XM-YES新生儿生长发育指标评定测量及护理模型   功能特点： ■ XM-YES新生儿生长发育指标评定测量及护理模型（儿科常用体格指标测量模拟人）为整体婴儿，体表标志明显，便于操作。 ■ 采用高分子材料制成，环保无污染，肤质仿真度高。 ■ 婴儿体格检查：身长、体重、头围、胸围、腹围、上臂围等，测量值均在该月龄的数值范围内。 ■ 可练习婴儿抱持、包裹、换尿布、穿衣、擦浴、清洁五官、皮肤护理等多项护理操作。

XM-F24骨盆测量示教模型   一、功能特点： ■ XM-F24女性骨盆测量示教模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型为女性成人骨盆，真实尺寸大小，解剖结构精确。 ■ 包括髋骨、骶骨、骶岬、尾骨、坐骨棘、坐骨结节、骶髂关节、髂耻隆突、耻骨联合及第4、5腰椎等结构。 ■ 可显示骨盆腔的三个平面：骨盆入口平面、中骨盆平面、骨盆出口平面。 ■ 骨盆测量示教：入口前后径、入口横径、入口斜径、小平面前后径、坐骨结节间径。   二、标准配置： ■ 女性骨盆测量操作模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

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。

中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陈宇翱、徐飞虎等利用多光子量子纠缠在国际上首次实现分布式量子相位估计的实验验证，这为将来构建基于量子网络的高精度量子传感奠定基础。该成果于11月30日在国际学术知名期刊《自然·光子学》上在线发表。 分布式传感是一种可用于同时执行远程空间多个节点上精密测量任务的重要手段，在日常生活、科学研究和工程等领域有着广泛的应用。例如，该项技术可用于桥梁、飞机等大型结构的应力场分布和温度场分布的有效监测。随着量子技术的不断发展，传感技术也迈进了量子化时代。量子网络作为量子信息和量子计算的重要组成，在执行各类远程多节点任务中起着重要作用。当对多个空间分布的参量进行测量时，分布式量子传感能够实现超越经典统计极限的测量精度。然而，分布式量子传感面对的一个重要问题是：如何选择并制备能够实现对多个参量最优的测量精度的量子纠缠态。研究表明，对于某类分布式的最大纠缠态，理论上能够达到最优测量精度，即海森堡极限。 研究团队设计了最优的测量方案，基于多光子量子纠缠，通过操纵六光子干涉仪，实验演示了多个独立的相移及其平均值测量。实验结果显示，利用分布式纠缠态进行测量，其精度可以超越经典传感器的理论极限。基于光子纠缠和相干性组合的方案，研究团队进一步实验演示了多个空间相移的线性组合测量（参数数量总个数达到21个），与仅利用粒子纠缠的方案对比，该组合式方案不仅能够增加可测量参数数量，还能提高测量精度。 该项工作成功实现了多参量分布式量子传感的原理性实验验证，评估了不同纠缠结构情况下的测量精度，验证了纠缠结构对测量精度的增强效果，扩展了资源利用率和可测量的参量数量，朝分布式量子传感的实际应用迈出了重要一步。《自然·光子学》杂志的审稿人对该工作给予高度评价，称赞这是一项“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。授权发明专利3项，发表SCI、EI论文14篇，并获得2012年福建省科学技术奖三等奖。

项目成果/简介:中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陈宇翱、徐飞虎等利用多光子量子纠缠在国际上首次实现分布式量子相位估计的实验验证，这为将来构建基于量子网络的高精度量子传感奠定基础。该成果于11月30日在国际学术知名期刊《自然·光子学》上在线发表。 分布式传感是一种可用于同时执行远程空间多个节点上精密测量任务的重要手段，在日常生活、科学研究和工程等领域有着广泛的应用。例如，该项技术可用于桥梁、飞机等大型结构的应力场分布和温度场分布的有效监测。随着量子技术的不断发展，传感技术也迈进了量子化时代。量子网络作为量子信息和量子计算的重要组成，在执行各类远程多节点任务中起着重要作用。当对多个空间分布的参量进行测量时，分布式量子传感能够实现超越经典统计极限的测量精度。然而，分布式量子传感面对的一个重要问题是：如何选择并制备能够实现对多个参量最优的测量精度的量子纠缠态。研究表明，对于某类分布式的最大纠缠态，理论上能够达到最优测量精度，即海森堡极限。 研究团队设计了最优的测量方案，基于多光子量子纠缠，通过操纵六光子干涉仪，实验演示了多个独立的相移及其平均值测量。实验结果显示，利用分布式纠缠态进行测量，其精度可以超越经典传感器的理论极限。基于光子纠缠和相干性组合的方案，研究团队进一步实验演示了多个空间相移的线性组合测量（参数数量总个数达到21个），与仅利用粒子纠缠的方案对比，该组合式方案不仅能够增加可测量参数数量，还能提高测量精度。 该项工作成功实现了多参量分布式量子传感的原理性实验验证，评估了不同纠缠结构情况下的测量精度，验证了纠缠结构对测量精度的增强效果，扩展了资源利用率和可测量的参量数量，朝分布式量子传感的实际应用迈出了重要一步。《自然·光子学》杂志的审稿人对该工作给予高度评价，称赞这是一项“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

近些年，工业发展导致环境污染越来越严重，其中粉尘作为环境 恶化的重要污染源,严重危害着我们的生活环境和人们的身心健康。 因此,采取及时有效的措施对环境中的粉尘浓度进行检测,然后进行 除尘降尘,可有效提高人生安全系数和环境质量。 目前，现有的粉尘检测设备中,所用的传感器稳定性差,致使测量 精度不够高,且校准调节难度大,这也对产品的推广和后期维护带来 不便。课题组采用激光散射法在线监测粉尘浓度,并采用 3D 打印技术 设计系统总体及光路结构，采用串口通讯模块对系统进行了数据校准 及稳定性分析,测量精准度高。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。

技术简介 在“863”成果的基础上开发了船载水上水下一体化测量系统（VSurs-W型测量系统），该系统针对水上水下坐标系统不统一、小型岛礁或礁石型海岸带测量难度大、登岸留有一定宽度靠岸的空白、水上构筑物缺乏有效的测量手段等国际性难题，提供一种高效的地理信息获取手段。 创新点及性能指标 该系统针对水上水下坐标系统不统一、小型岛礁或礁石型海岸带测量难度大、登岸留有一定宽度靠岸的空白、水上构筑物缺乏有效的测量手段等国际性难题，提供一种高效的地理信息获取手段。