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。

项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分： （1）建筑平台。我们认为，建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体，离开建筑平台谈中央空调，有如无水养鱼，这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件，按建筑模数等比例制作，部件之间采用了拼装结构，可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 （2）设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型，以及配套的管材、配件，学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学，也可用于产品展示。 技术指标     模型按建筑模数等比例制作，通用接口，观察、搭接方便、实用性强，可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景     近年来在部分教学活动中使用，赢得了众多客户的信任和支持，具有良好的市场前景。

消灭红灯，破解拥堵 —— 我的白日梦 汽车的发明和使用是人类创造的一个奇迹！车多了，拥堵又成为了世界难题，国外好一些，但中国人多、车多、管理也有点混乱，能解决吗？我们期望一个新奇迹的产生！前些天在北大看了一部音乐喜剧《白日梦》，感触很深，因而标题中加入了“白日梦”三个字，“拥堵”一词已成为人们茶余饭后的话题，当今中国的发展很大程度上依赖于汽车产业，道路“拥堵”将严重制约汽车产业的发展和进一步的普及。人们希望在宜居城市生活，城市争创宜居城市理，而理想的宜居城市必须有畅通的交通，然而在我们居住的城市，看到的恰恰相反，道路越修越宽，立交桥越修越多、越修越复杂，道路拥堵依然没有得到真正缓解，拥堵又造成环境的严重污染，拥堵能治理好吗？和看病一样，要治理它就要找到它的症结。症结在何处？“一夫当关、万夫莫开”的红灯是道路拥堵的真正元凶，根治拥堵就必须消灭红灯。 路口立交大致可分为三类： 一般立交：能缓解交通压力，但机动车只有部分畅通； 畅通立交：能解决交通压力，机动车完全畅通无阻，但结构不一定简单，人通行不一定方便； 理想立交：能解决交通压力，机动车完全畅通无阻，一层高、结构简单、人通行方便。 对于这种高度复杂的问题，就需要借助数学方法，建立“畅通立交”数学模型就解，即使有大型高速电脑的今天，要求解也谈何容易。“切变优化法”是本人多年研究的一种求特解的方法，即：从某切入点出发，按理想条件切割、变形、逐步优化，直至找到一个结构简单、全互通、全分流、无障碍、点对称的理想立交模型，目前已找到的一种模型由四座一层高的单孔跨线桥及上下引坡（有四个嵌入的非机动车和人行涵洞）、四条右拐匝道、四条地面调头匝道组成，具有如下特性： ① 全互通：允许各向相互通行，即各向都可以：直行、左右拐、调头； ② 全分流：车辆和行人各行其道，互不干扰； ③ 无障碍：人和自行车不必上桥和下地道，在地面上可以：直行、左右拐、调头； ④ 点对称：各向的行车轨迹一样，且行驶方向基本保持应走方向，无记忆烦恼； ⑤ 简 洁：结构简单(一层高)，占地面积不是很多，市容、视线影响小； ⑥ 经 济：构造物少、施工方便； ⑦ 通 用：理想立交的倒影是下穿式理想立交，四岔去掉一岔是丁字路口理想立交； ⑧ 环 保：大大减少废气排放、雨天不积水、除夜间照明外不需电源。 如果城市道路的丁字、十字路口都采用理想立交，从此路口没有了红灯，车与行人的矛盾不存在了，一路畅通，流量将提高几倍，拥堵自然迎刃而解了（特别是一些特殊路口，例如：北京中关村采用理想立交桥、西单采用下穿式理想立交桥），我们期待“理想桥”能使道路畅通、成为解决拥堵的一个奇迹。 

XM-415腹腔动脉的配布模型   XM-415腹腔动脉的配布模型主体由肝、胃（部分）、胰、脾及下腔肌肉，腹动脉主干构成，主要显示腹腔动脉及其分支分布的范围。 尺寸：自然大，25×13×26cm 材质：PVC材料

XM-415腹腔动脉的配布模型   XM-415腹腔动脉的配布模型主体由肝、胃（部分）、胰、脾及下腔肌肉，腹动脉主干构成，主要显示腹腔动脉及其分支分布的范围。 尺寸：自然大，25×13×26cm 材质：PVC材料

成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署，大规模计算集群（数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群）的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变，上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战，传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题，与电互连技术相比，光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点，具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求，但受到缓存、交换粒度的影响，纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务，因此，充分结合光、电互连技术的优点，研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络，对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求，展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点，设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构；研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统，设计面向快速光交换计算的调度算法；研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片；构建高性能光电混合互连网络系统原型，部署典型应用测试基准，验证光电混合网络的潜在优势，为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。