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！

2022年9月14日，我校刘少军院士团队在BMC Biology在线发表了题为“Symmetric subgenomes and balanced homoeolog expression stabilize the establishment of allopolyploidy in cyprinid fish”论文。

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。

自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。

本发明公开了一种聚3-己基噻吩/碳纳米管复合材料及制备方法。 所述复合材料中含有聚3-己基噻吩30wt％至80wt％以及均匀分散的碳 纳米管 1wt％至 15wt％，所述碳纳米管形貌完整，其直径在 40nm 至 60nm 之间，其长度在 5μm 至 15μm 之间，所述碳纳米管表面包覆有 厚度在 3nm 至 10nm 之间的聚 3-己基噻吩。其制备方法包括以下步骤： (1)将聚 3-己基噻吩和高分子量聚合物均匀分散于有机溶剂中；(

小试阶段/n树脂基复合材料是以有机高分子材料为基体、高性能连续纤维为增强材料通过复合工艺制备而成的具有明显优于原组分性能的一类新型材料。但树脂具有脆性，其复合材料一般要引入具有一维特征的增强相，如纤维、晶须和纳米管等。这种增强相有两种引入方式：一种是外加引入，另外一种是原位生成。往树脂基体中单独添加碳晶须、碳纳米管或氧化铝晶须等一维增强相时，材料的性能在一定程度上有提高，但增强相在树脂解题中的分散问题没有解决；在树脂基体中原位生成碳纳米管等一维增强相时，有助于常温性能的改善，但是仅有碳纳米管的存在，

1.依据海河实际土质条件，提出了基槽水下开挖下部和上部坡率建议值；2.提出了适合滨海软土地层特性的水下开挖法及合理的超挖值；3.提出了适合海河沉管隧道的水下边坡检测要求和减少基底回淤的施工措施；4.通过应力路径试验方法，进行模拟基坑开挖时主动区侧向卸荷试验（DEP）和固结试验，得到主动区卸荷状态下土的强度参数；5.编制了天津市地方标准《内河沉管法隧道设计、施工及验收规范》DB/T29-219-2013。  在海河下游软土地层环境下，针对内河沉管沉放过程中存在的技术难题，形成了对沉

一种通过原位沉积磷酸钙对碳纳米管进行功能改性的方法，其步骤为：a、接枝反应将聚乙二醇、淀粉、聚乙烯醇或马来酸酐溶于二氯甲烷中，并加入偶联剂构成接枝反应液；再将经酸化预处理后的碳纳米管粉末和催化量的酯化催化剂加入到接枝反应液中，进行酯化反应；然后过滤、洗涤、干燥得已接枝小分子化合物或聚合物后的碳纳米管；b、矿化反应 再将a步接枝后的碳纳米管置入成分与模拟体液相同，但离子浓度为模拟体液2-10倍的快速矿化液中，超声分散后置于温度为37℃的环境中，静置1-7天。该种方法改性后的碳纳米管的亲水性以及生物相容性好，可用作医用高分子复合材料的增强体或者药物载体材料。