广东九嘉通讯科技有限公司（曾用名“东莞市九嘉通信科技有限公司”）一家专业的集销售、贸易、OEM生产,软件开发为一体的企业。 公司下属一个采购中心、分别在深圳、中山、东莞、惠州设有全资经营性机构,公司集中了一批高素质的人才队伍，并凭借雄厚的实力，和珠三角的销售网络以及较高的专业水平，为客户提供IT网络设备，办公设备、全系列耗材、网络基站，数据安全，视频监控，集团会议和呼叫电话系统，影音会议远程会议系统，投影工程，计费付费系统；办公设备以及耗材，软件开发维护方面的专业解决方案。 至真品质  至诚品格   精益求精  高效快捷 是我们永恒的宗旨。在今后的发展道路上，我们将不断推出技术含量更高、功能更先进、价格更适宜的配套产品。以高品质的产品和高质量的服务，回报新老客户对我们一贯的支持与厚爱，热忱欢迎各界朋友光临指导，洽谈合作，共创美好未来！      项目：虚拟电子白板，IT网络设备，通信产品，通信服务，基站机房，指纹智能识别，防盗报警，电子产品开发，行业软件，企业和单位外包业务。               虚拟电子白板是一种新型的电子白板图形处理技术，它能够扑捉虚拟电子白板电子笔在演示图像上的动作并对其分析。      应用虚拟电子白板，投影机，PDP，LCD，背投影像等等任何一种演示设备均能迅间变成高质量的便捷电子白板。     橡胶成型加工; 其他橡胶加工; 橡胶后处理加工; 工业用橡胶制品; 橡胶硫化成型; 硅胶硫化成型; 防油胶硫化成型; 铜箔; 各类密封圈; 防震垫; EVA; PET; PC; 包装材料; 电子产品; 

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。

近日，傅正义院士团队平航副研究员在材料过程仿生制备新技术研究方面取得创新性进展，成果以“Mineralization Generates Megapascal Contractile Stresses in Collagen Fibrils”为题，发表在国际顶级期刊《Science》（科学）上。

自修复材料是近年来发展迅速的一类新型功能材料,它能够通过物理或化学作用自动修复损伤并恢复其功能，为主动预防材料的潜在危害并延长其使用寿命提供了一种新的智能方法。