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经编绒类织物的研究与开发
江南大学教育部针织技术工程研究中心致力于经编绒类织物的研究与开发，经过长期的研发，开发成果显著。以产业化、市场化为主导方向，研发了具有新颖时尚外观及功能性的高档经编绒类面料，实现了高品质、高效率、高科技及低成本的绒类面料的生产。
关键技术
（1）通过特种原料的选配结合特殊的染整手段，使绒类织物具有仿毛、仿棉及仿麻的外观和风格；
（2）通过新型纤维应用、织物组织结构的研究与创新。
知识产权及项目获奖情况
论文 2 篇
项目成熟度
批量生产阶段
投资期望及应用情况
已在常熟市启弘纺织实业有限公司，大津编物（无锡）有限公司等企业应用，取得了良好成绩。
江南大学
2021-04-13
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，
中国人民大学
2021-04-10
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。
中国人民大学
2021-05-11
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
机电装备主控系统故障智能自愈策略研究
应用于机电装备主控系统程序控制部分，实现机电装备主控系统故障的自我检测、预报、恢复，提高机电装备运行的稳定性和安全性，具有一定的市场前景。关键技术：自愈技术，多Agent技术，检测技术产品应用领域：机电装备的控制系统中● 应用前景： 应用于机电装备主控系统程序控制部分，实现机电装备主控系统故障的自我检测、预报、恢复，提高机电装备运行的稳定性和安全性，具有一定的市场前景。
南京工业大学
2021-04-13
金属材料半固态加工智能控制的研究
研究内容 ：金属半固态成型技术是 21 世纪材料科学与工程领域热门 研究方向之一。 本项目主要是研究金属半固态浆料制备的新工艺、 新装备， 实现对该装备工艺过程的智能控制，以高效、稳定地获得具有良好微观组 织性能的金属半固态浆料。 技术特点 ：1.自主开发了新型金属半固态浆料制备新工艺装置，探索 了该装置制备铝合金半固态浆料的优化工艺参数； 2.提出了材料智能处理 在金属半固
南昌大学
2021-04-14
智能服务语义理解与优化调度
针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语
义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足
等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段，
重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基
于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务
过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、
事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度，
结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。
浙江工业大学
2021-05-06
智能信息处理与认知神经工程
一、 项目简介智能信息处理与认知神经工程是软件理论、人工智能、多媒体信息处理、认知科学等交叉发展的结果，其研究已成为国内外理论及应用领域广泛关注的热点。经过多年的研究发展，课题组在复杂系统的算法设计和分析、脑认知与神经工程、生物计算、机器学习理论和算法等方面的理论与应用研究取得了显著的成果。二、 项目技术成熟程度1、将智能计算与神经工程相结合，建立了128导脑电信号采集分析和处理研究平台，对各种自发和诱发脑电信号进行采集，研究各种信号分析、特征提取方法，进行脑源时空定位研究，开展了认知工程与脑功能网络研究。2、建立了经颅磁刺激（TMS）技术的软硬件研究平台，将磁刺激技术与传统中医针灸理论相结合，进行磁刺激穴位诱发脑电特性分析及信号传导机理研究。开展了重复脉冲磁刺激穴位的作用效应研究，分析磁刺激穴位的作用效果及穴位的特异性。3、进行了基于运动想象、听觉的脑机接口（BCI）技术的研究，并在脑电数据进行离线分析的基础上，建立了在线的BCI系统平台。4、开展了智能计算方法在医学图像分割、处理与三维重构中的应用研究。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）近年来完成和承担国家自然科学基金项目2项，省部级项目10项，发表论文45篇，其中SCI、EI检索33篇。四、 高清成果图片3-4张磁刺激技术研究脑机接口技术研究图像分割与三维重建研究
河北工业大学
2021-04-11
智能无人系统的控制理论与方法
智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。
北京科技大学
2021-04-10
智能无人系统的控制理论与方法
智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。
北京科技大学
2021-04-10