第四范式成立于2014年底，是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”为企业愿景，旨在让AI成为驱动社会进步、企业增长的引擎。依托于领先的机器学习技术与丰富的行业实践经验，第四范式打造了企业智能化转型战略产品“天枢”，通过构建以消费者为中心的全链路客户流量运营，帮助企业实现以创造业务价值为目标的智能化转型。此外，第四范式为企业树立了正确的转型目标和方法，通过自动化AI应用构建平台第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI应用门槛，将AI技术快速、规模化落地到企业众多业务场景中，提升业务场景价值。同时，第四范式采用软件定义算力的先进理念为企业提供软硬一体AI集成系统SageOne，降低企业AI部署总体拥有成本，推动企业全面智能化转型进程。目前，第四范式已为金融、零售、能源、医疗、制造、互联网、媒体等行业成功落地上万个AI应用，助力各行业企业的AI创新变革。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

本成果为自主研发的神经外科智能导航与手术机器人系统，核心包括手术规划软件、导航定向系统、机器人辅助器械定位和操作系统。 该系统能够提供开放的人工智能建模与手术规划功能，让建模与规划更加智能；提供个性化3D打印部件功能，让导航设置更简便，术中操作更安全；具有界面友好、功能强大的神经外科建模与手术规划软件，支持CT/MRI多模态图像自动配准融合、智能重建、解剖测量、手术方案设计等功能。此手术机器人可用于脑外科手术、活检、电极测量、囊肿或血肿等手术。机器臂可实现精确的术中定位，手术更加微创，并且可以连续稳定工作，降低医生疲劳程度，提高手术安全性。

小试阶段/n该研究成果提出了面向编队飞行任务的脉冲星/星光多普勒组合导航方法，涉及一种基于星光多普勒频移的相对导航方法。将其分别与X射线脉冲星绝对导航和相对导航结合，可实现转移段和环火段的高精度自主导航。面向转移段末期，提出了太阳光谱不稳定下的脉冲星/多普勒差分组合导航方法。该方法测量了相对于太阳和火星的多普勒速度信息，并将二者的差分信息被用作导航测量，消除了太阳光谱不稳定性对多普勒速度测量的影响。该成果的定速精度能达到1cm/s量级。。该成果可为深空探测器提供实时高精度的自主导航定位定速信息，在深

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。

海格通信是建国以来最早从事导航设备开发、生产的厂家之一，五十多年来一直致力于我国导航定位事业，积累了丰富的导航定位产品研制经验。从上世纪60年代开始，先后研制了“长河三号”、奥米伽、“长河二号”、子午仪、GPS、GLONASS、北斗一号、北斗二号等多个系统、多种型号的导航产品。近年来，海格通信抓住北斗系统的发展机遇，大力开展关键技术攻关和产品研制工作，产品覆盖卫星导航芯片、天线模块、整机、应用系统等，已形成了“芯片—模块－终端－系统”的全产业链布局，产品已批量应用于车辆、船舶、航空等领域。 海格通信的北斗导航产业发展得到了政府的大力扶持，近年一直担任中国北斗产业应用协会副会长单位，广东省北斗卫星导航产业联盟主席单位，广东省北斗卫星导航产业（广州）基地也落户海格通信。

人类早期胚胎发育虽然只有大约7天的时间，但是却经历了关键的分子事件，其中包括合子基因组激活（ZGA）和早期胚胎细胞的命运决定。伴随测序技术的进步，单细胞测序技术可以有效地揭示早期胚胎发育的细胞命运决定的转录图谱，但是单细胞转录组数据也存在许多问题，例如dropout事件（表达的基因未被检测到），这使得差异分析方法在处理单细胞受到了限制。本研究中通过使用F-score算法和差异分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人类早期胚胎单细胞转录组中得到两个关键的基因集。通过比较先前研究中关键的基因来分析两种方法的不同，POU5F1（OCT4）在细胞多能性的获得和维持中起到了重要的作用，但是在差异分析方法中却被排除，而F-score算法却可以获得。我们通过研究基因的表达趋势发现，差异分析方法对于在多个时期高表达的基因会被排除，这对于胚胎发育中的细胞的异质性是十分不利的。