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系統(tǒng)主要應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺等領(lǐng)域， 針對(duì)各團(tuán)隊(duì)常見的數(shù)據(jù)管理困難、科研進(jìn)度難協(xié)同等問題， 通過搭建私有云服務(wù)器，提供可視化虛擬系統(tǒng)鏡像， 并開發(fā)科研管理軟件，實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)管理的高效與智能化。

北京體育大學(xué)主導(dǎo)研發(fā)的全球首款基于AI圖像識(shí)別技術(shù)的三維運(yùn)動(dòng)解析系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別人體關(guān)鍵點(diǎn)，將不同攝像機(jī)拍攝到的同一運(yùn)動(dòng)畫面進(jìn)行三維合成和運(yùn)動(dòng)技術(shù)分析，獲得運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術(shù)大大降低了人工解析時(shí)間，提高了三維解析效率，有效提高運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)。

我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)首次利用機(jī)器學(xué)習(xí)反求設(shè)計(jì)（machine-learning inverse design）實(shí)現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術(shù)的相關(guān)研究成果發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)進(jìn)展》上。該雜志為《科學(xué)》(Science)刊物旗下子刊，是一個(gè)涵蓋所有學(xué)術(shù)領(lǐng)域的開放性、綜合性科學(xué)刊物。這項(xiàng)光學(xué)全息技術(shù)領(lǐng)域的突破性研究，由上海理工大學(xué)莊松林院士和顧敏院士領(lǐng)銜的未來光學(xué)國(guó)際實(shí)驗(yàn)室完成。研究中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反求設(shè)計(jì)，可精準(zhǔn)且迅速地產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)任意三維矢量光場(chǎng)，有望應(yīng)用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲(chǔ)、超精確粒子操控等各個(gè)領(lǐng)域。光是一種電磁波，其在介質(zhì)中傳播的同時(shí)伴隨著電磁和磁場(chǎng)的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學(xué)家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過干涉產(chǎn)生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產(chǎn)生任意三維矢量光場(chǎng)仍是一個(gè)世界性難題。在物理學(xué)上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個(gè)三維矢量光場(chǎng)分布，但其不可控。顧敏科研團(tuán)隊(duì)利用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)反求設(shè)計(jì)，解決了這一難題，率先實(shí)現(xiàn)了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的任意三維矢量狀態(tài)。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對(duì)每個(gè)三維矢量光攜帶的信息進(jìn)行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛。“通過人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的新技術(shù)，我們首次實(shí)現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法延伸到光學(xué)全息中去。”機(jī)器學(xué)習(xí)在光學(xué)設(shè)計(jì)中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效、快速地產(chǎn)生任意三維矢量光場(chǎng)，達(dá)到接近百分之百的準(zhǔn)確性，極大地提高了光場(chǎng)調(diào)控的效率。”此外，這項(xiàng)發(fā)明為光學(xué)全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨(dú)立的信息載體，實(shí)現(xiàn)信息的編碼和復(fù)用。顧敏表示，“這項(xiàng)發(fā)明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學(xué)全息系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)也為人們加深理解光與物質(zhì)的相互作用（例如粒子操控）提供了一個(gè)嶄新的平臺(tái)。”

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡(jiǎn)介：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)所隱含的目標(biāo)函數(shù)關(guān)系降維映射到二維平面上，自動(dòng)生成目標(biāo)函數(shù)的等值曲線，由此可展現(xiàn)出操作空間的面貌和特征，直接識(shí)別出最優(yōu)操作點(diǎn)或最優(yōu)操作區(qū)域，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的操作優(yōu)化，達(dá)到降低原料消耗和能量消耗、提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、把對(duì)環(huán)境污染降到最小的目的。技術(shù)指標(biāo)：1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維優(yōu)化技術(shù)通過降維，在映射平面上能全景式的展現(xiàn)出多維空間的面貌和特征，可以根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)選擇最優(yōu)操作區(qū)域，最大限度的挖掘生產(chǎn)過程或裝備的潛力；2、當(dāng)最優(yōu)操作點(diǎn)或區(qū)域不在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合區(qū)域

分析說明國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)的狀況和項(xiàng)目背景，項(xiàng)目基于什么，做了什么，形成了什么技術(shù)或產(chǎn)品，  主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)或優(yōu)勢(shì)（少寫理論，多介紹成果，精煉易懂，300 字以內(nèi)）。 高鐵組基礎(chǔ)設(shè)施中螺栓結(jié)構(gòu)處處可見，大量螺栓松弛檢測(cè)和擰緊工作依靠人工操作，不僅費(fèi)事費(fèi)   力且易漏檢漏測(cè)，為了降低勞動(dòng)強(qiáng)度、提高工作效率和準(zhǔn)確度，需設(shè)計(jì)一種專用雙臂機(jī)器人替代作業(yè) 者進(jìn)行螺栓校驗(yàn)和緊固工作。項(xiàng)目包括柔順軌跡規(guī)劃控制、協(xié)同緊固操作控制及環(huán)境和對(duì)象特征提取 等諸多研究難點(diǎn)。 項(xiàng)目基于該需求已經(jīng)在軌跡規(guī)劃控制方面做了大量研究，其中建立了關(guān)節(jié)剛度模型，并提出了考   慮運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力約束下的軌跡優(yōu)化方法，基于該方法能夠?qū)C(jī)器人實(shí)現(xiàn)快速、平穩(wěn)、準(zhǔn)確的軌跡運(yùn)動(dòng)控制， 從而達(dá)到提高操作效率和操作精度的目的。

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本項(xiàng)目提出將多個(gè)龍伯透鏡單元組成陣列式分布，通過在透鏡底部布置多個(gè)饋源，可實(shí)現(xiàn)波束相控陣，同時(shí)智能化接收、發(fā)射多個(gè)波束，具有掃描角度大、覆蓋范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。 

面向數(shù)字人的大規(guī)模生成需求，發(fā)展生成式人工智能理論，探索機(jī)器學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中自動(dòng)化學(xué)習(xí)數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術(shù)、表情驅(qū)動(dòng)數(shù)字人技術(shù)、語音驅(qū)動(dòng)數(shù)字人技術(shù)三項(xiàng)世界領(lǐng)先的技術(shù)，以低成本、高效率生成可驅(qū)動(dòng)的高保真數(shù)字人。該技術(shù)能夠極大提升數(shù)字人的生成質(zhì)量與生成效率，支持大規(guī)模高精度的數(shù)字人生成，具有廣泛的應(yīng)用前景。