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网络音乐以其使用率一直位居中国互联网应用前三甲的宝座，音乐已经成为用户通过搜索引擎搜索的前三大类内容之一，用户比例高达41.6%，大部分综合搜索引擎都已经提供针对音乐的垂直搜索功能。互联网上日益庞大的用户规模以及海量的数字音乐要求高效的音乐检索手段和令用户满意的检索体验。 本系统采用多模态情感回归的方法，实现音乐情感的自动标注，并通过音乐情感词作为中间桥梁，实现音乐情感维度信息到情感类别的映射，间接实现了音乐情感的分类。因此本系统能够同时满足对音乐情感维度信息和类别信息自动标注的需求。

产品详细介绍ZDCF-9型自动氟离子测定仪一、产品特点：主要用于测定煤中氟的测定，根据国标GB/T4633利用高温燃烧水解——氟离子选择性电极法测定煤中总氟量，可供煤炭、电力、冶金和地质勘探等部门的实验室使用。二、 功能特点：1、本仪器集控温、搅拌及蒸汽量控制于一体，微电脑蒸汽多段控温，稳定性高，体积小，小功率耗电量小，测定精度高是目前实验室理想的氟含量测定仪器。本仪器采用连续自动电子控温，实时控制升温电流，温度控制精确。2、本仪器在一代设备的基础上，改进了送样装置，由人工送样改为连续自动送样，避免了人工送样，异径管爆燃易裂的弊端。3、送样更加稳定连续性强，送样时间精准，提高了检验结果的精确度，简化了实验人员的操作程序。4、采用单管式高温炉为燃烧炉，长寿命硅碳管加热器件，克服了双管长时间加热导致异径管变形，温度改变相互产生影响，造成检测样品的准确度误差增大、降低精度的缺点。5、本仪器操作集中、简单，容易控制避免了以前两支石英异径管所处位置不同，工作人员调试设备时费事、费时的情况。6、外填充铝和硅酸铝保温棉以起到良好的保温性能和充分长度的恒温区。7、本仪器采用微电脑控制，触摸液晶显示屏，显示更直观，数据存储量大，可自行编辑程序。8、 输入检测数据可以自动换算结果，无需人工计算，数据保存，查询方便简洁，信息集中，明确，一目了然。9、检测样品，无需冷却即可试验下个样品。三、技术参数： 1、单节高温炉：    控温范围：0℃-1200℃     升温电流：0-10A    精度：±2℃.             恒温区：80-100㎜ 2、搅拌速度：0-1500r/min连续可调 3、蒸汽发生器：升温电压0-200V连续可调； 4、功率：1KW    整机电源：AC220V±10V 50HZ    整机功率：4KW 5、主机尺寸：660㎜×430㎜×460㎜    主机重量：40㎏6、本仪器优于国标。

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。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

自主导航技术是移动机器人实现自主化的最为核心的关键技术。在现有的智能工厂环境中，工业AGV等多采用色带、磁钉、磁条、二维码、有反射板激光等自主导航技术，这类方法共同缺点就是需要对使用环境进行大量改造，系统的建设周期较长、维护成本高且难以满足智能工厂对柔性和灵活制造的要求。因此，目前AGV的导航模式逐渐从传统的导航方式转向了基于自然环境和SLAM技术的完全自主导航方式。但是，目前常规的基于激光传感器的定位技术只能达到2-5cm的精度，并且对于环境要求较高，无法满足工业环境高精度、强鲁棒性的要求。针对上述难题，研发了利用激光、视觉、惯性传感器等多模态传感器，在动态、视觉退化、非结构化等自然环境中实现了高精度、高可靠性和高实时性的2D/3D自主定位与导航技术。