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視頻剪輯是一項簡單卻繁瑣的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的視頻剪輯，剪輯結(jié)果有著很強的主觀色彩。通過采集大量各類體育賽事數(shù)據(jù)進行模型訓練，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡良好的自主學習能力，采用Centernet作為多目標檢測能力的實現(xiàn)框架，同時利用Transformer重構(gòu)目標檢測進行連鎖，二次捕捉目標檢測的準確性。CenterNet和Transformer的融合，實現(xiàn)了端到端的目標檢測，在準確性提升的基礎上滿足實時處理視頻的要求。綜合應用多目標檢測跟蹤以及多模式識別技術(shù)，實現(xiàn)短視頻的智能化剪輯，極大程度減少了人工工作量，同時也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數(shù)據(jù)時代背景下有著重要的現(xiàn)實意義。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學習”即在較少訓練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學習。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監(jiān)督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫(yī)生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應，“網(wǎng)絡的底層關注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡中層到高層所關注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結(jié)合。無論是機器學習數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導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臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為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，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉(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，團隊將4個中心作為訓練隊列，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。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩(wěn)定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?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模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

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

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 趙玉蓉 外國語學院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學院/英語 教研室主任/副教授 語言學、翻譯 四、項目簡介 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，機器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機器翻譯錯譯、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)為機器翻譯帶來了新希望，其獨特的“4V”特點將對機器翻譯產(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同傳中的應用，分析AI同傳翻譯的優(yōu)點和局限性，推動機器翻譯的發(fā)展。

1.痛點問題 新材料的設計與研發(fā)往往面臨挑戰(zhàn)：急需的新材料難以快速篩選設計，而設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，引領行業(yè)智能材料開發(fā)自動化服務與工藝的開發(fā)。 在數(shù)字化、智能化浪潮中，國家和各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)界都非常看重科研的智能化升級。通過持續(xù)的交流與調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)許多企業(yè)和研發(fā)團隊目前對智能研發(fā)存在大量潛在需求，而智能研究服務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隊，向國內(nèi)引進并自主開發(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)階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等，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)，設計智能化的深度學習系統(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，設計智能化的深度學習系統(tǒng)。3.針對功能材料研發(fā)的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統(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/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，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，快速瀏覽并利用復雜的數(shù)據(jù)，提升認知能力。 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,藍鴿AI一體化智慧校園以物聯(lián)網(wǎng)為基礎，充分應用5G/人工智能技術(shù)經(jīng)過一體化的設計

已有樣品/n該項目所開發(fā)的儀器設備可以實現(xiàn)對FNRBCs 準確、高效、快速、低廉的分離與富集，并進行基因組層面的全面分析，為無創(chuàng)性產(chǎn)前診斷技術(shù)的發(fā)展及相關科學研究的深入提供有力的推動和支撐平臺。項目團隊在該研究領域進行了長期的研究工作，積累了大量經(jīng)驗，并取得了一定成績。該成果，方法獨特，效果明顯并成功用于三體綜合癥檢測。

射頻識別（Radio Frequency Identification-RFID）技術(shù)被公認是21世紀最有發(fā)展前途的信息技術(shù)之一，已廣泛應用于生產(chǎn)、零售、物流、交通、醫(yī)療、消費、旅游、國防等各個領域。超高頻（UHF）RFID技術(shù)憑借其無源遠距離多標簽快速識別的優(yōu)勢，能廣泛應用于智能物流、智能交通、 物品質(zhì)量追溯、公共安全管理、智慧城市等物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，顯著提高各行各業(yè)的管理效率，降低成本，具有最為廣闊的市場規(guī)模和發(fā)展?jié)摿Γ殉蔀镽FID及物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)下一個爆發(fā)式增長點。 本團隊在2008年度廣東省重大科技專項的支持下，研究突破了低功耗低壓射頻/模擬/數(shù)字電路及SOC架構(gòu)、高效率整流電路、多標簽防碰撞、高穩(wěn)定時鐘電路等共性關鍵技術(shù)，掌握了基于CMOS工藝的高識別靈敏度的超高頻RFID標簽芯片設計、測試與驗證、質(zhì)量可靠性保障等核心技術(shù)，已獲得授權(quán)發(fā)明專利7項、公開的發(fā)明專利申請8項，發(fā)表論文30多篇。自主設計開發(fā)出符合ISO18000-6B、ISO18000-6C標準的四款超高頻RFID標簽芯片，通過了賽寶實驗室（工信部五所）的測試認證，超高頻RFID標簽芯片測試性能達到Impinj等國際主流公司同期同類產(chǎn)品技術(shù)指標。在此基礎上，自主設計開發(fā)出具有溫度感知功能的超高頻RFID標簽芯片、具有開關狀態(tài)數(shù)監(jiān)測的超高頻RFID標簽芯片、具有多傳感器接口的超高頻物聯(lián)網(wǎng)標簽芯片等樣品。 超高頻RFID標簽芯片主要技術(shù)指標： ？ 技術(shù)標準：ISO18000-6B/6C ？ 工作頻率：840-960MHz ？ 識別（讀取）靈敏度：-15dBm ？ 讀寫距離：讀8 米/寫5 米(與天線形式及當?shù)責o線電頻率規(guī)范相關) ？ 識別速率：>100次/秒 ？ 存儲容量：256、512、1000bits ？ 前向鏈路速率：10-40kbps（6B）/40-160kbps(6C) ？ 反向鏈路速率：40-80kbps（6B）/160-640kbps(6C) ？ 工作溫度：-40 —850C ？ 數(shù)據(jù)保存時間：10年 ？ 寫入次數(shù)：100000