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。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

本发明公开了一种剑麻玻璃纤维复合增强有机硅改性的酚醛模塑料，该酚醛模塑料的组成为：35-70％的有机硅改性热塑性酚醛树脂，5-45％的玻纤和剑麻混合纤维，5-45％的填充料，0.5-3％的脱模剂，0.25-1.5％的着色剂，2-10％的固化剂。本发明还提供了该剑麻玻璃纤维复合增强有机硅改性的酚醛模塑料制备方法，由上述组份经混炼，粉碎或造粒等工序制备而成。采用该方法制备的酚醛模塑料储存时间长，不易受潮，耐候性能优良，相对密度小，生产成本低，固化后的材料韧性和耐热性能优异。利用该有机硅改性酚醛模塑料制成的塑料件具有储存时间长，韧性好，相对密度小和耐热性能优异的特点。

成果简介：项目针对目前粘胶纤维工业生产过程存在的污染严重问题，采用 自行设计的高压热蒸汽闪爆（Steam Explosion，简称 SE）技术，在超分子水平实现对天然木纤维素快速、安全可靠、低污染物理改性并固化其构象， 同时利用环保、廉价的新型纤维素溶剂体系，实现温和条件下纤维素的溶解， 通过真空脱泡、充氮、喷丝、凝固等工艺的优化获得了纤维素纤维的绿色湿 纺技术，丝性能达到或超过粘胶丝。 技术领域：工业材料 应用范围：粘胶纤维工业生产 技术创新：1）建立了

1、成果简介：（500字以内） 基于前期对纤维素降解起关键性作用的过程内切酶Cel48F水解中心关键氨基酸的优化结果，定制具有高效水解活性的纤维素酶，与复合菌剂联合使用，高效降解秸秆同时发酵制肥，突破交通运输秸秆距离的瓶颈，便于在农村蔬菜种植大范围推广及应用。项目提供秸秆降解发酵工艺流程，提供秸秆降解效率，肥料酸含量，pH等标准。 项目可试点推广秸秆制肥技术，应用在大棚蔬菜种植中，提高蔬菜质量及增产。项目建成后，秸秆的循环利用产生的有机质、矿物元素和抗病微生物，能够提供作

本发明提供了一种表面具有纳米纤维多孔结构的羟基磷灰石/聚酰胺复合生物材料，该材料由成型基体及覆盖在成型基体表面并与成型基体结合成一体的纳米纤维层组成，所述纳米纤维层中的纳米纤维之间相互交错形成多孔结构，所述成型基体和纳米纤维层均为羟基磷灰石/聚酰胺复合材料。其制备方法如下：羟基磷灰石/聚酰胺复合材料和氯化钙溶解在无水乙醇中形成纺丝液；将成型基体置于接收屏上，采用静电纺丝法将纺丝液纺丝于成型基体上即得。本发明所述复合生物材料有利于细胞及组织的黏附生长，植入体内后容易血管化，与骨组织的结合性能良好。

（专利号：ZL 201310498905.1） 简介：本发明公开了一种具有一维核壳结构的载碳磁性纤维材料复合物的制备方法及其应用，属于水处理领域。本发明的制备方法采用铁酸钴纳米纤维作为载体，生物质材料-可溶性粉淀粉作为碳源前驱体，制备出一维核壳结构的载碳磁性纤维材料复合物材料。采用此法制得的材料富含羟基、羧基基团的碳层均匀涂布在铁酸钴纳米纤维基体上，形成的复合物材料具有良好的磁响应性，可有效去除水体六价铬。本发明的制备方法具备工艺简单，溶

清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术，开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外，公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比，进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式，是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线，每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化，并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论，逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验，让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时，它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入，流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能，流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度，每一个省的城市，都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小，它们紧紧地被省级圆圈包裹着，被中国和世界包围着。每个城市的位置，根据容器图的算法，按照空间面积自动分配。

项目的来源于国家863项目，并已经申请专利。 本成果应用人工心理（Artificial Psychology，AP）和人工智能理论，集成多种技术，将人类的情感、意识、智能赋予机器人。 AP人性化机器人具有以下功能：能听会说，唱歌跳舞，知冷知热，回避障碍，认识主人，识别同类，性格成长。 AP人性化机器人是一个系列产品，现有样品： 1、智能爬虫 2、走迷宫鼠 3、智能娃娃 4、智能表演团队