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新型冠狀病毒感染的肺炎疫情發(fā)生以來(lái)，校黨委高度重視，第一時(shí)間成立領(lǐng)導(dǎo)小組和工作機(jī)構(gòu)，快速構(gòu)建應(yīng)急保障機(jī)制，我?？萍紤?zhàn)線快速響應(yīng)、積極行動(dòng)，組織有關(guān)科研團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了多項(xiàng)科技攻關(guān)項(xiàng)目。 1月31日，省教育廳緊急啟動(dòng)“1331工程”高等學(xué)校科技成果轉(zhuǎn)化培育項(xiàng)目——新型肺炎研究專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目，科研院積極組織我校教師踴躍申報(bào)，共向省教育廳申報(bào)了3項(xiàng)檢測(cè)系統(tǒng)類(lèi)別的項(xiàng)目。此次山西省高校共申報(bào)50多個(gè)項(xiàng)目，經(jīng)過(guò)嚴(yán)格評(píng)審后擇優(yōu)支持啟動(dòng)12項(xiàng)，我校信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)桑勝波教授申報(bào)的“針對(duì)NCP的人體體溫快速檢測(cè)與身體特征無(wú)線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”科技成果轉(zhuǎn)化培育項(xiàng)目通過(guò)評(píng)審，目前已經(jīng)正式立項(xiàng)。 該項(xiàng)目由我校牽頭與山西省疾病預(yù)防控制中心、呂梁市疾病預(yù)防控制中心兩家省內(nèi)疫情阻擊戰(zhàn)前線單位共同組織實(shí)施，目標(biāo)是將針對(duì)NCP的人體體溫快速檢測(cè)與身體特征無(wú)線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)完成實(shí)驗(yàn)室技術(shù)/樣機(jī)階段到臨床實(shí)踐階段的轉(zhuǎn)化。 學(xué)校將為項(xiàng)目快速推進(jìn)、加快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化努力提供各種保障服務(wù)，為防控新型冠狀病毒肺炎疫情貢獻(xiàn)太原理工科技力量。

近日，中國(guó)藥科大學(xué)藥學(xué)院鄭楓、王懷松團(tuán)隊(duì)合作在學(xué)科頂尖期刊ACSNano(IF:18.027)上發(fā)表腫瘤細(xì)胞膜表面標(biāo)志物檢測(cè)的最新研究論文

由我校“工業(yè)CT無(wú)損檢測(cè)教育部工程研究中心”主任王玨教授牽頭主持，重慶真測(cè)科技股份有限公司、重慶大學(xué)、山東新華醫(yī)療器械股份有限公司和四川英杰電氣股份有限公司共同完成的“15MeV/9MeV雙能加速器及CT系統(tǒng)”項(xiàng)目于2020年6月6日順利通過(guò)了科技成果評(píng)價(jià)。

銅離子是人體必需的微量元素，但其過(guò)量蓄積會(huì)導(dǎo)致疾病發(fā)生，如威爾森病。威爾森病是ATP7B基因突變導(dǎo)致的常染色體隱性遺傳病，ATP7B基因突變使其編碼的ATP7B蛋白功能受損，肝細(xì)胞膽管側(cè)的ATP7B無(wú)法轉(zhuǎn)運(yùn)銅離子至膽汁以排泄，過(guò)量蓄積的銅離子經(jīng)肝細(xì)胞血管測(cè)進(jìn)入血液循環(huán)，引起全身多臟器損傷，其中肝臟和神經(jīng)系統(tǒng)病變最常見(jiàn)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證紅樹(shù)植物在全球氣候變化下是否足夠強(qiáng)健，研究人員對(duì)現(xiàn)存紅樹(shù)物種的歷史群體大小動(dòng)態(tài)變化分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)紅樹(shù)物種在海平面快速變化時(shí)期發(fā)生了種群規(guī)模急劇減少和破碎分化。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱(chēng)屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

近日，傅正義院士團(tuán)隊(duì)平航副研究員在材料過(guò)程仿生制備新技術(shù)研究方面取得創(chuàng)新性進(jìn)展，成果以“Mineralization Generates Megapascal Contractile Stresses in Collagen Fibrils”為題，發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《Science》（科學(xué)）上。

自修復(fù)材料是近年來(lái)發(fā)展迅速的一類(lèi)新型功能材料,它能夠通過(guò)物理或化學(xué)作用自動(dòng)修復(fù)損傷并恢復(fù)其功能，為主動(dòng)預(yù)防材料的潛在危害并延長(zhǎng)其使用壽命提供了一種新的智能方法。