光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提

EMOD扩展模块是由上海皮赛电子有限公司设计、生产的一系低速外围应用电路模块。

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项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

南京大学电子智慧型服务机器人创新研究院融合AI+5G技术，研发出智慧服务机器人“小融”代替银行大堂经理，实现客户业务办理流程自动化，与中国工商银行合力开展智慧银行建设，在避免人人接触同时实现业务快速办理，提高了服务效率。智慧服务机器人“小艾”代替医院导医人员完成导诊、分诊等工作，有效避免了原有医护人员与患者直接接触而发生交叉感染的可能，降低病毒传播的风险。2020年2月18日，智慧服务机器人“小艾”首先进入南京市鼓楼医院门诊大厅，它不怕病毒，不需穿戴防护服及口罩，是新冠肺炎疫情防治期间鼓楼医院的智慧导医，也是医护人员的最佳助手。在鼓楼医院导医台，患者进入病区时，南大电子机器人首先会通过人脸识别对未佩戴口罩人员进行搜索，并向前温馨提示；通过机器人视觉及语音交互，她还可以对病区内发热、咳嗽等症状患者进行识别梳理，主动向前询问及排查筛选，并引导至发热门诊；在判断患者情况后，机器人可通过脸部大屏推送医院科室导视图，以语音加图片的形式引导患者去相关科室就诊，有效进行分流，减少人流聚集；对于医院概况、在班医生、楼层分布及基础设施等问题查询，机器人也可以通过语音交互帮助患者答疑解难，并精准引导推送；除完成导诊、分诊等日常工作外，机器人更可以对当天就诊情况及患者情况进行大数据分析统计。除智慧导医场景外，在防控期间，机器人还可以协助医护人员进行病情诊断、隔离区查房、远程会诊，更可以陪患者聊天进行心理疏导，服务场景及功能可进一步延伸。南大电子智慧型服务机器人创新研究院已迅速参与到科技抗疫的大军中，除驰援医疗行业外，南大电子智慧服务机器人还在政府单位、银行网点、街道社区等窗口单位上岗服务，用智慧力量共筑AI安全防线；同时，南大电子也将更好发挥人工智能赋能效应，用最好的产品及最优的技术支援抗疫，携手各行各业打赢这场疫情防控的攻坚战。

“这台医疗服务机器人主要用于医院物资的智能配送，承担递送化验单、送药、送餐进隔离区以及回收被服和医疗垃圾等工作。”该项目技术总工、国家973项目首席科学家张良培教授介绍，医疗服务机器人可以针对疫情和医院的复杂环境，依靠多传感器融合的同时定位与地图构建，算法实现场景建模与定位；还能自主规划最优路径前往指定的位置，遇到障碍物时，回结合激光、视觉及声呐等多传感器融合实现动态探测与跟踪，从而自动绕开障碍物。“医疗服务机器人可以24小时连续工作，进行自主充电。”主要技术负责人罗斌教授介绍，由该团队自主设计的基于WEB的远程部署交互接口可以实现远程快速部署，向机器人下达指令。小珈外形平滑，没有凹槽等容易滋生病毒的设计，外壳材质设计为抗腐蚀的医疗材料，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭即可快速完成消毒。“因为来自珞珈山，所以我们叫它小珈，明天一早小珈就要去危重病房工作了。”国家多媒体软件工程技术研究中心副主任涂卫平介绍，小珈运送物资的过程无需人员操作，不怕病毒、不知疲倦，极大减少了医护人员进入隔离区的频次，对医护人员起到良好的隔离保护作用，减轻了前线工作人员的负担。面对疫情，武汉大学张良培、罗斌、杜博，涂卫平、赵青、张晋东等科技工作者从遥感、室内定位、计算机视觉、音视频和工程技术等多个方面日夜攻关，克服疫情带来的种种困难，争分夺秒地进行调试，顺利完成预定任务。这台机器人的小伙伴后期还将陆续抵达，为疫情一线的医护人员和患者服务。