2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research

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 学号 赵玉蓉 外国语学院/英语 2016/2020 201631131102 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 阮先玉 外国语学院/英语 教研室主任/副教授 语言学、翻译 四、项目简介 随着互联网的发展，机器翻译成为翻译活动中的重要的辅助工具。而机器翻译错译、死译频出，给翻译工作带来诸多不便。近年来，“大数据”的出现为机器翻译带来了新希望，其独特的“4V”特点将对机器翻译产生革命性的影响。尤其最近出现的AI同传给翻译行业带来了不小的冲击，本项目希望通过探究大数据在AI同传中的应用，分析AI同传翻译的优点和局限性，推动机器翻译的发展。

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。

智慧校园是大数据时代、人工智能时代发展的产物,蓝鸽AI一体化智慧校园以物联网为基础，充分应用5G/人工智能技术经过一体化的设计

随着中国城市化推进速度不断加快、城市人口剧增将带来社会治安和管理失序、城市经济发展失调、环境建设失衡等等一些列复杂问题。为了有效应对高速城市化所产生的不良影响，构建以人为本的文明社会，“智慧城管”应运而生。通过建设数字化城市管理信息系统，建立起政府、企业与公众之间的信息共享平台和良性互动机制，促进城市管理与服务的一体化。通过运用“智慧城管”系统，旨在达到增强社会可持续发展能力，提高政府执政效率，创造和谐的城市生活环境的目的。按照住建部关于“在十二五期间，全国所有地级以上城市、有条件的县要建立数字化城市管理系统”的总体要求下，各地方政府都在积极推进数字城管系统的建设工作，数字城管潜在市场空间巨大。 一、介绍 智慧化城市管理系统是综合运用现代数字信息技术，以数字地图和单元网格划分为基础，集成基础地理、地理编码、市政及社区服务部件事件的多种数据资源，以城市监管员和市民服务热线为信息收集渠道，创建城市管理和市民服务综合指挥系统，通过多部门信息共享、协同工作，构建起沟通快捷、责任到位、处置及时、运转高效的城市管理、公共服务的监督和处置新机制，全面提高城市管理和政府公共服务水平。   二、解决方案 1．终端系统布局架构 智慧城市平台项目中已实施智慧城管系统，采用GPS定位以及网络传输，监控点位布局按照网格状，无死角的原则。 （1）智慧城管系统区域中所有高清红外摄像机，报警器均装有GPS定位模块以及网络传输模块。如果设备出现故障以及人为损坏，第一时间将损坏设备定位，传送至所在监控平台，并通知检修及报警人员。 （2）智慧城管系统所涉及区域的城管均配有GPS定位，网络的智慧城管手机，一旦发现区域有公共设施比如井盖，信号灯等有损坏，只需拍下照片，手机自动将损坏物传入后台，后台对损坏物的经纬度进行定位，系统会自动指令相关人前去处理。 （3）智慧城管覆盖下的重点建筑，三级安防等级以上的安防系统探测器增加GPS模块。建筑安防系统一旦报警，除了报警直接接入公安报警系统以外，也通过网络直接将信号送入智慧城管系统平台，将报警信号定位直接发送周围智慧城管手机，以及周围摄像机中，第一时间掌握现象情况。 （4）通过数据交换分平台实现智慧城管平台与安监、农林、交警、工商等专业部门的信息资源的统一交换，并提供人员、车辆、案卷等城市治理中基本信息资源的同步更新。 2.后台平台解决 （1）统一受理分平台 统一受理分平台，定位于智慧城管与前端交互的整体性的接入，所有城市管理相关问题的受理、来源等交互均在统一受理分平台办理。包括监督受理子系统、问题来源子系统、城管热线子系统、公众信息发布子系统和知识库。 （2）业务协同分平台 业务协同分平台，是智慧城管案件派遣、流转、督办的一体化办公平台，通过GIS、MIS一体化的方式，实现智慧城管的业务流转和支撑。包括：协同工作子系统、监督指挥子系统、专项整治子系统、业务短信子系统、部件更新子系统和应用维护子系统。 （3）智能管控分平台 通过智能管控分平台建立了基于GIS结合智能视频分析技术的空间化、可视化的管理模式，围绕城市管理内容，对人员、车辆、案件等实行智能管控。 （4）地理信息分平台 地理信息分平台是以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法。充分融合地理信息系统技术，实现对基础地理数据、遥感影像数据、城市单元网格数据、城市部件与事件数据等地理空间数据的管理、维护、显示、操作、分析和建模等。 （5）智慧照明分平台 智慧照明分平台由智能化平台、集中控制器、智能恒流源、移动端APP组成。集中控制器通过 CDMA 无线网路与监控中心进行通信，终端控制器采用电力载波通信方式与集中控制器进行通信，对每个智能恒流源进行控制，达到控制每盏路灯的亮灭及调光。 三、智慧城管建设主旨 智慧城管系统伴随着以物联网、云计算、大数据为代表的新一代信息技术的发展以及面向知识社会的创新2.0形态对城市形态、政府管理形态的重塑，感知、分析、服务、指挥、监察。

极速响应时间 极速响应时间有效的消除，画面的拖尾现象，使得动画更加流畅。尤其是在显示动态视频，WEB及3D动画显示的时候，画面表现更加出众。 高亮度 保证画面的清晰明亮，即使远距离观看也可以感受到鲜明亮丽的色彩。 超高对比度 画面层次的理想呈现，创造引人注目的靓丽画质。 产品品类： 数字标牌 图像制式： PAL、NTSC 声音制式： D/K、I、B/G 图像显示 屏幕尺寸： 65 屏幕比例： 16:9 分辨率： 1920*1080 声音技术 均衡： 是 声场定位： 是 音效软件： SRS

智能实训 聚焦汽车、城市轨道交通、人工智能、智能制造等产业发展趋势，基于对职业能力和典型工作任务的分析，以虚拟仿真、物联网、视频AI、课程资源开发为核心产品，服务于院校专业人才培养、教学模式变革、实训基地建设的整体解决方案规划建设。 智能网联汽车整体解决方案 提供开放式汽车电子控制教学平台、全景式智能制造装配环线实训平台、 精益生产实训模拟系统、以及整车模块化开放式教学平台，助力汽车工程技术专业群人才培养。 虚拟仿真 虚拟现实+人工智能相结合，将高新技术和科普实训设施融合在一起，以实带虚，以虚助实，让学生们直观的、立体的、清晰的学习专业知识和岗位技能。 城市轨道交通 提供以地铁运行场景为基础的实训单元、轨道车辆检修VR仿真交互式实训系统、站台门间隙探测实训实验平台，模拟轨道交通多种不同的应用场景，为学生实训提供有效实践环境。 人工智能 基于云、大数据、物联网、AI应用场景开展人工智能领域的知识学习和实训 智能制造 以数字化未来工厂发展为方向，穿插MES数据采集与分析，构建以工业互联网为特征的智能实训平台，让学习者通过实训系统，对未来数字工厂有全面的理解和认知。 课程资源开发 实训指导手册、活页式教材、Flash、2D动画、3D动画、视频微课、工程案例等。 职教信息化 围绕职业教育教学、实训、考核数字化应用场景，以理实考一体化的多元业务接入服务于理实一体教学场景、业务调用、课程资源开发和职教智慧考务，IoT实训管控链接实训设备管理，打通实训基地整体运维信息化管理流程，打造数字职教的平台及系统。 理实考一体化 聚合职业教学环境理论教学、实训教学、技能考核等核心应用场景需求，搭建一体化环境实训智慧教学、技能实训、技能考核的硬件环境和考务综合管理。 IoT实训管控 为解决围观式教学提供基于物联网的实训管控设备，联动传感采集组件、诊断故障设备、IoT实训管控平台进行数据交互，为实训智能管控提供三维可视化显示及报表。 职教智慧考务 以构建技能型社会为目标，推进学历社会转向技能型社会，培养更多技术技能型人才。以统一标准、统一要求、统一管理为出发点，提升技能考核认证管理水平，服务考试工作人员和考生的合法权益。 实训基地运维管理 提供职业院校实训基地的整体运维解决方案，依托大数据等信息技术实现智能运维，为预测式维修和便捷化管理提供可能，有效减轻运维人员工作量，构建绿色、精益、健康运行的实训基地。 产教融合 为推动现代职业教育高质量发展，发挥社会力量在职业教育发展中的重要作用，竞业达依托在智慧教育、智慧轨道、智慧城市等行业教育+产业的双重背景，深耕校企合作的产教联盟模式，以“来自于工业，服务于工业”的理念，服务于技术技能人才培养，深入推动产教融合模式创新和实践。 产业学院 聚焦产业学院的建设目标和重要任务方向，搭建产业群链接广大职业院校的深度合作关系，以产业学院形式践行产教融合。 校企合作 未来紧跟行业发展及新技术趋势，以“从产业中来，回到产业中去”的理念，服务于更多的企业与院校，搭建标准化的专业建设体系。 科研转化 推动科教融合，将研究成果及时引入教学过程，促进科研与人才培养积极互动，助力职业院校实训教学和科研能力提升。 实习就业 服务校内、外实习实训基地建设，以行业应用规模应用的真实场景，强化1+X书证融通、新职业等促进“宽口径、宽专业、宽技能”的人才发展模式，服务企业和院校专业建设顶岗实习标准，搭建职培合作生态，拓宽资格认证、实习和就业通道。 咨询及服务 对标现代职业教育体系高质量发展要求，以职业教育整体解决方案咨询、实训基地规划建设、教学信息化升级、教学场景数字化运维为核心，深度开展职业教育产业链、教育链、人才链全业务段咨询与服务，重塑创新人才培养体系和教学发展模式，实现产业和教育生态闭环良性互动发展。 培训认证 立足职业院校、聚焦行业领域提供国培、省培、行业培训、企业员工入职等技能培训。提供1+X技能等级证书、企业工程师等认证。 大数据分析 充分利用大数据、人工智能等新技术，开展无感式、伴随式数据采集，构建科学化、精细化的教学质量监测评价数据指标结构体系，利用人工智能进行多元化、过程化大数据分析。 专业建设 为院校新增设专业方向提供人才培养方案，充分调研行业技术技能人才需求、分析岗位职业能力和核心技能，配套专业实训装备及企业真实案例课程资源转化，提供师资培训，助力院校专业高质量发展。 实训基地规划 基于智能实训系统、智慧教学系统、智能运维系统、督导评教系统于一体的整体实训环境规划设计，融入信息化、智能化元素，为个性化教学、设备安全绿色高校管理，教学质量跟踪评估和教学工作诊断改进提供支撑保障。

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