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面向數(shù)字人的大規(guī)模生成需求，發(fā)展生成式人工智能理論，探索機(jī)器學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中自動化學(xué)習(xí)數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術(shù)、表情驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)、語音驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)三項(xiàng)世界領(lǐng)先的技術(shù)，以低成本、高效率生成可驅(qū)動的高保真數(shù)字人。該技術(shù)能夠極大提升數(shù)字人的生成質(zhì)量與生成效率，支持大規(guī)模高精度的數(shù)字人生成，具有廣泛的應(yīng)用前景。

為中小學(xué)校及校外教育機(jī)構(gòu)提供課程整體規(guī)劃、學(xué)習(xí)空間創(chuàng)新建設(shè)。

在清華大學(xué)基礎(chǔ)研究基金，教育部科技重點(diǎn)項(xiàng)目，教育部清華大學(xué)自主研究項(xiàng)目等項(xiàng)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(xué)器件，有望在未來解決聾啞人的說話難題。 這種集成聲學(xué)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(shí)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(diǎn)，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(shí)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(zhǔn)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(qiáng)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(jìn)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(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)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(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國的標(biāo)準(zhǔn),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(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，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(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，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(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(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會和溫州大學(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)捐贈了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)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(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場景中，團(tuán)隊(duì)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(xiàng)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(shí)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(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測等多個(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、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 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)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對于目標(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話內(nèi)容。 3.意圖識別。識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.多語種情緒識別。情緒識別是對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(biāo)識，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。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)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(jī)器學(xué)習(xí)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(xiàn)中從未報(bào)道過的湍流結(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

（一）項(xiàng)目背景 針對現(xiàn)實(shí)場景中，存在需要對服務(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(shí)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(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險(xiǎn)監(jiān)測等多個(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、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)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計(jì)，對于目標(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 描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識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.多語種情緒識別。情緒識別是對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(biāo)識，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。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。