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火電汽輪機的末幾級和核電汽輪機的全部級均工作在濕蒸汽區(qū)。濕蒸汽給汽輪機帶來兩方面問題：一是蒸汽凝結(jié)產(chǎn)生的水分使機組效率降低；二是濕蒸汽中的水分會導(dǎo)致汽輪機低壓級動葉片的水蝕損壞，給機組運行帶來巨大的安全隱患和經(jīng)濟損失。 而濕蒸汽處于飽和狀態(tài)，其壓力、溫度不是獨立參數(shù)，目前沒有測量濕蒸汽狀態(tài)的成熟技術(shù)。項目組基于微波諧振腔介質(zhì)微擾技術(shù)開發(fā)了濕蒸汽兩相流測量系統(tǒng)。濕蒸汽的介電常數(shù)是蒸汽濕度、溫度和所處電磁場頻率的函數(shù)；若溫度已知，當濕蒸汽流過諧振腔，蒸汽濕度變化，引起腔體附近電磁場分布、損耗和相位變化，進而引起其諧振頻率改變，通過測量頻率變化可以間接實現(xiàn)對濕蒸汽狀態(tài)的測量。

為中小學校及校外教育機構(gòu)提供課程整體規(guī)劃、學習空間創(chuàng)新建設(shè)。

本工藝可以對現(xiàn)有的各類高濃廢水進行減量化處理，解決蒸發(fā)工藝（MVR、多效蒸發(fā)）在處理高濃工業(yè)廢水碰到的技術(shù)難題，例如高鹽造成的換熱器腐蝕以及結(jié)垢、不能處理高有機物廢水以及高溫蒸發(fā)導(dǎo)致的冷凝水有機質(zhì)含量、氨氮偏高問題。 經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，蒸發(fā)溫度降低，能夠減少對金屬材質(zhì)的腐蝕、結(jié)垢以及降低冷凝水中有機物濃度、含鹽量。如果蒸發(fā)溫度低于溶液沸點，例如100℃以下，就可以采用非金屬材質(zhì)制造蒸發(fā)設(shè)備，這樣就完全解決了高濃廢水中鹽分對設(shè)備腐蝕、結(jié)垢問題，同時降低高濃廢水有機物蒸發(fā)，使得冷凝水有利于后期的生化處理。 如下圖1所示，本技術(shù)選擇空氣作為水汽載體，利用空氣與廢水溶液直接接觸后空氣能夠帶走溶液中的水分的原理，實現(xiàn)高濃廢水的蒸發(fā)濃縮。由于空氣與廢水溶液直接接觸蒸發(fā)，不再需要金屬蒸發(fā)換熱器，徹底解決腐蝕和結(jié)垢問題。同時，在濃溶液蒸發(fā)一定階段后，由特殊設(shè)計溶液加熱罐中將鹽泥排除系統(tǒng)，并引入新的濃溶液，繼續(xù)蒸發(fā)。 不僅如此，在本工藝方便引入高級氧化設(shè)備，能夠進一步降低高濃廢水有機物含量，提高本工藝對廢水的處理能力。

項目成果/簡介:本工藝可以對現(xiàn)有的各類高濃廢水進行減量化處理，解決蒸發(fā)工藝（MVR、多效蒸發(fā)）在處理高濃工業(yè)廢水碰到的技術(shù)難題，例如高鹽造成的換熱器腐蝕以及結(jié)垢、不能處理高有機物廢水以及高溫蒸發(fā)導(dǎo)致的冷凝水有機質(zhì)含量、氨氮偏高問題。 經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，蒸發(fā)溫度降低，能夠減少對金屬材質(zhì)的腐蝕、結(jié)垢以及降低冷凝水中有機物濃度、含鹽量。如果蒸發(fā)溫度低于溶液沸點，例如100℃以下，就可以采用非金屬材質(zhì)制造蒸發(fā)設(shè)備，這樣就完全解決了高濃廢水中鹽分對設(shè)備腐蝕、結(jié)垢問題，同時降低高濃廢水有機物蒸發(fā)，使得冷凝水有利于后期的生化處理。 如下圖1所示，本技術(shù)選擇空氣作為水汽載體，利用空氣與廢水溶液直接接觸后空氣能夠帶走溶液中的水分的原理，實現(xiàn)高濃廢水的蒸發(fā)濃縮。由于空氣與廢水溶液直接接觸蒸發(fā)，不再需要金屬蒸發(fā)換熱器，徹底解決腐蝕和結(jié)垢問題。同時，在濃溶液蒸發(fā)一定階段后，由特殊設(shè)計溶液加熱罐中將鹽泥排除系統(tǒng)，并引入新的濃溶液，繼續(xù)蒸發(fā)。 不僅如此，在本工藝方便引入高級氧化設(shè)備，能夠進一步降低高濃廢水有機物含量，提高本工藝對廢水的處理能力。項目階段:批量生產(chǎn)效益分析:與現(xiàn)有廣泛使用的高濃廢水處理工藝或設(shè)備相比，其特點及優(yōu)勢在于： 利用空氣作為蒸發(fā)水汽載體，空氣與高濃廢水直接接觸，取消金屬蒸發(fā)器，解決了傳統(tǒng)蒸發(fā)設(shè)備腐蝕和結(jié)垢問題。 對蒸發(fā)溫度要求低，本工藝既可以使用高溫蒸汽熱源，也可以利用太陽能、煙氣余熱等低溫廢熱熱源，符合節(jié)能、環(huán)保的要求。 低溫蒸發(fā)對水質(zhì)要求低，能夠有效降低冷凝液有機質(zhì)成分，廢水無需前端預(yù)處理，節(jié)約整體廢水處理工藝運行成本。 空氣與高濃廢水接觸蒸發(fā)，風機、廢水蒸發(fā)溫度可調(diào)，對各種濃度和各種成份的工業(yè)污水都適用，處理裝置的通用性很強。 能夠方便的引入高級氧化設(shè)備，能夠有效拓展廢水處理范圍，突破傳統(tǒng)蒸發(fā)只是物理分離的局限性，擴展了該濃縮裝置的處理功能。 空氣始終在裝置內(nèi)部循環(huán)使用，無氣體排放，對環(huán)境友好，因此該裝置其具有廣闊的應(yīng)用前景。 工藝采用的是常壓蒸發(fā)，系統(tǒng)安全，維護簡單，自動化程度高，可以有效減少人工維護成本。

在清華大學基礎(chǔ)研究基金，教育部科技重點項目，教育部清華大學自主研究項目等項目的資助下，掌握了多種傳感器的制備工藝，創(chuàng)新性開發(fā)出石墨烯人工智能喉，利用多孔石墨烯的優(yōu)勢，制造出一種收發(fā)同體，適合穿戴的集成聲學器件，有望在未來解決聾啞人的說話難題。 這種集成聲學器件，利用石墨烯的熱聲效應(yīng)來發(fā)射聲音，利用石墨烯的壓阻效應(yīng)來接收聲音，實現(xiàn)了單器件的聲音收發(fā)同體。器件使用的多孔石墨烯材料具有高熱導(dǎo)率和低熱容率的特點，能夠通過熱聲效應(yīng)發(fā)出 100 Hz-40 kHz 的寬頻譜聲音。其多孔結(jié)構(gòu)對壓力也極為敏感，能夠感知發(fā)聲時喉嚨處的微弱振動，可以通過壓阻效應(yīng)接收聲音信號。因此，這種器件能夠準確感知聾啞人低吟、尖叫等特殊聲音，并將這種“無含義聲音”轉(zhuǎn)換為頻率、強度可控的聲音，有望在將來轉(zhuǎn)換為預(yù)先錄制的語言。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國大體上能夠與世界先進國家發(fā)展同步。我國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識別、工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預(yù)見的是,將來我國的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

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(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數(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)”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復(fù)學工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準備。“人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學大數(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+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統(tǒng)計管理方式。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，可實現(xiàn)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(tǒng)可在學校數(shù)據(jù)庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態(tài)監(jiān)測師生異常，為學校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護及應(yīng)急預(yù)案工作。溫州大學大數(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)國家工程實驗室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機構(gòu)。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(tǒng)，學校各部門對即將到來的開學潮充分調(diào)研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 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(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。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)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風險等。 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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應(yīng)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(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。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、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機器學習方法，開創(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，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現(xiàn)實場景中，存在需要對服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)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(yīng)用場景結(jié)合計算機和人工智能技術(shù)開發(fā)一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對錄音內(nèi)容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進一步采取商業(yè)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(guān) 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。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)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風 險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績、降低風險等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應(yīng)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(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。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、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)等。