万物有声科技关注声音后期制作中的拟音技术，用“AI+声音”的基本构想，致力于将拟音技术与人工智能结合，以声音资源库为核心资源，以视频动作识别和声音识别自动配音技术为核心技术。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 金若熙 公共管理学院/企业管理专业 2021 赵洋 计算机科学与技术学院/软件工程专业 2018/2022 王美琳 管理学院/会计学专业 2018/2022 谭惠文 经济学院/国际商务专业 2021 郭梦妍 艺术与考古学院/视觉传达专业 2019/2023 徐舒婷 光华法学院/法学专业 2019/2023 布音塔娜 管理学院/工商管理专业 2018/2022 崔靖乐 光华法学院/法学专业 2020/2024 陶振宇 传媒与国际文化学院/传播学专业 2020/2024 三、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 王婧 传媒与国际文化学院 副教授，博导 声音研究、感官研究、表演学研究、艺术人类学 四、项目简介 万物有声科技关注声音后期制作中的拟音技术，用“AI+声音”的基本构想，致力于将拟音技术与人工智能结合，以声音资源库为核心资源，以视频动作识别和声音识别自动配音技术为核心技术。团队首次将人工智能与拟音技术相结合，以技术助力后期制作的同时，关注拟音技术中的情感注入和人文关怀，优化声音后期制作行业的资源配置，提高后期制作的生产效率；同时降低部分场景的声音后期制作门槛，丰富声音的应用场景，将拟音技术的高质量听觉体验引入在线音频、影视后期、游戏等多个领域。 团队首先对传统拟音师积累于硬盘中的无序声音资源进行了细化的分类和打标，对其进行数字化编码，完成了高质量声音资源库的打造，为喜爱创作视听产品的用户提供高质量的声音资源。本库声音均采用影视制作标准，同时配以智能简洁的检索系统，改善了同类产品中标签分类模糊杂乱、检索困难、音质参差不齐的不足；同时配合专业后期配音教程与作品分享，做到“既以鱼又以渔”，延伸产品价值。 其次，团队将自动配音技术与海量音源库相结合，开发有声数字化声音数据库，团队将进一步完善和细化声音资源库。同时深耕算法的研究和迭代，实现后期拟音的进一步智能化，该技术的应用场景将向专业视频后期转型，着重开发其在专业视频后期声音制作中的应用。

本发明公开了一种具有植物生长调节活性的化合物，该化合物具有通式（Ⅰ）的结构，通式（Ⅰ）中，R、R1为苯环上的各种取代基，R代表氢原子、烷基、氟原子，氯原子、硝基、三氟甲基，R1代表氢原子、氟原子，或R、R1为-CH=CH-CH=CH-分别连接苯环的2、3位或3、4位。该化合物是通过将二茂铁乙酮肟与取代苯异腈酸酯反应制备得到的。本发明还提供了化合物作为植物生长调节剂有效成分的应用。

相较于传统聚合物发泡所用化学发泡剂和氟利昂类、烷烃类等物理发泡剂，采用超临界CO 2 或N 2 作为发泡剂，不仅气体原料来源丰富，价格便宜和环境友好，符合日益严格的环保要求，而且所得到的泡孔尺寸更小，孔密度更大且泡孔形态更容易控制，生产过程安全性也大大提高。 自主研发了超临界CO 2 挤出和模压发泡技术，包括超临界流体恒流进气系统和装备，以及适于超临界CO 2 发泡过程的双阶、单阶挤出发泡和模压发泡系统和装备，并可基于CO2 和聚合物的相互作用快速确定优化的发泡工艺。采用超临界CO2 挤出发泡技术制备了泡孔尺寸0.5～1 mm，发泡倍率5～20倍的聚酯PET、聚苯乙烯PS、聚丙烯PP、聚乳酸PLA和聚乙烯PE等发泡棒材。采用超临界CO 2 模压发泡技术制备了泡孔尺寸1～50 μm，发泡倍率5～20倍的发泡片材。另外采用Mucell超临界流体注塑成型制备了泡孔尺寸1～100 μm、较实体材料减重5～30%而力学性能不损失的多种聚合物的微孔发泡材料，包括聚丙烯PP、聚苯乙烯PS、聚酯PET、聚醚砜PES、聚砜PSF以及复合材料等。

主要针对我国甾体药物原料来源单一、初加工污染严重、甾体药物合成路线 长等问题，重点开展薯蓣皂苷元清洁生产、植物甾醇生物转化以及屈螺酮重要中 间体三羟基雄甾烯酮化学合成路线的生物替代等技术研究，旨在大幅度降低原料、能耗及生产成本。 创新要点 利用有高效转化能力的菌种，建立甾体的一步发酵或半合成技术，开发绿色的产物萃取技术及原位随程提取新工艺。 

利用不同拓扑结构的无规共聚物或改性天然大分子制备聚合物胶体粒子，通过对聚合物链结构以及制备方式的控制，得到不同形态、大小、表面性质的聚合物胶体粒子；此类聚合物胶体粒子具有优异的表面活性，可作为颗粒乳化剂稳定油/水界面，相比传统表面活性剂和无机固体颗粒乳化剂，其具有极高的乳化效率，且可以通过简单的调控手段实现乳液的相反转或者制备高内相乳液，可用于涂料、食品、化妆品、医药等领域。

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

项目成果/简介:一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。