一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 明兴莹 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000205 亢庆林 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000208 房蕾 电气信息学院/控制科学与工程 2021.09/2024.06 202121000171 龚旭辉 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000146 罗华林 电气信息学院/电子信息 2021.09/2024.06 202122000107 吴磊 电气信息学院/控制科学与工程 2020.09/2023.06 202021000141 李婷玉 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000219 荆浩婕 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000228 吴佳航 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000131 王潇 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000136 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李红伟 电气信息学院/电气工程 教授 综合能源系统、智能电机控制、油田用电设备控制系统设计及节能技术等 刘强 电气信息学院/控制工程 讲师 四、项目简介 随着我国“双碳”目标的提出，风力发电迎来新的机遇；国家能源局数据显示，计划到2030年我国风电装机容量将达到8亿千瓦以上；工信部近日指出，打造绿色低碳产品供给体系，需进一步加大国产风机、节能电机等装备供给，完善中小型风电装备产业链。由此可见，“十四五”期间中小型风电产业需求巨大。 本项目通过优化垂直轴风轮和开关磁阻发电机本体结构，采用更加先进的发电控制策略和算法，经过模拟试验和现场运行，发电系统风能利用率提高20%、发电效率提高至80%以上，发电设备成本降低40%，起动能力和发电过程稳定性得到大幅增强，实现2m/s微风起动，将系统响应速度控制在1ms以内，输出电压波动率控制在1%以内。 本项目是以西南石油大学智能电机控制领域专家李红伟教授为主导，依托四川署信驱动科技有限公司为代工企业，团队既拥有6名专攻开关磁阻发电系统结构优化和先进控制策略的技术研发人员，又拥有8名熟练掌握财务分析和营销策划的财务人员，致力于高效垂直轴智能磁阻微风发电系统技术研发与财务销售全方位推进。 目前，实验样机经桂林电子科技大学工程实验中心检测合格，与达州市石桥镇签订产品意向合同50余万，产品受到当地群众一致好评，并入选《成都市科技局2022年技术创新研发项目》，衍生项目获得2022年度四川省科学技术奖提名，团队成员共申请发明专利8项，软件著作权11项，发表高水平论文5篇。 经过充分的市场调研，我们将我们的目标市场细分为用电难地区乡村振兴工程、市政节能照明工程、通信基站电力系统建设与改造、城乡智慧交通系统用电等。现阶段，本项目主要采取to B和to G的商业模式，借着“乡村振兴计划”和“十四五风电下乡政策”站稳脚跟，通过政府高校投标工程与其建立合作关系，然后面向中国电信等国企央企开展定制化风电设备销售与服务，借助产品技术优势和政策支持打开市场，潜在订单额超百亿。 项目通过出售核心产品、维修保养服务以及零部件销售的方式获取利润。计划在今年年底成立公司，首轮融资800万元，拟释放股权10%，其中400万元用于研发平台建设与产品研发。预计到2025年销售总营业额可达8000万元，净利润可达2400万元。 本项目可直接提供产品研发、安装维护、市场销售等近20个工作岗位，间接解决200多人的就业机会，实现中小型风力发电的产业化升级。通过企业与高校密切合作，实现产学研教相融合，引领高校新能源教育发展。

中瑞科技（ZRapid Tech）是专业致力于工业级3D打印设备、3D打印软件、3D打印材料的研发、生产、销售和技术服务为一体的的国家高新技术企业，中国领先的增材制造技术全系列解决方案提供商。 公司拥有7500㎡综合办公中心、试验研发中心和生产制造中心。公司由周宏志博士及国内外拥有先进工作经验的博士团队创立，核心技术人员具有18年3D打印研究工作经验，拥有全套自主研发的3D打印数据处理软件及3D打印设备控制系统。拥有完全自主知识产权的全系列工业级3D打印机产品链：SLA光固化3D打印机 SLM金属烧结3D打印机 SLS粉末烧结3D打印机 AMC陶瓷3D打印机 打印材料涵盖树脂、金属、尼龙、陶瓷、覆膜砂等种类。中瑞科技现为江苏省快速制造3D打印工程技术研究中心支撑单位，立足国际增材制造技术前沿。以海内外市场需求为导向，推动中国增材制造产业化发展。

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的优化计算方法，其包括以下主要步骤：(1)根据实际问题编制待优化目标函数；(2)输入算法的通用运行参数：种群数目、迭代次数、变量维数、变量取值范围、待优化目标函数；(3)选取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一种或多种计算方法进行计算；(4)若只使用一种，直接判断结果是否满足优化要求；若多于一种计算方法，综合比较计算结果及评价最优的结果是否满足此次优化的要求；(5)若满足要求，运算结束，输出计算结果和迭代曲线；(6)否则，修改算法的

探究了AI自动勾画的临床应用价值，即AI能够为临床医生提供多大的帮助。在8位医生完成人工勾画两个月后，由他们对AI自动勾画的结果进行修改（AI自动勾画+医生修改，即AI辅助勾画）。结果显示，AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性（平均由74%提高至79%），减少了55%的勾画者间差异。     本研究是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区勾画方面的首个研究，样本量大、技术合理、测试全面，是AI在肿瘤学领域应用的一项重要进展。研究结果显示AI辅助勾画提高了鼻咽肿瘤勾画的准确性，能够让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画，将会对肿瘤控制和患者生存产生积极影响，同时极大地提高了医生勾画的效率，为实现精准而又高效的鼻咽癌放射治疗靶区勾画提供了解决方案。

安徽大学人工智能学院在人工智能、控制科学、信号处理等领域取得了多项顶级研究成果

本发明涉及自适应控制技术领域，具体为一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统，包括以下步骤：收集并分析房间使用情况和光照强度，得到活动类型识别结果。本发明中，基于对房间使用情况和光照强度的实时分析，识别不同区域的使用模式，并结合自然光变化和室内活动需求，动态计算所需照明强度和色温调整参数，实现对照明环境的精准匹配。通过实时监测照明设备的调整状态，结合房间使用模式的变化，建立动态反馈机制，对照明偏差进行自适应修正，避免能源浪费。强化学习的引入使通风策略能够通过历史数据和实时反馈不断优化，实现个性化的空气质量管理，而非基于固定阈值执行单一调节。