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高等教育领域数字化综合服务平台
人工智能边缘实验平台 （AI Edge Platform）
人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards (Cyclone V SoC FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.
重庆海云捷迅科技有限公司
2022-06-17
沸石离子筛法海水（浓海水）直接提取钾肥技术
一、 项目简介钾是农业必需的肥料，海水中钾的总储量达550万亿吨。本技术以取之不尽的海水（或浓海水）为原料，利用改性沸石钾离子筛富钾技术，实现海水中钾的高效富集；通过萃取结晶技术节能分离制取系列钾肥产品（氯化钾、硫酸钾、硝酸钾、磷酸二氢钾）。二、 项目技术成熟程度本技术为国家科技支撑和省市重大科技项目成果，成功地完成了百吨级中试和工业化试验。在国际上率先突破了海水提钾过技术经济关的难题，获得了成熟的产业化技术。三、 技术指标产品质量达进口钾肥指标，生产成本较进口钾肥降低20~30%，在国际上率先突破了海水提钾过技术经济关的难题。已获得授权发明专利7项、实用新型专利1项。四、 市场前景钾肥是农业三大肥料之一，对绝大多数作物都有明显的增产效果。随着中国农业的快速发展，对钾肥的需求不断增加。中国已成为全球第二大钾肥消费国和进口国，巨大的供给缺口预示着中国钾肥行业巨大的发展空间。五、 规模与投资需求投资依据规模而定。如年产4万吨KCl工程，总投资约18620万元。六、 生产设备锅炉、离子交换柱、离心泵、蒸发器、水电气配套等。七、 效益分析按每年生产4吨KCl计算，可获净利约2500~3000万。八、 合作方式技术转让。九、 项目具体联系人及联系方式项目负责人：袁俊生电 话：022-60204598邮 箱：jsyuan@hebut.edu.cn。
河北工业大学
2021-04-11
面向低碳资源转化的分子筛催化材料
揭示了沸石分子筛中硼中心的配位环境与催化丙烷脱氢性能的构效关系，率先提出双羟基硼物种作为丙烷脱氢的活性中心
一、项目分类
重大科学前沿创新
二、成果简介
开展沸石分子筛催化材料研究，阐明了惰性碳-氢键低温活化转化的机理，国际上率先提出分子围栏催化剂设计的新方法，克服了甲烷低温氧化中高甲烷转化率和高甲醇选择性不可兼得的领域难题，在70℃下突破性实现17.2%的甲烷转化率和92%的甲醇选择性；揭示了沸石分子筛中硼中心的配位环境与催化丙烷脱氢性能的构效关系，率先提出双羟基硼物种作为丙烷脱氢的活性中心，并在纯硅分子筛骨架中构筑具有此类硼中心开发出硼硅分子筛新材料，催化丙烷有氧脱氢中丙烷转化率达到41.6%，烯烃产物选择性超过80%（效率达到传统分子筛负载多聚硼材料的近十倍），为天然气和页岩气的高效利用提供了理论基础和技术支撑。
上述相关技术完成了实验室的小试研究，指标达到国际先进水平。准备进一步推进中。
浙江大学
2022-07-22
篮球赛事AI短视频剪辑系统
视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。
太原科技大学
2021-05-04
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
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。
东南大学
2021-04-10
AI在5G系统中应用的研究
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
东南大学
2021-01-12
大数据背景下AI同传翻译质量研究
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。
西南石油大学
2023-07-18
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
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。
清华大学
2022-09-23
天智中考实验操作考评系统AI智能评分
广东天智实业有限公司
2021-08-23