第四范式成立于2014年底，是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”为企业愿景，旨在让AI成为驱动社会进步、企业增长的引擎。依托于领先的机器学习技术与丰富的行业实践经验，第四范式打造了企业智能化转型战略产品“天枢”，通过构建以消费者为中心的全链路客户流量运营，帮助企业实现以创造业务价值为目标的智能化转型。此外，第四范式为企业树立了正确的转型目标和方法，通过自动化AI应用构建平台第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI应用门槛，将AI技术快速、规模化落地到企业众多业务场景中，提升业务场景价值。同时，第四范式采用软件定义算力的先进理念为企业提供软硬一体AI集成系统SageOne，降低企业AI部署总体拥有成本，推动企业全面智能化转型进程。目前，第四范式已为金融、零售、能源、医疗、制造、互联网、媒体等行业成功落地上万个AI应用，助力各行业企业的AI创新变革。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

主要包含如楼宇设备自控系统工程，保安监控及防盗报警系统工程，智能卡系统工程，通讯系统工程，共享电视系统工程，车库管理系统工程，综合布线系统工程，计算机管理、网络系统工程，电影广播系统工程，会议系统工程，视频点播系统工程，智能化小区综合物业管理系统工程，可视会议系统工程，大屏幕显示系统工程，智能灯光、音响控制系统工程、数据中心机房工程等安装工程施工。

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。

RNA病毒一直给人类健康带来巨大威胁。分节段负链RNA病毒（sNSV）通过自身携带的RNA聚合酶抢夺宿主细胞mRNA的5’端帽子结构，转录为病毒mRNA，合成的病毒mRNA是由宿主基因和病毒基因组成的嵌合mRNA。此过程被称为“Cap-snatching”，是sNSV复制周期中的关键环节。 一直以来，人们认为：病毒mRNA翻译的蛋白只包含病毒基因的开放阅读框（ORF），宿主来源的mRNA序列的作用是其5’端帽子结构可供宿主细胞翻译体系识别，其他宿主源遗传信息没有合成病毒蛋白的功能。 该研究揭示了病毒编码蛋白的新机制。 研究发现，病毒抢夺过来的宿主源mRNA片段，不仅起到5’端帽子结构的作用，而且这些宿主源mRNA片段包括起始密码子（AUG），宿主细胞可以从宿主的AUG开始翻译，编码两类宿主与病毒的嵌合蛋白。若宿主源AUG与原有病毒蛋白ORF在同一读码框中（in-frame），产生的蛋白为 N 端延长的宿主与病毒嵌合蛋白； 若宿主源AUG与原有病毒蛋白ORF不在同一读码框中（off-frame），产生的蛋白为新型的嵌合蛋白（Novel host-virus encoded proteins）。 进一步研究结果发现：流感病毒感染细胞后可以产生上述两类嵌合蛋白，这些嵌合蛋白可以诱导T细胞反应，并且与病毒的毒力相关。该研究提示，这种新的病毒蛋白编码机制可能不仅仅局限于流感病毒，在其他人类病毒、动物病毒和植物病毒中也广泛存在这种宿主与病毒嵌合蛋白的编码机制。 本研究是由美国纽约西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）牵头，多国科研工作者共同合作完成。

重庆智能工程职业学院是重庆市人民政府批准、教育部备案的全日制普通高校，面向全国计划招生。学院位于西部职教名城、重庆职教基地——永川。学院依托华为技术优势，面向科技前沿办学，定位云、大、物、智、移等新技术高技能人才培养，是华为ICT人才培养基地、华为ICT师资培训基地、华为ICT技能大赛赛场、华为“1+X”证书培训认证中心、华为人工智能联合技术创新中心。学院立足打造“大学校园+科研机构+产业园区”融合发展共同体，华为（永川）联合创新中心建在校内。华为指派专家协同推进学院师资建设、专业建设、实习实训、创新创业、专业认证、就业服务、产业发展，学生在校期间即可获得产、学、研全方位能力培养和个人发展。学院是华为5G新型智慧校园示范项目，广泛应用华为最先进设备和技术，搭建了“一平台（华为数字平台）、二中心（创新中心、数据中心）、三云（公有云、华为云、私有云）、四网（5G/4G、物联网、无线网、有线网）”智慧生态，并通过IPV6 over 5G+WIFI6+光纤进行全联接，通过大数据、云计算、物联网实现全智能。学院建筑充分借鉴华为深圳总部风格，采用园林式书院布局，格调高雅、环境优美，各种设备设施高端智能，已是热门旅游目的地和网红打卡地。在重庆智能工程职业学院读书，将是您一生最美好的学习时光！ 三、学校地址：重庆市永川区华为大道666号四、招生电话：023-49669696/49669797五、网址：www.cqai.vip

人类早期胚胎发育虽然只有大约7天的时间，但是却经历了关键的分子事件，其中包括合子基因组激活（ZGA）和早期胚胎细胞的命运决定。伴随测序技术的进步，单细胞测序技术可以有效地揭示早期胚胎发育的细胞命运决定的转录图谱，但是单细胞转录组数据也存在许多问题，例如dropout事件（表达的基因未被检测到），这使得差异分析方法在处理单细胞受到了限制。本研究中通过使用F-score算法和差异分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人类早期胚胎单细胞转录组中得到两个关键的基因集。通过比较先前研究中关键的基因来分析两种方法的不同，POU5F1（OCT4）在细胞多能性的获得和维持中起到了重要的作用，但是在差异分析方法中却被排除，而F-score算法却可以获得。我们通过研究基因的表达趋势发现，差异分析方法对于在多个时期高表达的基因会被排除，这对于胚胎发育中的细胞的异质性是十分不利的。

西安交通大学席光教授课题组成功将人工智能三维图像识别技术应用于离心压缩机的优化工作中，并与沈阳鼓风机集团股份有限公司合作完成了国际上首个完全三维离心叶轮的优化设计及试验验证工作。

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。