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水凝膠仿生軟骨材料顯示出各向異性的微觀結構，并表現出優異的力學性能，拉伸強度為10.65 MPa，韌性為52.2 MJ/m3，壓縮強度為4.86 MPa，高于其他的各向同性水凝膠以及大多數報道的水凝膠材料。

本項目結合計算機視覺、自然語言處理、內鏡影像學、早期腫瘤診療學技術，創建消化道腫瘤內鏡下智能早診早篩體系，大幅提高內鏡檢查質量和消化道腫瘤早診早篩水平。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 消化道腫瘤是嚴重威脅全球人群健康的重大疾病。早診早治是改善患者生存率的重要策略，然而，項目組多年流行病學研究揭示，我國消化道早期腫瘤檢出率低、漏診誤診率高，檢查質量參差不齊，嚴重危害患者生命。 基于此，本項目結合計算機視覺、自然語言處理、內鏡影像學、早期腫瘤診療學技術，創建消化道腫瘤內鏡下智能早診早篩體系，大幅提高內鏡檢查質量和消化道腫瘤早診早篩水平。具體為：1）首創消化內鏡全局智能監測與無盲區掃查技術，開辟內鏡質控新路徑。使胃鏡檢查盲區率降低45%、腸鏡檢查合格率提高1.78倍、腺瘤檢出率提高1.12倍，確立我國在該領域的領先地位；2）發明“邏輯擬人化”消化道高危病灶動態探查方法，使胃瘤變漏診率降低78%，推動智能內鏡臨床應用；3）創建實時監測與智能反饋內鏡檢查質量方法，使醫生胃癌前狀態檢出率提高1.33倍，腸腺瘤檢出率提高0.88倍，顯著提高消化內鏡檢查質量；4）研制消化內鏡人工智能輔助診斷主機，實現實時動態多模態預測，系統延遲小于 48ms，全面滿足臨床需求。 在消化內鏡人工智能領域發表論文影響因子排名世界第一，引領研究方向，共發表相關研究論文52篇，其中中華系列論文25篇，SCI論文27篇，影響因子9分及以上21篇，單篇最高45分。制定專家共識及行業指南3項、國家專業醫療質量控制指標18項。該項目獲批國家發明專利34項，成功轉化發明專利14項，所孵化產品獲國家醫療器械創新審批，獲中國、歐盟II類注冊認證共7項。在中德500余家三甲及基層醫院落地應用，覆蓋近2000萬人；技術相關應用直接經濟效益達5億元，社會經濟效益顯著。 獲2021年湖北省技術發明一等獎、2021年歐洲消化疾病周國家學術獎、2020年中國十佳消化道領域臨床研究獎等。樊代明院士和李兆申院士評價該成果極大推動我國消化道早癌防治事業的發展。

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”為企業愿景，旨在讓AI成為驅動社會進步、企業增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業實踐經驗，第四范式打造了企業智能化轉型戰略產品“天樞”，通過構建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業實現以創造業務價值為目標的智能化轉型。此外，第四范式為企業樹立了正確的轉型目標和方法，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、規模化落地到企業眾多業務場景中，提升業務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業提供軟硬一體AI集成系統SageOne，降低企業AI部署總體擁有成本，推動企業全面智能化轉型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫療、制造、互聯網、媒體等行業成功落地上萬個AI應用，助力各行業企業的AI創新變革。?點擊上方按鈕聯系科轉云平臺進行溝通對接！

2022年9月14日，我校劉少軍院士團隊在BMC Biology在線發表了題為“Symmetric subgenomes and balanced homoeolog expression stabilize the establishment of allopolyploidy in cyprinid fish”論文。

1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點和生殖調控機理，創建大鯢子 二代生殖調控技術和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規?；嘤夹g；2 .選育和培育出體質健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導性腺發育與雄雌同步成熟，使用高活性催產劑進行人 工催產，催產率達72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實現大鯢子三代苗種規?；a，能提供大批量子三代苗種供養殖部門發展 大鯢養殖產業，并在自然保護區放養，還進行子三代健康養殖示范，具有顯著的經濟效益、社會效益和 生態效益

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?；究蒲袠I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?；究蒲袠I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。

近期，西湖大學人工光合作用與太陽能燃料中心孫立成實驗室在探索這一未解之謎的過程中取得進展。