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第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術服務提供商，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)動社會進步、企業(yè)增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務價值為目標的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標和方法，通過自動化AI應用構建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務場景中，提升業(yè)務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業(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，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進程。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)成功落地上萬個AI應用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進行溝通對接！

我校理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術研究方面取得系列進展，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三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發(fā)展迅速，但是關于如何設計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡結構復雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網(wǎng)絡結構優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領域權威國際期刊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， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業(yè)務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，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)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡模型產(chǎn)生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領域權威期刊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，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業(yè)務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、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習構造最簡網(wǎng)絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

【發(fā) 明人】丁亞媛【摘    要】本實用新型公開了一種簡易人工呼吸器，包含急救蘇醒球體、儲氣袋和面罩，所述急救蘇醒球體內(nèi)設有空腔，空腔內(nèi)設有儲氣安全閥和活塞，活塞一端與儲氣安全閥連接，另一端與曲軸連接，曲軸通過電機帶動轉(zhuǎn)動，空腔靠近儲氣安全閥的一端通過通氣管與面罩連通，通氣管上設有單向壓力安全閥，空腔的另一端與儲氣袋連通。本實用新型的簡易人工呼吸器，通過控制器控制伺服電機的轉(zhuǎn)速，從而精確的控制儲氣安全閥的往返頻率，從而適合特定的人群；通過容量調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)空腔內(nèi)儲氣安全閥與空腔容納的氣體，使得每次呼入的氣體量相同，有利于病人的呼吸。

餐廳服務機器人能夠應用到機器人餐廳環(huán)境，替代餐廳服務員為顧客提供人機交互、自主取菜及送菜等基本服務。餐廳服務機器人具備良好的自主移動性能，能夠通過靈活的移動機構實現(xiàn)其在餐廳環(huán)境下任意方向的自由移動。全局視覺和雙目立體視覺作為主要的機器人定位傳感器系統(tǒng)，實現(xiàn)了餐廳服務機器人在餐廳環(huán)境下的移動導航、定位及避障功能，成功完成了服務機器人的自主取菜、送菜等任務。服務機器人應用前景巨大，可以應用到餐廳和其他服務行業(yè)，特別是中國即將進入老齡化時代，可以給老人提供相應的服務。

XM-H230高級著裝式老年行動模擬體驗裝置 ? XM-H230高級著裝式老年行動模擬體驗服裝置可親身穿戴“老人行動模擬服”，可以親身體驗老人的生活，并能更好的理解老人的感受，模擬服根據(jù)老年生理變化而設計，可體會身體特定部位老化的感覺，更好的理解發(fā)現(xiàn)老人的感受，后背和身體的彎曲的角度可調(diào)。 一、功能特點： ■ 穿戴體驗裝置可以切身體驗老年人由于肌肉、骨骼、視覺、聽覺等身體機能老化，生活不便而產(chǎn)生的心理感受。 ■ 適用于醫(yī)療、護理和福利機構的體驗、訓練練習。 ■ 障礙鏡: 可以讓體驗者感受到視覺功能的變化，比如由于白內(nèi)障而引起的視野變小和視力減退。 ■ 肘關節(jié)約束帶：約束帶限制了肘部的活動，使體驗者上肢行動不靈活。 ■ 手指約束帶: 限制腕關節(jié)的活動度，使體驗者變得笨拙。 ■ 手套: 可以使體驗者手和手指的觸覺減弱、消失。 ■ 拐杖: 可以讓體驗者感受到由于機體的殘障必須借助于拐杖行走的感覺。 ■ 耳塞: 可以使體驗者感受到聽力減弱、消失。 ■ 后背約束架: 后背約束帶彎曲的姿勢迫使體驗者不得不采用老年人駝背的姿態(tài)。 ■ 手腕部加重袋: 可以給手腕部加重，使體驗者感受到手臂肌力減弱的感覺。 ■ 膝關節(jié)約束帶: 約束帶限制了膝部的活動，讓體驗者感覺到腿部不靈活, 上下樓梯困難。 ■ 踝關節(jié)約束帶：限制踝關節(jié)的活動度，使體驗者下肢行動不靈活。 ■ 腳踝部加重袋: 可以給腳踝部加重，使體驗者感受到腳踝部肌力減弱的感覺。 二、標準配置： ■ 高級著裝式老年行動模擬服：1套 ■ 眼鏡：1副 ■ 耳塞：4個 ■ 手套：1雙 ■ 沙袋：4個 ■ 綁帶（長+短）：6根 ■ 拐杖：1根 ■ 手提袋：1個

人類早期胚胎發(fā)育雖然只有大約7天的時間，但是卻經(jīng)歷了關鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細胞的命運決定。伴隨測序技術的進步，單細胞測序技術可以有效地揭示早期胚胎發(fā)育的細胞命運決定的轉(zhuǎn)錄圖譜，但是單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)也存在許多問題，例如dropout事件（表達的基因未被檢測到），這使得差異分析方法在處理單細胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細胞轉(zhuǎn)錄組中得到兩個關鍵的基因集。通過比較先前研究中關鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達趨勢發(fā)現(xiàn)，差異分析方法對于在多個時期高表達的基因會被排除，這對于胚胎發(fā)育中的細胞的異質(zhì)性是十分不利的。