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第四范式成立于2014年底，是國(guó)際領(lǐng)先的人工智能平臺(tái)與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)步、企業(yè)增長(zhǎng)的引擎。依托于領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過(guò)構(gòu)建以消費(fèi)者為中心的全鏈路客戶流量運(yùn)營(yíng)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過(guò)自動(dòng)化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提升業(yè)務(wù)場(chǎng)景價(jià)值。同時(shí)，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動(dòng)企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬(wàn)個(gè)AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

2022年9月14日，我校劉少軍院士團(tuán)隊(duì)在BMC Biology在線發(fā)表了題為“Symmetric subgenomes and balanced homoeolog expression stabilize the establishment of allopolyploidy in cyprinid fish”論文。

美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）主辦的全球科學(xué)新聞發(fā)布平臺(tái)“EurekAlert!”及美國(guó)物理學(xué)家組織網(wǎng)“Phys.org”等國(guó)際主流學(xué)術(shù)媒體分別以“Ultrafastall-optical random bit generator”和“Photons can enable real-time physical random bit generation for information security app”為題對(duì)該成果進(jìn)行了報(bào)道，認(rèn)為該技術(shù)可消除物理隨機(jī)碼實(shí)時(shí)產(chǎn)生技術(shù)面臨的電子瓶頸，在信息安全領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。

清華大學(xué)電子工程系黃翊東教授團(tuán)隊(duì)崔開宇副教授帶領(lǐng)學(xué)生在超光譜成像芯片方面取得重要進(jìn)展，研制出國(guó)際首款實(shí)時(shí)超光譜成像芯片，相比已有光譜檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從單點(diǎn)光譜儀到超光譜成像芯片的跨越。

1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點(diǎn)和生殖調(diào)控機(jī)理，創(chuàng)建大鯢子 二代生殖調(diào)控技術(shù)和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規(guī)模化培育技術(shù)；2 .選育和培育出體質(zhì)健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導(dǎo)性腺發(fā)育與雄雌同步成熟，使用高活性催產(chǎn)劑進(jìn)行人 工催產(chǎn)，催產(chǎn)率達(dá)72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實(shí)現(xiàn)大鯢子三代苗種規(guī)模化生產(chǎn)，能提供大批量子三代苗種供養(yǎng)殖部門發(fā)展 大鯢養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，并在自然保護(hù)區(qū)放養(yǎng)，還進(jìn)行子三代健康養(yǎng)殖示范，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和 生態(tài)效益

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

近期，西湖大學(xué)人工光合作用與太陽(yáng)能燃料中心孫立成實(shí)驗(yàn)室在探索這一未解之謎的過(guò)程中取得進(jìn)展。

第二類超導(dǎo)體中量子化磁通的運(yùn)動(dòng)行為對(duì)超導(dǎo)材料和器件的電磁輸運(yùn)性質(zhì)起著關(guān)鍵作用。人為調(diào)控超導(dǎo)磁通量子的運(yùn)動(dòng)行為，不但可以有效提高超導(dǎo)體的臨界電流密度，還可實(shí)現(xiàn)具有新功能的超導(dǎo)電子器件，如超導(dǎo)磁通整流器、磁通二極管等。以往的磁通量子調(diào)控手段往往缺乏原位可調(diào)性，極大限制了相應(yīng)超導(dǎo)電子器件的應(yīng)用。近日，南京大學(xué)吳培亨院士領(lǐng)導(dǎo)的超導(dǎo)電子學(xué)研究所王永磊教授和王華兵教授研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出了一種可調(diào)控的新型人工自旋冰與超導(dǎo)異質(zhì)結(jié)構(gòu)器件，不但實(shí)現(xiàn)了超導(dǎo)電性的原位開關(guān)，還實(shí)現(xiàn)了可開關(guān)和可反轉(zhuǎn)的磁通霍爾效應(yīng)。 人工自旋冰是具有集體相互作用的納米小磁體陣列，其特殊的幾何排列使得系統(tǒng)具有很高的簡(jiǎn)并度、新奇的低能激發(fā)態(tài)（如磁單極子）、豐富的相變和磁疇。近年來(lái)該團(tuán)隊(duì)致力于人工自旋冰和超導(dǎo)納米結(jié)構(gòu)器件等方面的研究，不但設(shè)計(jì)出了可擦寫的人工自旋冰，并且于國(guó)際上首次設(shè)計(jì)和制備出了人工自旋冰與超導(dǎo)的異質(zhì)結(jié)構(gòu)器件，實(shí)現(xiàn)了可調(diào)控的超導(dǎo)磁通阻挫效應(yīng)和磁通整流效應(yīng)。近日該團(tuán)隊(duì)又設(shè)計(jì)出了一種基于風(fēng)車型人工自旋冰與超導(dǎo)的異質(zhì)結(jié)構(gòu)器件，利用風(fēng)車型人工自旋冰易于調(diào)控的鏈條狀磁荷結(jié)構(gòu)，以及磁荷與超導(dǎo)磁通量子間的強(qiáng)耦合作用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)超導(dǎo)磁通運(yùn)動(dòng)的原位操控，展示了超導(dǎo)零電阻態(tài)與耗散態(tài)之間的原位開關(guān)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了可編程的磁通霍爾效應(yīng)。