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。

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。

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。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。

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产品详细介绍  一、概述 跟踪定位服务器是一款为教育录播系统量身定制的自动跟踪和导播切换一体化系统，采用先进的图像分析处理技术，内置多重智能策略，实现多区域、多目标、多策略的全自动跟踪和导播切换应用。产品汇集了传统的移动侦测、人脸识别和特征分析等技术的优秀理念，采用独创的图像分析技术实现全三维定位，准确识别跟踪对象，锁定目标进行智能化的精细控制跟踪，让跟踪效果平滑细腻。与超然多媒体录播一体机配合使用，可以实现对教室现场的全自动跟踪拍摄与智能导播。 二、产品优势 Ø  完全芯片嵌入式架构 硬件集成、嵌入式操作系统，保证长时间工作稳定，有效防止病毒和网络攻击。 Ø  先进的图像识别技术 采用全图像跟踪，汇集多种识别技术优势的智能图像分析处理技术，通过双镜头交叉实现全三维定位，识别精度高，抗干扰能力强，安全高效。 Ø  内置多种跟踪策略 自动跟踪和导播切换一体化系统，支持多重区域、多个目标、多级策略的综合模式。 Ø  抗干扰能力强 不受强光、电磁、声音等因素影响，在自然光照条件下可正常工作。 Ø  模块化设计 统一软硬件平台的教师、学生、板书模块化结构，模块可独立工作，也可组合工作，并在组合中激活模块联合策略，进行模块联动控制，实现更加丰富完善的自动跟踪和导播切换效果。 Ø  宽动态+微控制 宽动态+微控制，保证画面流畅稳定，不抖动，不晃眼。 基于对摄像机的综合精细控制，实现根据目标移动速度和动作幅度的智能景深调整，最大程度避免垃圾镜头，提升视觉感受。 产品功能 图像采集 采集定位摄像头的视频图像，根据现场的配备情况，最多同时支持采集8路定位摄像头的图像。 图像处理分析 将采集到的定位摄像头的图像进行智能处理与分析，汇集了传统的移动侦测、人脸识别和特征分析等技术的优秀理念，采用独创的具有自主知识产权的图像分析技术实现全三维定位，准确识别跟踪对象，锁定目标。 智能跟踪拍摄 根据图像处理分析的结果，对拍摄目标进行进行智能化的精细控制跟踪，让跟踪效果平滑细腻。采用独创的宽动态智能防抖+微控制技术，对目标动作和移动作出分析和判断，使目标在小范围移动或很缓慢移动的时候，摄像机可以进行以目标为中心的画面锁定拍摄或肉眼不易察觉的“微控制”跟踪拍摄，从而保证画面始终流畅稳定，不抖动，不晃眼，符合视觉需要。 教师跟踪模块 可以对教师的动作幅度、移动速度等作出分析判断，结合内置策略，对摄像机同时进行转动、推拉、俯仰的综合精细控制，从而使教师动作幅度由小到大，移动速度由慢到快的过程中实现特写、近景、中景和全景的平滑变化。弱化了由于目标移动，摄像机动作带来的画面大幅变化、抖动，晃眼、眩晕的视觉效果，解决了自动跟踪拍摄的一个业内难题。 教师模块支持对教室环境的区域划分，支持不同区域的自定义策略。比如教师在讲台区给予更多精细跟踪策略，在学生区的时候给予更多中远景策略，在各个区域都启用多目标策略，对于门口等区域启用忽略和回避策略等等。 学生跟踪模块 可以识别起立的目标，也可以识别移动的目标。对于起立目标，系统执行先动后切的联合策略，摄像机动作到位再切换画面，避免或减少垃圾镜头。对于移动目标，将主要采用类似教师跟踪的策略，保证拍摄平滑稳定，并与教师模块进行联动控制。 学生模块可以准确识别多目标并配合景深策略拍摄，当单一目标时，给予特写拍摄，当两个以上目标时，自动调整景深，使所有目标进入拍摄画面，直到全景。 板书跟踪模块 主要识别教师或学生的板书动作，自动给予特写拍摄，并根据板书者的肢体动作进行摄像机的“微控制”，清晰再现板书细节。 板书模块可与教师模块联动控制一台摄像机进行拍摄和切换，也可独立控制一台摄像机进行板书的特写拍摄，根据实际情况灵活确定。