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一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 高志豪 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽(yáng)旭菻 計(jì)算機(jī)學(xué)院/計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計(jì)算機(jī)學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 職務(wù)/職稱(chēng) 研究方向 陳雁 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、形式概念分析 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 美國(guó)海相頁(yè)巖氣藏的成功勘探開(kāi)發(fā)，展現(xiàn)了頁(yè)巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時(shí)也極大地促進(jìn)了頁(yè)巖儲(chǔ)層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)頁(yè)巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁(yè)巖氣勘探開(kāi)采中的重要一環(huán)。頁(yè)巖儲(chǔ)層的孔隙作為頁(yè)巖組分的一個(gè)重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲(chǔ)層剩余儲(chǔ)量的剩余油的分布，因此，對(duì)頁(yè)巖薄片孔隙的形狀和類(lèi)型進(jìn)行研究是十分必要的。但在目前，頁(yè)巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強(qiáng)，誤差較大。深度學(xué)習(xí)是近年發(fā)展起來(lái)的具有多層次特征抽象歸納與知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測(cè)識(shí)別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項(xiàng)目組將會(huì)開(kāi)發(fā)頁(yè)巖薄片智能平臺(tái)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)專(zhuān)家知識(shí)，自動(dòng)識(shí)別孔隙類(lèi)型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。

跌倒報(bào)警器以關(guān)愛(ài)老人為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)便攜式的跌倒產(chǎn)品可檢測(cè)老人的狀態(tài)，當(dāng)老人發(fā)生摔倒時(shí)，產(chǎn)品自動(dòng)發(fā)送求助信號(hào)，并將老人的精確位置發(fā)送至監(jiān)護(hù)人手機(jī)和醫(yī)院，使老人獲得及時(shí)救治。同時(shí)將位置信息發(fā)送到遠(yuǎn)程的健康管理平臺(tái)，監(jiān)護(hù)人可通過(guò)手機(jī)查看老人的位置、狀態(tài)、軌跡數(shù)據(jù)，產(chǎn)品還提供計(jì)步、柔性定位，一鍵報(bào)警、語(yǔ)音通話(huà)等功能，為老人提供一份貼心陪伴。

本系統(tǒng)采用層次化、模塊化設(shè)計(jì)，整個(gè)系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，用戶(hù)界面和自動(dòng)反饋系統(tǒng)組成。數(shù)據(jù)采集控制模塊以單片機(jī)為核心，傳感器采集光照強(qiáng)度、CO2濃度、土壤濕度等參數(shù)，也可以接收指令實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)扇、水泵、加熱板、LED燈等控制器件的控制。傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，485總線與Zigbee無(wú)線模塊連接，每個(gè)數(shù)據(jù)采集控制模塊，通過(guò)無(wú)線傳輸將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，服務(wù)器建立數(shù)據(jù)庫(kù)，從而建立專(zhuān)家系統(tǒng)和溯源系統(tǒng)。用戶(hù)界面分為PC終端和移動(dòng)終端，可以在電腦上和安卓平臺(tái)的移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)觀測(cè)環(huán)境參數(shù)，并下達(dá)指令做出調(diào)節(jié)。自

我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)基于Galileo輪，同時(shí)具備平地行駛和越障能力的智能輪椅。其獨(dú)特的越障結(jié)構(gòu)將極大地提高輪椅的行駛范圍，輕松跨越樓梯、溝壑、泥濘等地性障礙。

主要研究自然語(yǔ)言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語(yǔ)義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問(wèn)答、多輪對(duì)話(huà)、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究?jī)?nèi)容包括分詞、向量表示、分類(lèi)等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語(yǔ)言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)企業(yè)、研究所開(kāi)展了長(zhǎng)期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語(yǔ)種分詞、多語(yǔ)種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類(lèi)等自然語(yǔ)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(hù)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(hù)體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語(yǔ)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(guò)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(lái)概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話(huà)內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶(hù)語(yǔ)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(yǔ)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(lèi)的情緒）。為客戶(hù)之聲下游任務(wù)的口碑分析、話(huà)題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語(yǔ)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(lèi)。文本聚類(lèi)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(lèi)進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動(dòng)耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開(kāi)創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)新”能力的人工智能控制湍流平臺(tái)，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報(bào)道過(guò)的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級(jí)期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項(xiàng)成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國(guó)家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機(jī)理”重大研究計(jì)劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目，亦作

主要研究方向：一、生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù)二、傳感器網(wǎng)絡(luò)研究三、光機(jī)電一體化智能系統(tǒng)研發(fā)一、生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù) SPR生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用： 

一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 火力發(fā)電深度調(diào)峰是目前最易實(shí)現(xiàn)且可最大程度緩解新能源引發(fā)電網(wǎng)沖擊問(wèn)題?；鹆Πl(fā)電靈活智能深度調(diào)峰核心問(wèn)題在于鍋爐的智能燃燒調(diào)整難。為提高火力發(fā)電調(diào)峰響應(yīng)速度以及實(shí)現(xiàn)鍋爐的深度調(diào)峰，需要通過(guò)有效的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)手段，獲取鍋爐當(dāng)前運(yùn)行的準(zhǔn)確運(yùn)行參數(shù)，實(shí)時(shí)評(píng)估鍋爐運(yùn)行狀況，并基于調(diào)峰目標(biāo)開(kāi)展快速的燃燒優(yōu)化調(diào)整，以解決頻繁調(diào)峰以及深度調(diào)峰可能引發(fā)的鍋爐安全穩(wěn)定運(yùn)行問(wèn)題。 本技術(shù)提出了：1）基于物流網(wǎng)的鍋爐輸煤系統(tǒng)“上、配、儲(chǔ)、給”全流程動(dòng)態(tài)可視化在線監(jiān)測(cè)技術(shù)；2）激光拉曼入爐煤質(zhì)在線檢測(cè)技術(shù)；3）爐內(nèi)燃燒CO在線監(jiān)測(cè)與CO/O2雙參量聯(lián)合控制燃燒技術(shù)；4）飛灰含碳軟/硬耦合在線檢測(cè)等核心技術(shù)與裝備；5）基于上述智能檢測(cè)技術(shù)的全流程鍋爐靈活智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)。

智能全景記錄儀作為北京科技大學(xué)第三期貝殼種子計(jì)劃的項(xiàng)目之一，是集計(jì)算機(jī)軟件，信息系統(tǒng)集成和計(jì)算機(jī)硬件的研發(fā)類(lèi)產(chǎn)品。目前團(tuán)隊(duì)共7人，負(fù)責(zé)人為田宙。該項(xiàng)目已經(jīng)獲得80萬(wàn)元的資金投入，并且也已經(jīng)注冊(cè)成為了有限責(zé)任公司。本項(xiàng)目的目標(biāo)是研發(fā)一款基于虛擬現(xiàn)實(shí)和全景技術(shù)的執(zhí)法記錄儀，用于填補(bǔ)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空白，已經(jīng)獲得了專(zhuān)利。