实现客观题自动阅卷，主观题网上评卷和成绩数据的统计分析全部在计算机网上进行，特别是统计分析数据可直接在服务器上发布，既可免去人工阅卷方式逐级汇总及上报的麻烦，又可直接供教学讲评、质量分析使用，最大限度实现成绩数据的资源共享，满足领导，教师、学生及家长的需要。

1.采用“智能识别，无需额外定位技术”，印刷要求低，使用方便 本系统采用国内目前最先进的“智能识别”技术，答卷设计无需增加额外的定位点、定位线或同步头，也不需要以答题区域的边框、转角等作为定位识别符，确保了不因答题区域的线框偏移、变形、模糊或断线等因素影响扫描识别的稳定性及准确率。且系统中设置了自动识别偏移、折角检测、双页进纸等。 2.试卷纸张适应性好，支持超薄、加长纸扫描 本系统支持使用50克以上普通纸，以复印、速印或胶印方式双面印制答卷，2010年安徽中考各科试卷在本系统中均顺利通过扫描。 3.支持任意答题卷或答题卡的扫描、阅卷 由于采用了“智能识别”技术，本系统可做到在预先不知答题卡设计的情况下对任意答题卡或答题卷的顺利扫描和阅卷工作。2010年安徽中考阅卷成功使用本系统即是很好的例证。 4.互联网阅卷优势明显 本系统支持A4、A3及不规则尺寸的答卷扫描识，且A3答题卡在200dpi分辨率下，其双面扫描的影象文件容量不大于250K，这就确保了在当前互联网带宽不是很宽的情况下依然能够流畅的进行互联网阅卷；本系统不仅支持在局域网、广域网或互联网上进行阅卷，并且提供B/S和C/S结构的可选系统，具有支持通过互联网实现教师在家里阅卷或跨地区学校联考远程网上阅卷功能； 5.分布式设计，轻松实现联考 本系统采用C/S结构，支持分点联合阅卷功能，可以轻松实现与其他同样应用本系统的兄弟单位一起进行联考阅卷。 6.答卷扫描与考生考号、客观题涂点识别同步完成，无须行进行二次识别操作 本系统在答卷扫描的同时即完成客观题答案的准确识别，当扫描完成时，客观题的识别工作即全部完成，有利于及时发现扫描过程中出现的异常情况，便于及时进行查错和纠错操作。如果采用严格定位技术设计的产品，扫描与识别分二次进行，先扫描后识别。 7.答题卷设计灵活，支持多种统计与分析 本系统支持单选、多选的客观题任意混排，不限制客观题答案选项的数量（原则上不少于26个）以及不限制答案的组合方式，同时支持客观题的题目和涂点混排。 本系统也支持主客观题部分的选做题（M选N，M≥N，如2选1、3选2等）评卷及数据处理功能，即系统可以自动识别选做的标识并进行处理；同一大题的不同选题应可以交由不同分组的老师独立评阅；且支持公共答题区域和8字码（七段码）识别，以最节省纸张的方式实现选项较多的选做题。 支持A、B卷的答题卡及常用条形码考生考号的自动识别，同时支持题卡合一和题卡分离的模式。 本系统支持评卷题目按照题组分组阅卷以及统计分析功能，从而实现对文综、理综中单个科目（如：政治、历史、物理、化学等）分科单独统计分析。 8.系统适应性强、容错性好 支持试卷印刷异常的特殊情况处理功能，确保在出现例如：试卷页码漏印、试卷印刷有倾斜、客观题涂点印刷不完整、试卷有小幅褶皱等情况下的正常扫描识别功能。 9.可实现与主流高速扫描仪的无缝对接 本系统设计使用底层协议实现与当前主流的高速扫描仪无缝对接，采用本系统不需要增加额外的图形加速卡，即可实现对答卷的扫描识别速度不低于扫描仪的标称值，实时性达到100%（即：正确识别的答卷扫描识别量 ≧ 扫描仪标称速度 X 实际扫描时间）。 10.支持典型试卷、电子化批注，便于课堂讲评 支持在试卷上做类似于人工阅卷评卷给分的给分标记，在标记时完成登分；试卷评阅的痕迹能以图像的方式保存在计算机系统中，并与阅卷过程中的标记及得分进行合成生成电子图像。 在评卷过程中对典型试卷可随时作标记，阅卷完成后方便调阅，使课堂讲解更直观、生动。

网络阅卷系统专为教育局用户设计，主要适用于高厉害考试（中考、高考等）阅卷应用，能与中考、高考真正接轨。系统具有答题卡制作、试卷扫描、阅卷、评卷管理控制、成绩统计分析等功能。从答题卡扫描到阅卷，网络阅卷系统不仅能减轻教师阅卷负担，而且能够助力教师更有效地提高阅卷质量和阅卷效率，提高阅卷的准确度与公平性。网络阅卷远程服务中心网络阅卷远程服务中心由网络阅卷系统和服务中心管理平台组成，是专为网络阅卷系统而增设的远程服务部门。用户在本地完成答题卡扫描工作后，其他工作，如考试定义、答题卡模版制作、裁切、成绩统计等，均可交由网络阅卷远程服务中心来完成，从而优化管理过程，减轻工作负担。为什么要选择远程服务中心？ 专业、高效、简单、方便、快捷降低阅卷考务工作出错率，减轻用户工作负担用户可远程操作、监控，管理更灵活远程服务无地域限制，节约成本

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

一种智能同轴一维钢筋混凝土构件的介电常数测量设备。介电常数测量设备与被测智能同轴一维钢筋混凝土构件的内、外导体共同完成测量。智能同轴一维钢筋混凝土构件内的钢筋为同轴电缆结构，有外导体和内导体，外导体与内导体均由若干箍筋、纵筋组合而成。介电常数测量设备由控制服务器、微处理器、信号源、功分器组、反向信号隔离器、定向耦合器、程控衰减器组、信号解析器组和测量连接端口组成，控制服务器连接通信接口，通过通信接口与微处理器进行通信。本介电常数测量设备在不改变混凝土构件结构基础上，使混凝土材料自身成为一种智能传感材料。实时监测混凝土介电常数的变化，从而监测混凝土各阶段的健康状况，操作简单、可靠。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。 据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。 顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 “通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。” 文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。” 该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。