工程应用的重要前景，获国家自然科学基金“湍流结构的生成演化及作用机理”重大研究计划重点支持项目，亦作

（一）项目背景 针对现实场景中，存在需要对服务行业录音文件内容进行详细分析， 但是面对海量录音文件无法仅通过人力资源去逐一分析的弊端，本项目旨 在通过实际应用场景结合计算机和人工智能技术开发一个人工智能 NLP 引 擎，用以解决海量录音文件经过 ASR 转文本后，对录音内容进一步按需分 析，最终得到较为完整的分析结果，以便于企业进一步采取商业策略。 （二）项目简介 人工智能 NLP 引擎项目是基于多语种分词、多语种情绪识别、词句关 系分析、意图识别、文本聚类等自然语言处理技术实现对海量录音文本的 知识挖掘，识别重要信息。为录音服务行业下游业务的分析人员提供分析 思路，以便得到多维度、多形式分析结果，将发现转换为可落地的业务决策，这些数据驱动的业务决策，包括客户体验、座席行为、产品改进、风 险监测等多个方面，帮助企业改善用户体验、降低成本、提升效率、提升 业绩、降低风险等。 （三）关键技术 1.多语种分词。分词指的是将一个字序列切分成一个一个单独的词，是 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。文本在入库时 调用接口进行了分词，分词可用于模型的匹配和热词的统计。 2.词句关系分析。根据词句关系接口识别的中心词，然后用中心词进行 词频的统计，对于目标样本，统计出高频中心词用来概括目标样本中主要 描述的对话内容。 3.意图识别。识别出客户语句的意图，以便进行相应的功能操作、信息 推荐等。 4.多语种情绪识别。情绪识别是对包含主观信息的文本进行情感倾向性 判断，正向或者负向（如果能提供训练数据集，可以识别更多种类的情绪）。为客户之声下游任务的口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供帮助。目前支持中文、粤语的情绪识别。根据情绪标识，用情绪进行搜索和统计 分析。 5.文本聚类。文本聚类将一大段文本中心词和中心词的关联词、近义词 生成一个图，用于可视化文本的内容。 6.自定义分词、意图。对分词分词、意图种类进行增删、扩展、微调等。

汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。 平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。 // 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护 “一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”， 这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。

【痛点问题】 据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）报道，中国患癌人数已居全球第一，2020年新发癌症病例457万例，癌症死亡病例300万例，其中死于恶性转移的癌症患者高达90%，因此研究癌症转移分子机制能够进一步探明恶性肿瘤的生物学本质，为精准癌症治疗提供理论依据。 近年来以类器官等拟人化模型为代表的功能性检测技术为临床研究和药物开发带来新的选择。2021年科技部下发的《关于对“十四五”国家重点研发计划6个重点专项2021年度项目申报指南征求意见的通知》中，把“基于类器官的恶性肿瘤疾病模型”列为“十四五”国家重点研发计划中首批启动重点专项任务。2021年国家药监局药审中心发布的《基因修饰细胞治疗产品非临床研究技术指导原则（试行）》中提到，当缺少相关动物模型时，可以采用类器官开展药品有效性和安全性的评估。2022年美国众议院通过法案《2022年食品和药品修正案》，首次将包括类器官在内的微生理系统作为独立的药物非临床试验评估体系纳入法案，与动物模型等视为同等重要的研究手段。 【成果介绍】 本项目组在肿瘤类器官技术的基础上首创癌症转移类器官培养系统，可根据客户提供的不同器官的CT扫描图像，利用3D打印技术制备个性化的支架，模拟相应癌组织的内部三维结构。独创的细胞外基质替代物，可发挥有效的促细胞黏附和分泌蛋白的作用，通过取代昂贵的进口胶原材料大幅降低生产和存储成本。本项目组已开发出第一代基础款骨转移和肺转移类器官培养系统，并完成高通量制备（图1），在骨肉瘤类器官和乳腺癌肺转移类器官的构建上取得成功，在特异性生物标志物的检测上与临床样品的相似度可高达80%以上。使用本产品可在体外完整重现癌细胞在转移中的形变、增殖、运动等全过程，有望逐步取代用于机制研究和药物筛选的动物模型。 核心技术包括： ① 原位癌和转移癌微环境的模拟 根据常见肿瘤转移灶的特点，本项目组使用生物材料模拟对应的组织结构和功能，再进一步进行转移癌肿瘤类器官的构建。目前已经成功构建骨肉瘤原位癌类器官、乳腺癌骨转移类器官和乳腺癌肺转移类器官。 ② 复杂肿瘤类器官的构建 在新鲜肿瘤细胞经体外3D培养的基础上，通过生物医学工程手段构建包含多种细胞和组分的微生理系统，实现对肿瘤实体、免疫微环境和血管化的多角度模拟。 ③ 高通量药物筛选与评价平台 利用本项目搭建的药物评价平台，模拟真实的药物测试环境，可以进行不同类型肿瘤药物的敏感性检测。本项目组开发的第一代基础款的肿瘤骨转移和肺转移类器官培养系统，初步实现了复杂肿瘤类器官的批量化构建。在特异性生物标志物的检测上与临床样品的相似度可高达80%以上，使用本产品可在体外完整重现癌细胞转移的全过程。 【竞争优势】 本项目组开发的肿瘤类器官，旨在实现癌症转移微环境的体外有效模拟，为抗肿瘤药物的个性化筛选提供廉价有效的新方法。凭借“用户友好、价格亲民、存储方便”三大优势（图2），更便于在科研院所、医院、制药企业推广普及。 【资质荣誉】 湖北省博士后创新创业大赛优胜奖（2023）； 第九届“求是杯”大学生课外学术科技作品竞赛三等奖（2023）； 第四届医学3D打印技术与临床应用全国创新大赛一等奖（2022）； 华中科技大学第十二届“求是杯”大学生创业计划竞赛优秀奖（2022）。 【发展规划】 ① 初期 定点选择高校、研究所、医院和制药企业，向从事癌症研究和药物筛选评价的一线研发人员提供免费的试用产品，旨在将“取代动物实验”的新型类器官产品的理念进行有效渗透，同时收集研究人员使用产品后的反馈意见。 ② 发展期 经过初期的产品使用和意见反馈，对产品进行优化调整，形成行业咨询报告；积极推动“基于肿瘤转移类器官的精准用药评价平台”的商标专利和相关生产工艺的知识产权获取的进程；启动融资和生产扩大化。 ③ 壮大期 利用该产品“价格低”、“货期短”、“使用方便”等优势，形成能够与进口Matrigel、Transwell等产品对峙的半壁江山；进行多轮融资，为上市做准备。 ④ 成熟期 一方面将“骨转移和肺转移类器官药物评价平台”发展成国内从事癌症转移研究必备的明星产品，另一方面根据用户需求打造个性化定制方案，实现“基础研究+临床试验+市场推广+用户反馈”全流程服务；完成公司上市。 【专家介绍】 刘熙秋副教授，华中科技大学同济医学院药学院副教授，研究方向为体外疾病模型的构建。华中科技大学海外引进人才、湖北省回国科技人员创业促进会成员、欧洲癌症研究协会大使、中国生物医学工程学会高级会员、广东省精准医学应用学会类器官和器官芯片分会委员。2007年和2012年于中国科学技术大学取得生命科学学士和生物材料博士学位，2012-2016年任法国国家科学院研究员。以第一作者或通讯作者发表高水平SCI论文20余篇，其中包括Advanced Materials, Biomaterials,  Journal of Controlled Release等国际一流期刊，出版英文专著1部。近5年主持国家自然科学基金2项、湖北省自然科学基金2项、华中科技大学校级基金2项，授权专利2项。担任英文期刊《Materials Today Bio》和《Acta Materia Medica》编委、广东省科技咨询专家库候选专家、中国深圳创新创业大赛评委等职务。曾获中国科学院院长奖、2021湖北省科学技术进步一等奖、第三届“花果山英才”创新创业大赛二等奖等荣誉。

XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型   XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型由集成电路控制，主要演示丘脑垂体的激素对相应靶器官细胞分泌的功能作用，示腺垂体（前叶）、中间部、脑神经垂体（后叶）。   一、显示内容： ■ 腺垂体（前叶）： 1、嗜酸性细胞： A：生长激素细胞→生长激素→骺软骨 B：催乳激素细胞→催乳素→乳房发育乳汗分泌 2、嗜碱性细胞： A：促甲状腺激素细胞→促甲状腺素→甲状腺→甲状腺素→周围器官组织→反食类到下丘脑 B：促肾上腺皮质激素→肾上腺→肾上素去甲肾上腺→周身→下丘脑 C：促性腺激素细胞→卵巢→雌激素（卵泡刺激素、黄体生成素）（间质细胞刺激激素）睾丸→雌激素 ■中间部：黑素细胞刺激素→皮肤黑素细胞 ■脑神经垂体（后叶）：视上核、室旁核→视上垂体素→子宫→室旁垂体束→后叶A催产素→乳房B抗利尿素→肾远端曲管→小血管血压。   二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型   XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型由集成电路控制，主要演示丘脑垂体的激素对相应靶器官细胞分泌的功能作用，示腺垂体（前叶）、中间部、脑神经垂体（后叶）。   一、显示内容： ■ 腺垂体（前叶）： 1、嗜酸性细胞： A：生长激素细胞→生长激素→骺软骨 B：催乳激素细胞→催乳素→乳房发育乳汗分泌 2、嗜碱性细胞： A：促甲状腺激素细胞→促甲状腺素→甲状腺→甲状腺素→周围器官组织→反食类到下丘脑 B：促肾上腺皮质激素→肾上腺→肾上素去甲肾上腺→周身→下丘脑 C：促性腺激素细胞→卵巢→雌激素（卵泡刺激素、黄体生成素）（间质细胞刺激激素）睾丸→雌激素 ■中间部：黑素细胞刺激素→皮肤黑素细胞 ■脑神经垂体（后叶）：视上核、室旁核→视上垂体素→子宫→室旁垂体束→后叶A催产素→乳房B抗利尿素→肾远端曲管→小血管血压。   二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D014下丘脑与垂体激素对靶器官作用电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张