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我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在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。神經網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展迅速，但是關于如何設計最優神經網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網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，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網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發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，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（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，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；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，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

在完成產品小試驗證后，利用小試產品進行了小面積的固沙試驗和實驗室沙模的抗壓和抗剪切試驗。結果表明AA和AM的共聚物固沙效果要優于PAA的均聚物。而且當分子量大于1500萬時，分子量對沙模抗剪切和抗壓強度的影響不顯著，而固沙劑溶液的粘度隨聚合物分子量的增加而顯著增加。在滿足固沙性能要求的前提下，確定以單體聚合濃度為7%進行產品工業生產試驗，工業生產試驗考核了連續三批次，共生產六噸產品。 技術指標：聚合反應的工藝流程為配料（按配方將單體、引發劑和溶劑混合）、充氮脫氣30分鐘、加料（將反應液加入到各個反應器中）和聚合。實際聚合中的液層厚度約為250mm,。工業試驗生產線的轉化率大于98.5%，與小試設備的結果相似。應用范圍：甘肅治沙研究所民勤治沙站實驗林的梭梭面臨著退化的危險，造成梭梭林退化的主要原因有兩個，一是梭梭根部的沙粒由于長期的移動，使得梭梭較發達的根系逐漸裸露出來，失去支撐作用，在較大的風沙作用下容易被吹得連根拔起，；二是大量裸露在外的根部失去了吸取水分的功能，所以保護梭梭的根部和盡可能地提供水分是挽救退化梭梭的有效途徑。鑒于這種情況，將多功能保水劑，固沙劑和疏水劑組合起來，在梭梭周圍做成一個雨水集流面，一方面保護梭梭根部，一方面集流沙漠里少量的雨水，減少地下水的蒸發，創造梭梭生長所需的條件。

本技術基于聲發射原理進行原巖應力測試的一種方法。聲發射發又稱凱塞效應法，是巖石材料的凱塞效應來測量巖體原巖應力的一種方法。材料在受到外載荷作用時，期內部儲存的應變能快速釋放產生彈性波并發生聲響的現象。1950 年，德國學者凱塞發現，受單向拉伸作用的材料在應力未達到材料的最大先期應力時，不會出現明顯的聲發射現象，但應力達到或者超過歷史上所受的最大值之后，聲發射率明顯增加，這種現象稱為凱塞效應。從很少產生聲發射到大量產生聲發射的轉折點就是凱塞效應點，凱塞效應點的應力即為材料在歷史上受到的最大應力。后來，古德曼在 20 世紀 60 年代初通過實驗驗證了材料具有凱塞效應，從而為應用這一技術測定巖石應力奠定了基礎，根據凱塞效應，如果從原巖中取回定向巖芯制成巖石試件，通過對加工好的取自不同方向的巖石試件進行加載聲發射實驗，并測定凱塞效應點，即可找出每個巖石試件先前受到的最大應力值，進而可以求出取樣點的三維應力狀態。目前進行原巖應力的方法主要有直接測量法和間接測量法兩大類，直接測量方法包括扁千斤頂法、水壓致裂法等，間接測量方法主要有應力解除法等，這些方法中一般需要進行大量的鉆孔、裝配測試傳感器和測定等工程工序，工程量大，如果在地下空間進行原巖應力測試，空間相對狹小，施工不方便，也不易實現大規模、大區域內的原巖應力測量。本技術進行原巖應力測量和現在所有方法相比，地下空間進行測量時，只需在測量地點進行一次水平取芯便能完成現場工作，方法簡單，余下少量的測量和計算工作均在實驗室內完成，加快了原巖應力測量的工序進行，減少了在地下空間的工作時間，大大減少了測量費用，特別適合大面積多點區域內的原理應力測量，而且比較其它原巖應力的測量方法，成功率明顯提高，使得測量工作更易控制和操作，因此本技術是原巖應力測量中一種施工方便、工期縮短、成功率高的原巖應力測量方法。

東南大學能源與環境學院熱重-差示掃描量熱同步熱分析儀采購招標項目的潛在投標人應在東南大學采購中心網（https://dnzb.seu.edu.cn/）獲取招標文件，并于2022年06月16日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

SlRBP1通過與SleIF4A2翻譯起始復合物結合促進靶標RNAs翻譯以調節葉綠體功能。該發現闡明了RNA結合蛋白依托細胞器調控番茄生長發育的機制，為番茄增產、品種改良提供了潛在育種價值。

1）人才研究方向處于相關產業發展前沿，與我公司發展需求一致，擁有國際一流水平或填補國內空白的發明專利或自主知識產權的研發成果。              2）自2014年以來主持過相關產業領域省級以上產業技術開發、成果轉化及產業化項目或獲得省部級科技進步獎以上的獎勵。