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項(xiàng)目簡(jiǎn)介： 針對(duì)現(xiàn)有碳收集、儲(chǔ)存（CCS）方法中二氧化碳的壓縮、脫附過(guò) 程的高能耗問(wèn)題，我們采用碳收集與利用（CCU）的策略，將二氧化 碳的捕集、活化與轉(zhuǎn)化利用相結(jié)合，為碳收集、儲(chǔ)存及其活化利用提 供新方法。設(shè)計(jì)并合成高效、可活化二氧化碳的吸附材料，以利于在 捕集時(shí)活化二氧化碳分子，將二氧化碳的分離技術(shù)與二氧化碳（即活 化的二氧化碳分子）的轉(zhuǎn)化反應(yīng)相耦合，避免能耗高的脫附過(guò)程，從 而實(shí)現(xiàn)低壓、溫和條件下將捕集的二氧化碳的原位催化氫化反應(yīng)，以 制備能源類產(chǎn)品甲酸、甲醇

項(xiàng)目采用光致異構(gòu)化合物通過(guò)酰胺共價(jià)鍵鏈接于具有納米間隙陣列的二維單層石墨烯的間隙形成光致異構(gòu)化合物-石墨烯單分子器件；采用生物分子鏈接構(gòu)建了單分子生物傳感器；利用有機(jī)半導(dǎo)體小分子構(gòu)建了性能可靠的2-3納米單分子場(chǎng)效應(yīng)晶體管。當(dāng)單個(gè)光致異構(gòu)化合物被橋接于具有納米間隙陣列的二維單層石墨烯之間的納米間隙時(shí)，它們具有可逆的光控開(kāi)關(guān)功能和電控開(kāi)關(guān)功能；當(dāng)生物分子橋連石墨烯電極時(shí)，它們具有單分子DNA精準(zhǔn)測(cè)序的功能；單分子場(chǎng)效應(yīng)晶體管目前是國(guó)際上最小的晶體管，有望為器件微小化產(chǎn)生芯片集成核心技術(shù)。

本項(xiàng)目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時(shí)啟 動(dòng)），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無(wú)能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強(qiáng)度，極大地提高了氮及 有機(jī)物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國(guó)大體上能夠與世界先進(jìn)國(guó)家發(fā)展同步。我國(guó)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入市場(chǎng),但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國(guó)又是落后于美國(guó)5-10年左右，可以預(yù)見(jiàn)的是,將來(lái)我國(guó)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn),在市場(chǎng)上處于弱勢(shì)地位。

主要研究自然語(yǔ)言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語(yǔ)義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問(wèn)答、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究?jī)?nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語(yǔ)言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)企業(yè)、研究所開(kāi)展了長(zhǎng)期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語(yǔ)種分詞、多語(yǔ)種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語(yǔ)種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程。文本在入庫(kù)時(shí)調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來(lái)概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語(yǔ)句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語(yǔ)種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語(yǔ)的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì)分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動(dòng)耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開(kāi)創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)新”能力的人工智能控制湍流平臺(tái)，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報(bào)道過(guò)的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級(jí)期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項(xiàng)成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國(guó)家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機(jī)理”重大研究計(jì)劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目，亦作

（一）項(xiàng)目背景 針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，存在需要對(duì)服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析， 但是面對(duì)海量錄音文件無(wú)法僅通過(guò)人力資源去逐一分析的弊端，本項(xiàng)目旨 在通過(guò)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過(guò) ASR 轉(zhuǎn)文本后，對(duì)錄音內(nèi)容進(jìn)一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進(jìn)一步采取商業(yè)策略。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語(yǔ)種分詞、多語(yǔ)種情緒識(shí)別、詞句關(guān) 系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的 知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績(jī)、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 1.多語(yǔ)種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是 將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程。文本在入庫(kù)時(shí) 調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來(lái)概括目標(biāo)樣本中主要 描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語(yǔ)句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息 推薦等。 4.多語(yǔ)種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性 判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語(yǔ)的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì) 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

神獸們一批批“歸籠”，對(duì)于家長(zhǎng)們來(lái)說(shuō)，真是大舒一口氣。不過(guò)為了孩子們的安全，各個(gè)學(xué)?？啥假M(fèi)盡了心思。 為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來(lái)的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備。 “人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗(yàn)登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，通過(guò)人臉識(shí)別打造非接觸式體征識(shí)別與統(tǒng)計(jì)管理方式。 除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場(chǎng)景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實(shí)現(xiàn)無(wú)接觸高精度體溫檢測(cè)，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低防控成本、減少感染風(fēng)險(xiǎn)，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。 此外，這套智能防疫系統(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集比對(duì)師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過(guò)后臺(tái)分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動(dòng)摸排并動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。 溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國(guó)交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會(huì)和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院博士教師。 為保障開(kāi)學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈(zèng)了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對(duì)即將到來(lái)的開(kāi)學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

匯萃人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)采用了先進(jìn)的模塊化設(shè)計(jì)理念，創(chuàng)新性的將 python 編程、機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架與工具等實(shí)驗(yàn)課程與機(jī)器人引導(dǎo)、機(jī)器視覺(jué)實(shí)訓(xùn)、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等實(shí)踐課程融合到一個(gè)平臺(tái)，既有理論知識(shí)的學(xué)習(xí)，更有實(shí)踐操作的體驗(yàn)。 平臺(tái)集中展現(xiàn)了當(dāng)前人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用場(chǎng)景，為培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域人才的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問(wèn)題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺(jué)提供了創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)工具。同時(shí)，通過(guò)調(diào)整模塊配置，平臺(tái)還可做為智能制造領(lǐng)域?qū)I(yè)訓(xùn)練平臺(tái)，培養(yǎng)學(xué)生具備應(yīng)對(duì)未來(lái)制造業(yè)及其它領(lǐng)域應(yīng)用中對(duì)各種高速定位、測(cè)量、識(shí)別及檢測(cè)等的專業(yè)技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環(huán)境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無(wú)水珠凝結(jié)// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長(zhǎng) × 寬 × 高 )// 平臺(tái)重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護(hù)：急停按鈕，漏電保護(hù) , 光柵保護(hù)，接地保護(hù) “一臺(tái)多用，專業(yè)培養(yǎng)、靈活搭載、高效低價(jià)”， 這正是匯萃人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的最大特點(diǎn)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 ZYT—DDC 單人單面紫外誘變臺(tái)（垂直）   這是一種供單人操作的通用型局部?jī)艋O(shè)備，氣流形式為垂直層流，它可造就局部高清潔度空氣環(huán)境，同時(shí)又具備紫外誘變技術(shù)功能對(duì)生物研究、科技育種、科研制藥、農(nóng)業(yè)科技等部門，紫外誘變臺(tái)是您最好的助手。 特點(diǎn)： 1、操作區(qū)為全不銹鋼。 2、外型美觀結(jié)構(gòu)合理。 3、采用自定們上下推拉門系統(tǒng)。 4、風(fēng)量可調(diào)，雙側(cè)電源插座。 5、紫外線單個(gè)控制，時(shí)間定時(shí)功能。 技術(shù)指標(biāo)：   型號(hào) ZYT--DDC 外形尺寸 900×800×1630 工作臺(tái)尺寸 870×650×570 潔凈等級(jí) 100級(jí)@≥0.5ｕm(美聯(lián)邦209E) 平均風(fēng)速 0.3—0.5m/s(可調(diào)) 噪音 ≤65dB(A) 振動(dòng) XYZ方向≤2ｕm 照明燈具 20W*1 感光燈 20W*1  紫外燈 主峰波長(zhǎng)254NM  15W*3 紫外燈 主峰波長(zhǎng)285NM  15W*3 電源 220V  50HZ 消耗功率 450W 備注 不銹鋼臺(tái)面，雙側(cè)電源，上下推拉門