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。

近期，西湖大学人工光合作用与太阳能燃料中心孙立成实验室在探索这一未解之谜的过程中取得进展。

第二类超导体中量子化磁通的运动行为对超导材料和器件的电磁输运性质起着关键作用。人为调控超导磁通量子的运动行为，不但可以有效提高超导体的临界电流密度，还可实现具有新功能的超导电子器件，如超导磁通整流器、磁通二极管等。以往的磁通量子调控手段往往缺乏原位可调性，极大限制了相应超导电子器件的应用。近日，南京大学吴培亨院士领导的超导电子学研究所王永磊教授和王华兵教授研究团队设计出了一种可调控的新型人工自旋冰与超导异质结构器件，不但实现了超导电性的原位开关，还实现了可开关和可反转的磁通霍尔效应。 人工自旋冰是具有集体相互作用的纳米小磁体阵列，其特殊的几何排列使得系统具有很高的简并度、新奇的低能激发态（如磁单极子）、丰富的相变和磁畴。近年来该团队致力于人工自旋冰和超导纳米结构器件等方面的研究，不但设计出了可擦写的人工自旋冰，并且于国际上首次设计和制备出了人工自旋冰与超导的异质结构器件，实现了可调控的超导磁通阻挫效应和磁通整流效应。近日该团队又设计出了一种基于风车型人工自旋冰与超导的异质结构器件，利用风车型人工自旋冰易于调控的链条状磁荷结构，以及磁荷与超导磁通量子间的强耦合作用，实现了对超导磁通运动的原位操控，展示了超导零电阻态与耗散态之间的原位开关，同时实现了可编程的磁通霍尔效应。

本发明属于生物质能源技术领域,涉及一种生物质能转化装置,尤其是一种中小型移动式室外生物质热水发生器,其主要包括由容水室,燃烧室和保温层等共同围成的发生室,投料口,控氧调节口,排气调节口,水位观测器,测温及注水孔,出灰口等;其能够适应北方高寒地区恶劣的野外使用环境,不需要自来水管道连续供水,不需要提供其它能量源,通过控氧调节口,排气调节口的调节,可按要求提供不同温度的温热水,并利用排气余热解决水位观测,温度测定问题,在包括畜牧业,家禽养殖业在内的多种涉及野外作业的行业中具有广泛的应用前景.

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

2020年2月3日，复旦大学张永振团队在Nature 在线发表题为“A new coronavirus associated with human respiratory disease in China”的研究论文，该研究报告了一名在海鲜市场上工作的患者，该患者于2019年12月26日入住武汉市中心医院，患有严重的呼吸系统综合症，包括发烧，头晕和咳嗽。支气管肺泡灌洗液样品的基因组RNA测序，鉴定了一种新型的RNA冠状病毒，在此称为为WH-Human-1冠状病毒（也是后面称为的2019-CoV）。 

聚乳酸被全球公认为21世纪最有发展前景的生物质塑料，它具有良好的生物降解性/相容性、力学性质、热塑性、成纤性、透明度高，适用于吹塑、挤出、注塑等多种加工方法，加工方便，部分性能优于现有通用塑料；但其同时也存在着强度较低、脆性大、耐热性差等不足，使得其应用仅局限于生产通用塑料、薄膜等领域，要想应用于条件较为苛刻的汽车、航空航天、建筑业等领域，必须对其进行改性以提高其耐热性能和力学性能。本项目拟采用课题组多年来积累的研究成果，与相关企业展开合作，进行成果的转化和产业化工作，最终形成具有市场潜力的系列化改性聚乳酸复合材料制备技术，例如天然纤维增强聚乳酸、高韧性聚乳酸、高填充级聚乳酸、阻燃级聚乳酸和纤维级聚乳酸等的制备技术，通过这些技术制备的改性聚乳酸树脂将具有更加优异和针对性的性能，主要用于生产聚乳酸纤维、薄膜、板材和容器等，可应用在生活快消品、农用地膜、飞机/汽车内饰用材料等领域。项目目标是通过深入研究，对部分尚不完善的技术环节进行最后的攻关，然后整合已有的技术与专利成果，并进一步放大实验和标准化测试，形成一系列可直接产业化的系统化解决方案技术包，最终顺利完成相关技术成果的产业化转化工作。 本项目研究采用的原材料为可生物降解的聚乳酸，经过本团队十多年的研发，目前已实现产业化。本项目的主要工作是梳理课题组多年来对聚乳酸树脂改性的相关技术，与授权专利等成果整合，进一步放大成系列化的产品技术，最终顺利相关技术成果的产业化转化工作。 项目中的大部分关键技术均已被攻克，目前需要做的是有目的的对所有技术进行梳理和整合，查漏补缺，对部分尚不完善的技术环节进行最后的攻关，从而形成完整的系统化的产品技术，并与相关授权专利进行整合，最后打包形成一系列可直接产业化的系统化解决方案技术包。目前70%的聚乳酸市场在对性能要求不太高的包装行业中，随着人们环保意识的增加，该市场容量会继续增加，但由于聚乳酸整体市场的快速增长，包装材料所占聚乳酸市场比例会逐渐缩小。在汽车、家电及电子产品行业中对更高性能聚乳酸改性材料的使用是个新趋势，市场份额虽然不大，但会持续增长。目前聚乳酸在全球市场的总容量预计为100亿元，且有很好的成长潜力。本项目技术面对的正是高性能、高附加值的潜在市场，其产业化预期会有良好的经济效益；项目产品在环境污染治理和防护方面的贡献将会产生良好的社会效益。