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2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊將4個中心作為訓(xùn)練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團(tuán)隊使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機(jī)森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測所有6名患者的住院時間。 

中國電子學(xué)會發(fā)布“電子信息領(lǐng)域優(yōu)秀科技論文（2020）遴選活動”入選論文。東南大學(xué)尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯(lián)合署名的論文《AI for 5G: research

一、項目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 趙玉蓉 外國語學(xué)院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學(xué)院/英語 教研室主任/副教授 語言學(xué)、翻譯 四、項目簡介 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，機(jī)器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機(jī)器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)為機(jī)器翻譯帶來了新希望，其獨(dú)特的“4V”特點(diǎn)將對機(jī)器翻譯產(chǎn)生革命性的影響。尤其最近出現(xiàn)的AI同傳給翻譯行業(yè)帶來了不小的沖擊，本項目希望通過探究大數(shù)據(jù)在AI同傳中的應(yīng)用，分析AI同傳翻譯的優(yōu)點(diǎn)和局限性，推動機(jī)器翻譯的發(fā)展。

1.痛點(diǎn)問題 新材料的設(shè)計與研發(fā)往往面臨挑戰(zhàn)：急需的新材料難以快速篩選設(shè)計，而設(shè)計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規(guī)模化的長周期探索。根據(jù)國家工業(yè)和信息化部對30余家大型骨干企業(yè)調(diào)查結(jié)果顯示，130種關(guān)鍵材料中，有32%國內(nèi)完全空白、54%雖能生產(chǎn)，但性能穩(wěn)定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發(fā)難題。本項目著眼于新材料研發(fā)，希望通過創(chuàng)建目前業(yè)內(nèi)空白的智能化新材料研發(fā)范式，引領(lǐng)行業(yè)智能材料開發(fā)自動化服務(wù)與工藝的開發(fā)。 在數(shù)字化、智能化浪潮中，國家和各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)界都非?？粗乜蒲械闹悄芑墶Ｍㄟ^持續(xù)的交流與調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)許多企業(yè)和研發(fā)團(tuán)隊目前對智能研發(fā)存在大量潛在需求，而智能研究服務(wù)與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業(yè)，以AI賦能研發(fā)（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團(tuán)隊，向國內(nèi)引進(jìn)并自主開發(fā)世界前沿的AIforScience技術(shù)，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術(shù)為新材料研發(fā)數(shù)字化智能服務(wù)平臺，可在材料研發(fā)過程中對各個尺度以及不同研發(fā)階段下進(jìn)行智能化的加速及分析服務(wù)。以各種人工智能算法為核心，如主動學(xué)習(xí)算法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，我們根據(jù)不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發(fā)，設(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。3.針對功能材料研發(fā)的表征儀器等平臺尺度，設(shè)計智能化的系統(tǒng)解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關(guān)材料的研發(fā)速度，從而大大地降低研發(fā)成本與時間，為企業(yè)獲得有競爭優(yōu)勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機(jī)器人的輔助，可以有效提高可重復(fù)性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術(shù)，將實驗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的智能指導(dǎo)，快速瀏覽并利用復(fù)雜的數(shù)據(jù)，提升認(rèn)知能力。 智能化研發(fā)平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，希望對接 1）工程化、產(chǎn)品化所需的資源； 2）新能源、新材料領(lǐng)域合作企業(yè)。

智慧校園是大數(shù)據(jù)時代、人工智能時代發(fā)展的產(chǎn)物,藍(lán)鴿AI一體化智慧校園以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，充分應(yīng)用5G/人工智能技術(shù)經(jīng)過一體化的設(shè)計

影像學(xué)檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者”作為臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發(fā)導(dǎo)致待閱片數(shù)量激增，醫(yī)生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發(fā)疾病，各地醫(yī)療機(jī)構(gòu)特別是基層機(jī)構(gòu)缺乏閱片經(jīng)驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發(fā)展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監(jiān)測病情發(fā)展、評估治療效果等，單憑閱片醫(yī)生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準(zhǔn)高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院林天歆教授組織醫(yī)院呼吸內(nèi)科、急診科、放射科、大數(shù)據(jù)與人工智能團(tuán)隊開展科研攻關(guān)，在廣州再生醫(yī)學(xué)與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯(lián)合清華大學(xué)、澳門科技大學(xué)以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能對新冠肺炎進(jìn)行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴(yán)重程度，協(xié)助醫(yī)療機(jī)構(gòu)加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：快速、準(zhǔn)確地診斷新冠肺炎。有經(jīng)驗的影像科醫(yī)生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統(tǒng)可在20秒內(nèi)完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。進(jìn)行病情嚴(yán)重程度分級和重癥危重癥預(yù)測功能。該系統(tǒng)可對胸部CT圖像每一切面的小結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實變進(jìn)行自動分割、標(biāo)注及定量分析，可預(yù)測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預(yù)測病人發(fā)展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫(yī)生及時干預(yù)，降低患者死亡率。協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行藥物效果評估，指導(dǎo)用藥。系統(tǒng)可對同一位患者用藥前后的CT圖像進(jìn)行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導(dǎo)臨床用藥。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運(yùn)維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運(yùn)維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時間、地點(diǎn)、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進(jìn)行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運(yùn)維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運(yùn)維人員管理 對運(yùn)維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

基于大數(shù)據(jù)和 AI 的應(yīng)用，可實現(xiàn)復(fù)雜場景下的網(wǎng)絡(luò)問題識別、多場景優(yōu)化方案的協(xié)同策略方案的動態(tài)和自動化執(zhí)行?？梢詷?gòu)建智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃及運(yùn)維平臺，以實現(xiàn)極致性能和極簡運(yùn)維，使能新業(yè)務(wù)的自動化覆蓋優(yōu)化、移動性優(yōu)化、負(fù)載均衡優(yōu)化、節(jié)能優(yōu)化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)融合的用戶個體及群體行為在多場景應(yīng)用下，充分發(fā)揮5G的優(yōu)勢，創(chuàng)造巨大的社會效益。