项目简介项目目标产品是航空用新一代镍基高温合金及其单晶叶片，基于国际先进的超纯净熔炼和镍基单晶涡轮叶片制造技术，广泛应用于航空发动机领域。以江苏省优秀科技创新团队为依托，以国际合作为桥梁，以国家急需、国际前沿为宗旨，通过产学研联合，瞄准航空发动机用单晶高温合金涡轮叶片生产的国际先进水平，以国产大飞机项目为导向，实现具有自主知识产权的航空发动机用镍基单晶高温合金涡轮叶片生产共性关键制造技术突破。本项目所开发的航空用新一代单晶叶片具有在高温度下拥有优异综合性能，适合长时间在高温下工作，能够

人工智能技术飞速发展,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入市场,但是9%以上是软件、算法产品，在人工智能神经网络芯片研发方向上,我国又是落后于美国5-10年左右，可以预见的是,将来我国的人工智能神经网络硬件又将进口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的产品,遵循的标准又将按美国的标准,在市场上处于弱势地位。

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。

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。

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。

"本项目针对目前建筑中央空调系统面临的能效低、舒适度差等突出问题，通过与以新加坡南洋理工大学联合研发，基于物联网、大数据及人工智能技术，提出一种覆盖新风处理，供给及室内温湿度调节的新一代舒适节能中央空调系统，主要有分布式深度除湿新风机组，物联网新风平衡系统和诱导式空调末端等多项先进专利技术，可为大型公共建筑提供高效、节能、环保的中央空调解决方案。项目产品诱导式空调末端已获得德国TUV技术认证，并在新加坡创立高新技术企业Air T&D Pte. Ltd，项目以实现绿色智能建筑、提供健康舒适室内环境为宗旨，主攻商业建筑楼宇中央空调市场。本项目获得第二届“中国·济南新动能国际高层次人才创新创业大赛”三等奖，研发的关键技术可应用在大型公共建筑中央空调节能领域。通过分布式深度除湿新风机组，物联网新风自平衡系统、诱导式空调末端等关键技术，可实现高效新风处理、智能新风供给以及提供舒适室内环境。目前相关技术已应用在新加坡国家研究基地实验室，南洋理工大学教学楼、自习室、会议室等领域，成本回收期5年以内，可实现空调节能20%以上。 "

1 成果简介在国家重大专项“ 新一代宽带无线移动通信网” 的“ 超高速无线局域网无线接口关键技术研究与验证” 课题支持下，由清华大学牵头，联合中国科学院微电子研究所、工业和信息化部电信传输研究所、海信集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、中国电信集团公司、中国科学技术大学六家单位组成产学研用联合的研究团队，开展 IEEE 802.11ac（ 802.11n 的升级演进标准）标准化、实现技术、产业应用的研究，目前已经形成 10 项国内专利，向 IEEE802.11ac 标准化组织提交了标准文稿 22 项，标准草案修改建议 31 项。目前，本团队按照 IEEE802.11ac D1.0 版本的标准草案研制了原型系统，通过该原型系统可以充分地研究和验证IEEE 802.11ac 所采纳的所有关键技术和实现难点。 本团队在任务分工布局之时，高度重视产业化应用，围绕着产业化应用的需求特点，充分发挥联合单位的行业优势，在 802.11ac 系统平台集成化小型化、标准兼容性测试、宽带无线接入应用、与蜂窝通信结合的“ C+W” 应用、高速数字家庭应用等多个方面部署研究，以期推动产业化进程。 本团队的研究工作和成果的特点为：具有自主知识产权优势，原型系统吞吐量高，瞄准的 802.11 技术具有垄断性市场地位。2 应用说明IEEE 802.11ac 的理论极限速率是 6.933Gbps，是当前能够提供最高速无线通信传输速率的技术体制之一。本团队基于已有的研究成果，一方面在拓展传输距离、优化传输效率和节约能耗等方面进行技术攻关，强化技术特点；另一方面，在高速数字家庭和无线物联网网关设计这三个具有广阔应用前景的应用市场进行产业化技术储备。高速数字家庭：无线局域网为广大人民群众浏览互联网提供了极大的便利。随着高清视频、微博等新兴业务的蓬勃发展，以及各式各样的笔记本电脑、 Pad、智能手机等终端的广泛普及，人们需要在享受高质量业务服务的同时，还要希望服务提供具有便捷的特性。 IEEE 802.11ac 无疑是实现高速数字家庭、高清视频分发的最合适的解决方案。无线物联网网关： IEEE 802.15.4 Zigbee 和 IEEE 802.11ah 是当前最有影响力的物联网无线传输协议。基于 IEEE 802.15.4 Zigbee 和 IEEE 802.11ah 的智能感知子系统接入互联网或者移动互联网，需要有物联网网关。而 IEEE 802.11ac 是智能感知子系统接入互联网或者移动互联网的一个有竞争力的解决方案。3.效益分析2010 年，全球 WLAN 芯片销售达到 7.5 亿片， 802.11n 达到 30%。据预测， 2014 年，全球嵌入 Wi-Fi 消费终端零售额规模将超过 2500 亿美元。尽管 Marvell、高通、 Cisco 等大公司在 802.11 系列产品上具有极大的优势，但由于 Wi-Fi 的应用极多，应用场景繁杂，新应用层出不穷（比如物联网网关等），必然可以找寻到属于我们生存与发展的市场。4 合作方式商谈。5 所属行业领域信息领域。