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西安电子科技大学郝跃院士、项水英教授团队在期刊《Optica》发表研究进展
近日,西安电子科技大学项水英教授团队在郝跃院士的悉心指导下,在光神经形态计算研究方向取得重要进展。
西安电子科技大学 2023-02-09
中国石油大学孙道峰教授团队在晶态多孔材料的分离应用研究方面取得系列进展
借鉴高分子膜的加工技术,孙道峰教授团队利用HOF是由高可逆性氢键连接而成的特点,通过熔铸法制备了首例HOF多晶膜,并研究了其压力响应的气体渗透性能。
中国石油大学(华东) 2022-05-31
中山大学化学学院分子磁体研究团队在自旋交叉磁双稳态领域取得新进展
自旋交叉(Spin-Crossover,SCO)化合物作为经典的具有磁双稳态的分子磁体,在分子电子学、传感、信息存储等领域具有潜在的重要应用价值,因而在过去的几十年里倍受关注。
中山大学 2022-05-31
中山大学陈小舒、杨建荣、田国宝合作团队在抗生素耐药进化领域取得进展
在进化历程中,抗生素耐药基因的每个核苷酸位点都可能发生突变,有些突变使细菌对抗生素更敏感,有些会导致更耐药。在抗生素选择压力下,更耐药的突变类型会更容易被筛选出来,并引起逐步扩散和传播。
中山大学 2022-05-30
中山大学韩成成团队在中微子质量、宇宙暴胀和重子不对称起源方面取得重要进展
中山大学物理学院韩成成副教授团队发现,如果在标准模型基础上只引入一个新粒子——希格斯三重态,为什么中微子有微小的质量、宇宙早期的快速膨胀(暴胀)是如何发生的、为什么我们的可见物质是以重子物质为主,反重子却很少三个问题将会得到同时解决。
中山大学 2022-05-30
山东高等技术研究院团队通过阿尔法磁谱仪(AMS)首次在我国本土完成突破性科学发现
2023年4月17日,山东高等技术研究院许伟伟教授团队通过AMS在世界上首次精确测量了宇宙线电子流强,揭示了太阳系内宇宙线传播的新规律,为开展太空辐射预报预警奠定了实验基础,这是AMS项目首次在中国本土完成的突破性科学发现,标志着高等院在AMS合作组的电子研究方面已处于国际领先位置。
规划处 省创发院 2023-09-13
同济大学化学科学与工程学院吴彤团队在超折叠导电材料方面再获新突破
受到蜘蛛纺丝多级水分管理过程的启发,同济大学吴彤团队使用价格低廉且完全水溶性的聚乙烯醇(PVA)为原料,通过水溶胶静电纺丝,结合水管理的温度梯度脱水/碳化的联合仿生技术,制备出一种逼近超折叠极限厚度(~10μm)和极限比表面(~1370m2/g)的且能够承受100000次以上无损真折叠的碳纤维膜材料(PVA-SFCNFMs)。
同济大学 2021-12-02
教育部办公厅关于进一步加强全国职业院校教师教学创新团队建设的通知
为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》《国务院关于印发国家职业教育改革实施方案的通知》要求,根据《教育部关于印发〈全国职业院校教师教学创新团队建设方案〉的通知》(教师函〔2019〕4号)部署安排,现就进一步加强全国职业院校教师教学创新团队(以下简称创新团队)建设有关事宜通知如下。
教育部办公厅 2022-10-14
理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理领域发表系列高水平研究成果
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。
中国石油大学(华东) 2021-02-01
四川大学华西医院肝脏外科团队开展离体供肝减右后叶切除(eRPS)术
在四川大学华西医院终身教授严律南指导下,华西医院肝脏外科杨家印/蒋利教授团队近期完成离体供肝减右后叶切除(eRPS)术,以此预防成人DCD肝移植术后大肝综合征。
四川大学 2022-03-17
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