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北京市基金资助的重点
研究
专题项目在定频量子比特的物理架构
研究
中取得新进展
北京市自然科学基金(以下简称市基金)资助的重点研究专题项目“超导量子比特集成和存储”取得重要进展。北京量子信息科学研究院于海峰团队提出了一种基于定频Transmon量子比特的物理架构。
北京市自然科学基金委员会办公室
2022-05-26
理学院大数据
研究
团队在人工智能与大数据处理领域发表系列高水平
研究
成果
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。
中国石油大学(华东)
2021-02-01
北京大学物理学院极端光学
研究
团队在非厄密拓扑光学
研究
取得重要进展
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。
北京大学
2022-08-26
关于征集北京市人工智能行业大模型
应用
案例和
应用
场景需求的通知
为加快推动以大模型为代表的人工智能技术赋能社会经济高质量发展,现面向本市人工智能创新主体和行业用户,征集人工智能行业大模型应用案例、行业应用场景需求,同时启动北京市大模型技术产业创新图谱梳理工作,有关事项通知如下
信息科技处
2023-06-27
大型汽轮发电机组(300MW、600MW)异常振动诊断
及
治理
技术
主要成果和创新点及应用情况如下:理论计算和试验分析确定了华能南京电厂320MW机组、哈尔滨第三发电厂600MW机组异常振动的主要轴系标高分布和载荷分配不合理,在国内首次从工程上证实了可倾瓦存在失稳的新理论,并通过标高调整等治理措施,彻底消除了这两台机组低频振动故障;改进了传统轴承载荷计算方法,首次提出了轴承载荷对任意轴承标高变化的灵敏度分析方法,并直接应用于现场机组的故障诊断和检修治理.
东南大学
2021-04-10
长牡蛎“海大1号”、“海大2号”和“海大3号”新品种繁育
及
养殖
技术
项目成果/简介:长牡蛎“海大1号”是我国培育的第一个牡蛎新品种,填补了我国牡蛎良种培育的空白。中国海洋大学自2006年在国内率先开始了长牡蛎快速生长系的选择育种,以山东乳山海区自然采苗养殖的长牡蛎为基础群体,基于群体选育、辅以分子标记辅助育种,采用有效繁殖亲本数量控制、选育群体世代遗传参数与选择效应评估以及选育世代遗传多样性监测等多项关键技术,通过连续6代成功培育出长牡蛎“海大1号”新品种。该新品种具有生长速度快、壳型规则等特性,目前在山东、辽宁、江苏等地养殖面积超过20万亩,取得了显著的经济和社会效益,有力推动了我国牡蛎养殖业的良种化进程。长牡蛎“海大2号” 新品种是中国海洋大学继培育我国第一个生长性状优良的长牡蛎“海大1号”新品种的基础上培育的长牡蛎第二个新品种。长牡蛎“海大2号” 新品种是以金黄壳色和生长速度作为选育目标性状,采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术,辅以分子标记辅助育种,经过4代培育而成。该新品种体重和出肉率可分别提高38%和25%以上,左右壳和外套膜均为色泽亮丽的金黄色(养殖户喜称“金牡蛎”“金蚝”),在北方沿海进行了示范养殖,深受育苗企业和广大养殖户的喜爱,大大提高了我国养殖牡蛎的品质和档次。长牡蛎“海大3号”新品种是以2010年从山东沿海长牡蛎野生群体中筛选出的左壳为黑色的个体为基础群体,以壳黑色和生长速度为目标性状,采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术,经连续6代选育而成。在相同养殖条件下,与未经选育的长牡蛎相比,10月龄贝壳高平均提高9%,软体部重平均提高64.5%,左右壳和外套膜均为黑色,黑色性状比例达100%。适宜在山东和辽宁人工可控的海水水体中养殖。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:牡蛎是世界上养殖产量最大的海水养殖种类,世界年产量为400多万吨,产值近40亿美元,也是消费量最多的贝类产品。我国是牡蛎的故乡,牡蛎居我国四大经济贝类之首,年产量480多万吨,占世界牡蛎产量的4/5。我国牡蛎产量虽然很大,但产值仅占世界的1/4左右。在我国牡蛎价格仅为2-4元/kg,而在美国和欧盟国家的牡蛎价格却高达1~2 美元/个。虽然国外牡蛎价格昂贵,但我国每年却要从美国、澳大利亚等国家进口大量的牡蛎,来满足各大城市高档市场的需求。长牡蛎“海大1号”、“海大2号”和“海大3号”新品种品质优良,可作为进口牡蛎的替代产品,具有广阔的市场前景。预期投资500万元,养殖规模2000亩,产值2000~3000万元。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:GS-01-005-2013 GS-01-007-2016 ZL201410120162.9 GS-01-007-2018技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无
中国海洋大学
2021-04-11
长牡蛎“海大1号”、“海大2号”和“海大3号”新品种繁育
及
养殖
技术
长牡蛎“海大1号”是我国培育的第一个牡蛎新品种,填补了我国牡蛎良种培育的空白。中国海洋大学自2006年在国内率先开始了长牡蛎快速生长系的选择育种,以山东乳山海区自然采苗养殖的长牡蛎为基础群体,基于群体选育、辅以分子标记辅助育种,采用有效繁殖亲本数量控制、选育群体世代遗传参数与选择效应评估以及选育世代遗传多样性监测等多项关键技术,通过连续6代成功培育出长牡蛎“海大1号”新品种。该新品种具有生长速度快、壳型规则等特性,目前在山东、辽宁、江苏等地养殖面积超过20万亩,取得了显著的经济和社会效益,有力推动了我国牡蛎养殖业的良种化进程。 长牡蛎“海大2号” 新品种是中国海洋大学继培育我国第一个生长性状优良的长牡蛎“海大1号”新品种的基础上培育的长牡蛎第二个新品种。长牡蛎“海大2号” 新品种是以金黄壳色和生长速度作为选育目标性状,采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术,辅以分子标记辅助育种,经过4代培育而成。该新品种体重和出肉率可分别提高38%和25%以上,左右壳和外套膜均为色泽亮丽的金黄色(养殖户喜称“金牡蛎”“金蚝”),在北方沿海进行了示范养殖,深受育苗企业和广大养殖户的喜爱,大大提高了我国养殖牡蛎的品质和档次。 长牡蛎“海大3号”新品种是以2010年从山东沿海长牡蛎野生群体中筛选出的左壳为黑色的个体为基础群体,以壳黑色和生长速度为目标性状,采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术,经连续6代选育而成。在相同养殖条件下,与未经选育的长牡蛎相比,10月龄贝壳高平均提高9%,软体部重平均提高64.5%,左右壳和外套膜均为黑色,黑色性状比例达100%。适宜在山东和辽宁人工可控的海水水体中养殖。
中国海洋大学
2021-05-09
国家发展改革委等部门关于印发第29批新认定
及
全部国家企业
技术
中心名单的通知
根据《国家企业技术中心认定管理办法》(国家发展改革委、科技部、财政部、海关总署、税务总局2016年第34号令),经审定,现将2022年(第29批)新认定国家企业技术中心名单及全部国家企业技术中心名单通知如下。
国家发展改革委
2023-02-23
人才需求:相关领域知名高校院所担任副教授
及
以上专业
技术
职务的高层次人才。
1、高分子及复合材料领域知名高校院所担任副教授及以上专业技术职务的高层次人才;2、纺织及相关领域知名高校院所担任副教授及以上专业技术职务的高层次人才;3、相关领域知名高校院所担任副教授及以上专业技术职务的高层次人才。
山东路德新材料股份有限公司
2021-09-01
新型无痛光动力治疗皮肤病关键
技术
及
转化——新型实时可控无痛光动力治疗智能系统
5-氨基酮戊酸光动力疗法(ALA-PDT)是一种药械联合的新型靶向疗法,治疗非黑素性皮肤肿瘤、痤疮、尖锐湿疣等难治性皮肤病疗效显著、副作用小。但ALA-PDT治疗过程伴有剧烈疼痛,严重影响患者治疗感受,是业界公认的ALA-PDT治疗瓶颈。此项目团队在同济大学医学院、附属上海市皮肤病医院王秀丽教授带领下,长期致力于ALA-PDT临床与基础研究,在国内外率先掌握了“无痛ALA-PDT关键技术”,形成相关成果申请国家专利,并将其转化生产出第一代无痛光动力治疗仪用于临床治疗。在此基础上拟进一步打造个性化、智能化、便捷的新型无痛ALA-PDT,降低对专业医师的依赖程度,打破技术壁垒,实现无痛ALA-PDT扩大推广应用,引领ALA-PDT无痛治疗新时代。 第一代无痛光动力治疗仪图片 团队已将诸多原创性研究成果进行临床转化,总结关键技术并将其推广至全国2000多家医院,直接获益患者逾100万人次。 第二代治疗仪
同济大学
2021-04-11
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