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視頻剪輯是一項(xiàng)簡(jiǎn)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(qiáng)的主觀色彩。通過(guò)采集大量各類體育賽事數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的自主學(xué)習(xí)能力，采用Centernet作為多目標(biāo)檢測(cè)能力的實(shí)現(xiàn)框架，同時(shí)利用Transformer重構(gòu)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行連鎖，二次捕捉目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。CenterNet和Transformer的融合，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)，在準(zhǔn)確性提升的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時(shí)處理視頻的要求。綜合應(yīng)用多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤以及多模式識(shí)別技術(shù)，實(shí)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(shí)也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下有著重要的現(xiàn)實(shí)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(lái)評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)介紹，針對(duì)臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測(cè)”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(xì)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(duì)這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。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(duì)較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無(wú)法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團(tuán)隊(duì)采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)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(shí)檢測(cè)大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對(duì)應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來(lái)越大，因此模型通過(guò)不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽(yáng)解釋道。“不過(guò)，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說(shuō)，人是復(fù)雜的機(jī)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(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過(guò)的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問(wèn)題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過(guò)程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來(lái)源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過(guò)程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測(cè)試。

2019年12月以來(lái)，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(kāi)始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時(shí)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(shí)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(cè)工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)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(duì)病灶的定性和半定量描述，缺乏對(duì)病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測(cè)COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)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(shí)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(wú)肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時(shí)長(zhǎng)的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個(gè)中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個(gè)中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過(guò)自動(dòng)分割肺葉和半自動(dòng)分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個(gè)病灶。在對(duì)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(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對(duì)篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個(gè)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(cè)價(jià)值。在外部測(cè)試隊(duì)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(cè)所有6名患者的住院時(shí)間。 

中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布“電子信息領(lǐng)域優(yōu)秀科技論文（2020）遴選活動(dòng)”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(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)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(shí)間 學(xué)號(hào) 趙玉蓉 外國(guó)語(yǔ)學(xué)院/英語(yǔ) 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(guó)語(yǔ)學(xué)院/英語(yǔ) 教研室主任/副教授 語(yǔ)言學(xué)、翻譯 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，機(jī)器翻譯成為翻譯活動(dòng)中的重要的輔助工具。而機(jī)器翻譯錯(cuò)譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來(lái)諸多不便。近年來(lái)，“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)為機(jī)器翻譯帶來(lái)了新希望，其獨(dú)特的“4V”特點(diǎn)將對(duì)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(lái)了不小的沖擊，本項(xiàng)目希望通過(guò)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(dòng)機(jī)器翻譯的發(fā)展。

1.痛點(diǎn)問(wèn)題 新材料的設(shè)計(jì)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(jì)，而設(shè)計(jì)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(huì)面臨規(guī)模化的長(zhǎng)周期探索。根據(jù)國(guó)家工業(yè)和信息化部對(duì)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(guó)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(lái)解決我國(guó)新材料研發(fā)難題。本項(xiàng)目著眼于新材料研發(fā)，希望通過(guò)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(kāi)發(fā)自動(dòng)化服務(wù)與工藝的開(kāi)發(fā)。 在數(shù)字化、智能化浪潮中，國(guó)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(jí)。通過(guò)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(duì)目前對(duì)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(jìng)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(guó)際頂尖水平團(tuán)隊(duì)，向國(guó)內(nèi)引進(jìn)并自主開(kāi)發(fā)世界前沿的AIforScience技術(shù)，打造世界級(jí)的AI未來(lái)實(shí)驗(yàn)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(tái)，可在材料研發(fā)過(guò)程中對(duì)各個(gè)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(dòng)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(duì)分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發(fā)，設(shè)計(jì)智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2.針對(duì)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(jì)智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。3.針對(duì)功能材料研發(fā)的表征儀器等平臺(tái)尺度，設(shè)計(jì)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(shí)間，為企業(yè)獲得有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的科研壁壘。 自動(dòng)化和人工智能助力未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)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(cè)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(guò)自動(dòng)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(shí)驗(yàn)速度。通過(guò)人工智能技術(shù)，將實(shí)驗(yàn)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(tái) 3.合作需求 擬成立公司推動(dòng)該項(xiàng)成果的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，希望對(duì)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)。

2025年4月2日，央廣網(wǎng)以《天津市特色化示范性軟件學(xué)院協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟成立》為題對(duì)我校進(jìn)行了報(bào)道。