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，化学学院徐浩教授课题组在催化不对称合成领域取得了新进展。

项目背景：山东平邑铜石地区是鲁西最重要的金矿化集 中区 ,该区金矿形成与铜石次火山杂岩体有关 ,区内金矿 类型复杂。此地区在历史上已有多次的找矿活动，但在目前 找矿的过程中，我们发现此次勘查区内金矿成矿类型与附近 归来庄等金矿完全不同，并没有可供借鉴的找矿勘查模型。 为使此地找矿潜力能快速有效地转换成可供开发的矿床，我 们就必须在成矿模式和找矿模型方面投入实质性的研究，依 靠理论创新解决这一“卡脖子”难题，为现阶段找矿项目的 顺利推进提供技术指导，以科技创新推动采矿业高质量发 展。 所需技术需求简要描述：1.建立完备的矿床勘探数据库 （包含物探、化探、钻探、地质填图等数据），利用数据库 建立矿床三维地质模型。2.统计分析矿体品位的空间变化规 律，将其呈现在矿床三维地质模型中。3.定量分析各种地质 要素、物探、化探、钻探、地质填图等数据与矿体之间的空 间关系，找出其内在联系和成矿规律，建立最佳的矿床勘查 模型，预测和指导下一步的找矿勘查工作。  对技术提供方的要求:1.熟悉地质勘探理论、熟悉 ArcGIS 及三维建模技术。2.建立有效的矿床勘查预测和指导 模型。3.具有理学博士学位，合作方为校方，需为国内一流 211 大学，技术方案理论创新，能适用于找矿实际，不涉及知识产权侵犯。 

XM-FM分娩机转示教模型   XM-FM分娩机转示教模型（分娩机制仿真模型）适用于高等医学院校妇产科、助产、卫生、护士等学校妇产科讲解正常分娩过程时作为直观和演示教具，并能作为胎儿娩出时保护会阴用。   一、功能特点： ■ 该模型为剖面直观的标准仿真人大小结构而设计。 ■ 精准的解剖标志，子宫与骨性盆腔的轮廓。 ■ 模型由机械传动结构演示分娩中衔接-下降-俯屈-内旋转-仰伸-复位及外旋转-肩娩出等正常机转动作。 ■ 仿真的产道皮肤、模拟真实分娩情景。 ■ 胎儿光滑柔软，可辨别囟门。   二、标准配置： ■ 分娩机转示教模型：1台 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-FMA高级手摇分娩机制示教模型   XM-FMA手摇分娩机制示教模型（手摇分娩机转示教模型）由仿真的孕妇下半身模型、胎儿模型、脐带、胎盘等模型组成，此款产品针对产科基本技术训练，进行产前检查、助产、分娩等技能的综合练习。 一、功能特点： ■ 可进行整个分娩过程的示教。 ■ 可示教胎头吸引术的胎儿、脐带及胎盘，胎儿关节灵活，可演示多种正常与异常的胎位分娩。 ■ 配有手摇分娩机械部件，通过人工手摇方式，可实现衔接、下降、俯屈、内旋转、仰伸、复位及外旋转、胎儿娩出等整个分娩过程。 ■ 可练习并掌握正常分娩、异常分娩（难产）、助产技巧以及会阴保护等综合技能。 ■ 可进行多胎妊娠（双胎）分娩操作训练。 二、标准配置： ■ 手摇分娩机转示教母体：1台 ■ 示教用胎儿（1男性，1女性）：2个 ■ 模拟胎盘：2个 ■ 模拟脐带：4根 ■ 腹壁盖：2个 ■ 手提袋：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-HY3外阴缝合练习模型   XM-HY3外阴缝合练习模型（外阴切开展示模型）由3个模型组成，展示外阴正中切口、左侧切口和右侧切口，采用高分子材料制成，具有形象逼真、操作真实等特点，可进行反复缝合操作训练。 功能特点： ■ 采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型为女性会阴部，解剖标志明显，便于操作定位。 ■ 外阴切开缝合：正中切口、左侧切口、右侧切口。 · 左侧会阴切开，即自会阴后联合中线向左旁侧45°方向剪开，长约40-50mm。 · 右侧会阴切开，即自会阴后联合中线向右旁侧45°方向剪开，长约40-50mm。 · 正中会阴切开，从会阴后联合中点向肛门垂直方向切开，长约20mm。 ■ 可反复进行练习。

XM-YEH高级婴儿护理人模型 （组合式新生儿护理模型）   一、功能特点： ■ XM-YEH高级婴儿护理人模型（组合式新生儿护理模型）采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模型头颈部、四肢可以自由活动，男婴/女婴胸皮可互换。 ■ 静脉穿刺：可选择不同类型的穿刺针进行训练，穿刺时有落空感，穿刺正确后可有回血，并可进行输液等练习。 ■ 可进行婴儿头皮静脉穿刺训练； ■ 可进行脐带静脉穿刺训练； ■ 可进行婴儿口鼻插管护理训练； ■ 可进行洗胃、灌肠、男/女性导尿操作训练，操作正确可导出尿液。 ■ 可进行造瘘引流术训练； ■ 可进行三角肌、臀部肌肉注射训练，注射模块可以更换。 ■ 整体护理：可练习婴儿抱持、包裹、换尿布、穿衣、擦浴、洗澡、哺乳、清洁五官、皮肤护理等多项护理操作。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 高级婴儿护理人模型：1台 ■ 可更换胸皮：1个 ■ 输液套装：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-605B头部解剖模型（颅脑矢状窦解剖模型）   XM-605B头部解剖模型（颅脑矢状窦解剖模型）分为4部件，显示了半脑、脑内部脑干、动脉、视神经等细节，其中右半部脸解剖矢状和水平切，显示脑部和头颅以及口、鼻腔的重要结构，共有24个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大 材质：PVC材料