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項目研究背景： 該課題實現了對大型機電設備的在線監測和遠程故障 診斷，提高了診斷的精度，降低了對生產企業設備維護的成本，可以實現 生產企業中設備的預防性維護和主動性維護，從而提高了設備的利用率。 課題的研究成果適用于生產企業大型設備的狀態監測， 適合在全國范圍內 推廣。 技術原理： 本課題采用 C#語言、 Matlab 語言和 SQL Server 數據庫技 術進行開發，實現設備狀態監測數據的遠程傳送與

? 本項目是在長期的學術研究和工程實踐基礎上，結合計算機技術、模式識別技術和DSP技術研發的綜合性智能視頻監控技術。它以高速計算和控制模塊為核心，實現視頻圖像的自動分析，發現并跟蹤重要目標，抽取圖像中蘊含的有價值信息，實現視頻監控環境下對視頻信息的自動處理。本項目中技術成果包括：基于DSP系統的復雜背景下運動目標自動檢測和自動跟蹤技術；實時圖像和錄像中的特定目標自動搜索技術；多攝像機自動協同目標跟蹤技術；人體目標的異常動作和異常行為自動識別和報警技術。

1．外觀設計產品的名稱：智能眼鏡。2．外觀設計產品的用途：本外觀設計產品為帶有前置攝像頭 和翻譯傳導耳機的用于佩戴的眼鏡。3．外觀設計的設計要點：產品的形狀。4．指定一幅最能表明設計 要點的圖片或者照片：立體圖。 

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

在現代通信領域中，移動通信以其獨特的方式發揮著關鍵性的作用。自1983年蜂窩移動通信系統誕生以來，其發展就十分迅猛，全世界年平均增長率一直保持在30%―40%，經歷了以調頻模擬電話信號傳輸和頻分多直（FDMA）為主要標志的第一代，目前大量使用的是以窄帶數字信號傳輸和時分多址（TDMA）或碼分多址（CDMA）為主要標志的第二代，以傳輸多媒體寬帶數字信號為主要

發明涉及照明領域，特別是涉及一種智能燈。包括燈罩、底座、LED發光體以及電源線，所述底座為四方盒子，所述四方盒子包括盒體以及上蓋，所述燈罩兩端分別固定在盒體和上蓋上，所述燈罩內部安裝有H板，所述H板為若干個，所述H板上安裝有支撐架，所述支撐架上安裝有支撐板，所述支撐板上安裝LED發光體，所述H板之間設有螺旋導線，所述LED發光體通過螺旋導線連接，所述電源線安裝在底座上。本發明設計獨特，便于攜帶，外形美觀且實用。通過設置H板，安裝多組LED發光體，安裝巧妙，光線充足。當上蓋翻轉180°，上蓋與盒體水平排列，燈罩為折疊筒狀，處于完全打開狀態，美觀且富有美感。設有藍牙，可直接與移動設備連接，通過移動設備控制本發明，操作便捷，簡單方便。

項目簡介 傳統的異形域噴頭通過調節噴頭入口處壓力或改變噴頭噴射仰角的方法來實現變域 噴灑，但會造成能量消耗大或噴頭灌溉均勻度下降，且當前變域噴灑噴頭只能實現矩形 和三角形等規則形狀的噴灑域，而較難實現不規則形狀的噴灑域。智能型異形域噴灌系 統采用現代電力電子技術和變流變壓運行理論，提高了噴灌組合間距，減少了單位面積 的噴頭數量，也降低了機組的配套功率。發明了變域噴灑噴頭起落點精確控制機構，解決了變域噴頭啟動位置不一致導致的 系統無法同步調節的問題。研制了變域噴灑智能控制器，構建了 24

技術人才：智能制造、氫能源相關專業，研究生及以上學歷，10年以上研發經驗，能夠指導產品研發。

神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學校可都費盡了心思。 為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備。 “人工智能防疫系統”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。 除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。 此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。 溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。 為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。

智能快速設計技術是當市場在對產品多樣化、瞬變性等需求加強的形勢下提出并發展起來的。快速設計技術可以有效的解決產品的設計速度和“人才荒”問題。產品投放市場時間日益成為決定產品競爭力的重要因素。 智能快速設計技術從企業實際出發，根據企業的設計流程，將設計知識和設計專家的經驗沉淀于軟件中，快速設計系統實現了基于訂單型產品設計過程的優化計算、參數化設計、數據管理、工藝設計一體化，提高了產品設計質量，并使產品的開發設計速度提高20倍以上，在輸入設計參數后快速設計系統能輸出三維和二維CAD圖紙、設計報告、標準件、采購件、加工件、外協件匯總表，工藝匯總表，產品BOM。一般人員在經過短期的培訓后即可操作。本技術從企業實際出發，研制一種基于模塊化技術的產品智能快速設計平臺結構，并且在此基礎上研究了各種二維和三維CAD系統與PDM/ERP軟件的接口、數據通信及基于產品定制的參數化設計方法，本技術實現了基于訂單型產品設計過程的優化計算、參數化設計、數據管理、工藝設計一體化，提高了產品設計質量，并使產品的開發設計速度提高3倍到20倍以上。用戶在輸入基本參數后可以自動生成全部的圖紙及計算說明書、BOM等資料。