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智能樣品管理系統(tǒng)是針對(duì)實(shí)驗(yàn)室樣品管理中存在的檢測(cè)樣品種類繁多、形式多樣、領(lǐng)取不便等問題研發(fā)的一種可實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室樣品自動(dòng)化管理的設(shè)備。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 智能樣品管理系統(tǒng)是針對(duì)實(shí)驗(yàn)室樣品管理中存在的檢測(cè)樣品種類繁多、形式多樣、領(lǐng)取不便等問題研發(fā)的一種可實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室樣品自動(dòng)化管理的設(shè)備，其功能包括樣品的自動(dòng)存入取出、存取樣的操作記錄、存取人員的權(quán)限管理、存樣的超期警報(bào)。 該系統(tǒng)填補(bǔ)了目前檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室制備后樣品全自動(dòng)存取方面的技術(shù)和裝備空白，在檢測(cè)/校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室、能力驗(yàn)證提供機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域具有較大的市場(chǎng)前景。

項(xiàng)目研究背景： 該課題實(shí)現(xiàn)了對(duì)大型機(jī)電設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程故障 診斷，提高了診斷的精度，降低了對(duì)生產(chǎn)企業(yè)設(shè)備維護(hù)的成本，可以實(shí)現(xiàn) 生產(chǎn)企業(yè)中設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)和主動(dòng)性維護(hù)，從而提高了設(shè)備的利用率。 課題的研究成果適用于生產(chǎn)企業(yè)大型設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)， 適合在全國(guó)范圍內(nèi) 推廣。 技術(shù)原理： 本課題采用 C#語言、 Matlab 語言和 SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)技 術(shù)進(jìn)行開發(fā)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳送與

? 本項(xiàng)目是在長(zhǎng)期的學(xué)術(shù)研究和工程實(shí)踐基礎(chǔ)上，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)和DSP技術(shù)研發(fā)的綜合性智能視頻監(jiān)控技術(shù)。它以高速計(jì)算和控制模塊為核心，實(shí)現(xiàn)視頻圖像的自動(dòng)分析，發(fā)現(xiàn)并跟蹤重要目標(biāo)，抽取圖像中蘊(yùn)含的有價(jià)值信息，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控環(huán)境下對(duì)視頻信息的自動(dòng)處理。本項(xiàng)目中技術(shù)成果包括：基于DSP系統(tǒng)的復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)跟蹤技術(shù)；實(shí)時(shí)圖像和錄像中的特定目標(biāo)自動(dòng)搜索技術(shù)；多攝像機(jī)自動(dòng)協(xié)同目標(biāo)跟蹤技術(shù)；人體目標(biāo)的異常動(dòng)作和異常行為自動(dòng)識(shí)別和報(bào)警技術(shù)。

1．外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品的名稱：智能眼鏡。2．外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品的用途：本外觀設(shè)計(jì)產(chǎn)品為帶有前置攝像頭 和翻譯傳導(dǎo)耳機(jī)的用于佩戴的眼鏡。3．外觀設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)要點(diǎn)：產(chǎn)品的形狀。4．指定一幅最能表明設(shè)計(jì) 要點(diǎn)的圖片或者照片：立體圖。 

（一）項(xiàng)目背景 針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，存在需要對(duì)服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析， 但是面對(duì)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(xiàng)目旨 在通過實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)開發(fā)一個(gè)人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對(duì)錄音內(nèi)容進(jìn)一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進(jìn)一步采取商業(yè)策略。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān) 系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的 知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是 將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫(kù)時(shí) 調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要 描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性 判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì) 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(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

在現(xiàn)代通信領(lǐng)域中，移動(dòng)通信以其獨(dú)特的方式發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。自1983年蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)誕生以來，其發(fā)展就十分迅猛，全世界年平均增長(zhǎng)率一直保持在30%―40%，經(jīng)歷了以調(diào)頻模擬電話信號(hào)傳輸和頻分多直（FDMA）為主要標(biāo)志的第一代，目前大量使用的是以窄帶數(shù)字信號(hào)傳輸和時(shí)分多址（TDMA）或碼分多址（CDMA）為主要標(biāo)志的第二代，以傳輸多媒體寬帶數(shù)字信號(hào)為主要

發(fā)明涉及照明領(lǐng)域，特別是涉及一種智能燈。包括燈罩、底座、LED發(fā)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(nèi)部安裝有H板，所述H板為若干個(gè)，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(fā)光體，所述H板之間設(shè)有螺旋導(dǎo)線，所述LED發(fā)光體通過螺旋導(dǎo)線連接，所述電源線安裝在底座上。本發(fā)明設(shè)計(jì)獨(dú)特，便于攜帶，外形美觀且實(shí)用。通過設(shè)置H板，安裝多組LED發(fā)光體，安裝巧妙，光線充足。當(dāng)上蓋翻轉(zhuǎn)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(tài)，美觀且富有美感。設(shè)有藍(lán)牙，可直接與移動(dòng)設(shè)備連接，通過移動(dòng)設(shè)備控制本發(fā)明，操作便捷，簡(jiǎn)單方便。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 傳統(tǒng)的異形域噴頭通過調(diào)節(jié)噴頭入口處壓力或改變噴頭噴射仰角的方法來實(shí)現(xiàn)變域 噴灑，但會(huì)造成能量消耗大或噴頭灌溉均勻度下降，且當(dāng)前變域噴灑噴頭只能實(shí)現(xiàn)矩形 和三角形等規(guī)則形狀的噴灑域，而較難實(shí)現(xiàn)不規(guī)則形狀的噴灑域。智能型異形域噴灌系 統(tǒng)采用現(xiàn)代電力電子技術(shù)和變流變壓運(yùn)行理論，提高了噴灌組合間距，減少了單位面積 的噴頭數(shù)量，也降低了機(jī)組的配套功率。發(fā)明了變域噴灑噴頭起落點(diǎn)精確控制機(jī)構(gòu)，解決了變域噴頭啟動(dòng)位置不一致導(dǎo)致的 系統(tǒng)無法同步調(diào)節(jié)的問題。研制了變域噴灑智能控制器，構(gòu)建了 24

技術(shù)人才：智能制造、氫能源相關(guān)專業(yè)，研究生及以上學(xué)歷，10年以上研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)。

神獸們一批批“歸籠”，對(duì)于家長(zhǎng)們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個(gè)學(xué)校可都費(fèi)盡了心思。 為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備。 “人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗(yàn)登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，通過人臉識(shí)別打造非接觸式體征識(shí)別與統(tǒng)計(jì)管理方式。 除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場(chǎng)景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實(shí)現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測(cè)，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低防控成本、減少感染風(fēng)險(xiǎn)，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(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集比對(duì)師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動(dòng)摸排并動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。 溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國(guó)交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會(huì)和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機(jī)構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院博士教師。 為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈(zèng)了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對(duì)即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。