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在串聯回路中，當電弧或放電現象發生時，對電流進行頻譜分析，根據電流 的頻譜特征變化來確定是否有電弧發生，提供預警信息或保護動作。為了防止在 開關的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測電路誤動作，同時在頻譜分析的基礎上綜合電弧時間長短等其他特性作為電弧故障的判據。系統的硬件 部分包含電流檢測、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號采集、信號 處理、故障判別等模塊，并綜合時間等其他因素降低誤報率，提高檢測系統的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統的適應性。主要成果包

為中小學校及校外教育機構提供課程整體規劃、學習空間創新建設。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

在清華大學基礎研究基金，教育部科技重點項目，教育部清華大學自主研究項目等項目的資助下，掌握了多種傳感器的制備工藝，創新性開發出石墨烯人工智能喉，利用多孔石墨烯的優勢，制造出一種收發同體，適合穿戴的集成聲學器件，有望在未來解決聾啞人的說話難題。 這種集成聲學器件，利用石墨烯的熱聲效應來發射聲音，利用石墨烯的壓阻效應來接收聲音，實現了單器件的聲音收發同體。器件使用的多孔石墨烯材料具有高熱導率和低熱容率的特點，能夠通過熱聲效應發出 100 Hz-40 kHz 的寬頻譜聲音。其多孔結構對壓力也極為敏感，能夠感知發聲時喉嚨處的微弱振動，可以通過壓阻效應接收聲音信號。因此，這種器件能夠準確感知聾啞人低吟、尖叫等特殊聲音，并將這種“無含義聲音”轉換為頻率、強度可控的聲音，有望在將來轉換為預先錄制的語言。

人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學校可都費盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備。“人工智能防疫系統”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅，結合機器學習方法，開創性地提出并研發具備“思維、創新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發現文獻中從未報道過的湍流結構，其混合速率遠超傳統方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發表。鑒于該項成果在工程應用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結構的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 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聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。