|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
自动化机器学习算法研究与系统实现
研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，
南京大学
2021-04-14
全自动根茎类蔬菜上料对半切机器
所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
高炜凯
机器人产业学院
2020.10/2024.6
20484116
杭海斌
机器人产业学院
2020.10/2024.6
20481112
杜陈琳
机器人产业学院
2020.10/2024.6
20446102
裴育
机器人产业学院
2020.10/2024.6
20496329
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
陈炳伟
机器人产业学院/机械设计及其自动化
教研室主任/高级工程师
智能制造
闫东旭
机器人产业学院/电气自动化
讲师
离散元法、机械优化设计
四、项目简介
随着我国经济的发展，人民的物质生活水平不断提高，人们的饮食习惯逐步向方便快捷、营养化的方向发展，在蔬菜的加工方面出现了净菜半成品菜，受到广大人民群众的欢迎。而发展食品工业的基础便是食品机械，不断地研制各种类型的食品机械才可能促进食品工业的发展和满足不断提高的人民物质的需求。
现如今，用于蔬菜清洁、削皮和切片等功能的机器已经屡见不鲜，几乎各类规模的净菜加工厂都在使用此类机械来完成对菜品的加工，但在各个生产环节中仍存在着一个不容忽视的需求，即所有需要切片的根茎类蔬菜在使用机器切片之前都需要将其对半切开，而这一环节至今尚未被食品机械生产厂商所洞察并重视，市面上尚无能够满足这一环节要求的机械，所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。
常州大学
2023-03-13
《关于举办2025年iCAN大学生创新创业大赛AI应用创新挑战赛的通知》发布
聚焦人工智能领域前沿技术，鼓励大学生发挥创新思维，探索人工智能的无限可能。
iCAN大赛
2025-07-17
《国家科学技术奖异议处理办法》发布
本办法自发布之日起施行，2020年公布的《国家科学技术奖异议处理办法》同时废止。
国家科学技术奖励工作办公室
2025-09-25
深圳市斯科信息技术有限公司
深圳市斯科信息技术有限公司（斯科信息/Cykeo），成立2018年，总部坐落于深圳市光明新区云智科技园，占地2500㎡、集办公与演示展厅于一体。 在深圳*2、东莞以及合肥一共拥有2.5万平的生产基地。 斯科信息是射频识别（RFID）软硬件提供商、RFID行业场景式解决方案商、高新技术企业、深圳专精特新企业、深圳创新技术先进企业、深圳科技研发骨干企业、知识产权优势企业、行业软件技术企业、IOTE金奖蝉联者。 长期专注于RFID技术、生物识别技术、动态进化AI算法等核心技术产品的研发，嵌入式系统设计及工业设计全流程，为全球客户提供高可靠性产品，赋能各行业客户构建精益化运营体系，通过智能化终端集群实现流程提效、成本优化，实现企业智能信息化发展。
斯科信息主要产品有：rfid智能柜、rfid智能工具柜、rfid工具柜、rfid智能工具车、rfid工具车、rfid工具箱、rfid智能货架，rfid通道门，智能称重柜，智能货架，rfid电子标签、rfid读写设备、rfid写标设备等。主要解决方案包括：rfid智能工具管理系统、rfid智能仓储管理系统、rfid智慧门店管理系统、rfid防伪防窜货管理系统等。
斯科信息的rfid工具管理系统采用rfid技术，把贴有rfid标签的工具放入特殊定制并加装rfid读写器的工具车、工具柜或工具房中，实现工具的科学自动管理。可以大幅提高工具管理的准确性和高效性，实现了企业对工具的信息化管理及航空业fod的精细化控制。目前该系统已成功在多个机场正式上线！因工作繁忙，可能会看不到留言，有意者可咨询联系电话：19925314483（微信同号）
深圳市斯科信息技术有限公司
2025-09-22
安徽中航纳米技术发展有限公司
安徽中航纳米技术发展有限公司
2025-06-20
112人获奖！2021和2022年度何梁何利基金科学与技术奖揭晓（全名单）
2021和2022年度何梁何利基金科学与技术奖共授予112名杰出科技工作者。何梁何利基金最高奖项——何梁何利基金科学与技术成就奖，授予中国工程物理研究院胡思得院士和中国交通建设集团有限公司林鸣院士。
何梁何利基金
2023-02-20
基于多信息融合的电力变压器智能化关键技术研究与应用
电力变压器是电力系统的核心设备之一，承担着电能传输、变换等重要职能。随着先进传感和信息融合技术的发展，将其应用于电力变压器运行状态的实时监测、评估诊断与在线预警，实现电力变压器的智能化是智能电网建设的重要组成部分。 本成果围绕“基于多信息融合的电力变压器智能化关键技术研究与应用”问题，深入研究了变压器关键状态劣化故障的发生机理与特征信号的传播规律，发明了适用于电力变压器状态信息探测的多种新型传感装置，研制了变压器状态信息监测智能组件（IED）、变压器冷却智能控制单元及充氮灭火等装置，开发了集智能监测与传输、智能评估与诊断、智能决策与调控的变压器智能化监控系统，并进行了推广应用。 授权发明专利11项，实用新型15项；发表SCI/EI论文35篇；本项目可有效实现电力变压器的智能化监控，提高变压器面对未来智能电网复杂工况的应对能力，支撑河北省输变电装备产品升级和产业发展；获2016年河北省科技进步一等奖。
华北电力大学
2021-02-01
城市淤泥制备节能环保型建筑材料产业化应用关键技术研究
随着我国城市化进程的发展，城市河道淤泥以及建筑基坑开挖产生的城市淤泥排放量剧增。目前淤泥主要通过吹填造陆、生产废料、海洋倾倒等方式处理，严重威胁城市及周边环境安全。我国城市建设高速发展与65%建筑节能率标准的实施对节能建筑材料需求量大，尤其对节能型粘土类建筑材料，而我国绝大多数城市均已明令禁止采用土地生产粘土节能建筑材料。因此研究采用城市淤泥替代传统粘土生产节能环保型建筑材料新思路，不仅可实现城市淤泥从简单处理、低效利用向高效资源化利用与节能化、环保化方向发展，实现我国建筑高效节能与工业节能减排，也有利于促进城市可持续发展与建材工业的绿色革命。 本项目针对已取得的研究成果在产业化大生产应用中存在的问题，进行大生产关键技术优化研究，主要研究内容包括：城市淤泥安全性能评价技术、生物质燃料100%替代燃煤直燃技术、烧结淤泥制备节能保温型建筑材料的技术、城市淤泥节能环保型砖的生产优化技术、城市淤泥烧成轻质陶粒生产优化技术、节能保温型建筑材料产业化示范应用等方面进行技术优化研究，以期为城市淤泥制备节能保温型建筑材料产业化应用提供技术支撑。 项目针对城市河道淤泥以及建筑基坑开挖产生的城市淤泥排放量剧增的现状及现有城市淤泥利用率低的问题，进行城市淤泥制备节能保温型建筑材料产业化应用关键技术研究，迎合大部分现有墙体材料的需求及当前建设资源节约型、环境友好型的要求，具有较为广阔而优越的应用前景。 本项目的实施研究，进一步实现成果转化，将产生巨大的经济效益。通过产学研合作，项目研究成果预期在上海、浙江、福建等省市进行大量推广应用。对于企业用户，本项目研究成果产业化预计新增产值1500.0万元，新增利润250.0万元。 本项目主要研究成果是利用城市淤泥生产出节能环保型建筑材料，不仅产生巨大的经济效益，更重要的是带来一系列显著的社会效益与环境效益：实现建筑节能达到65%以上，每年有效利用城市淤泥1000万立方米以上，降低生产能耗30%，减少二氧化碳排放20万吨以上，可解决城市淤泥固体废弃物安全处置、资源化与节能化综合利用的难题。已有成果可在上海、浙江、福建等省市的许多工程中得到大量推广应用。
同济大学
2021-04-11