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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(xué)?？啥假M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)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準備。“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+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統(tǒng)計管理方式。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，可實現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風(fēng)險點，降低防控成本、減少感染風(fēng)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(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態(tài)監(jiān)測師生異常，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)國家工程實驗室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院博士教師。為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)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(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)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(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)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(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。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)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風(fēng)險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。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、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)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(qū)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法，開創(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，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)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(xiàn)實場景中，存在需要對服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)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(yīng)用場景結(jié)合計算機和人工智能技術(shù)開發(fā)一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對錄音內(nèi)容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進一步采取商業(yè)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(guān) 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。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)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風(fēng) 險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績、降低風(fēng)險等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。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、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)等。

匯萃人工智能實訓(xùn)平臺采用了先進的模塊化設(shè)計理念，創(chuàng)新性的將 python 編程、機器學(xué)習(xí)理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架與工具等實驗課程與機器人引導(dǎo)、機器視覺實訓(xùn)、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學(xué)習(xí)，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現(xiàn)了當(dāng)前人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用場景，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)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺提供了創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)工具。同時，通過調(diào)整模塊配置，平臺還可做為智能制造領(lǐng)域?qū)I(yè)訓(xùn)練平臺，培養(yǎng)學(xué)生具備應(yīng)對未來制造業(yè)及其它領(lǐng)域應(yīng)用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業(yè)技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環(huán)境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結(jié)// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護：急停按鈕，漏電保護 , 光柵保護，接地保護 “一臺多用，專業(yè)培養(yǎng)、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓(xùn)平臺的最大特點。

將腦電信號作為信息源，可以最大限度的利用肢體殘疾者的大腦活動功能，采集腦電信號，直接傳遞人腦的控制信息，將腦電信號作為假肢的驅(qū)動源，以此對假肢進行控制。實現(xiàn)殘疾人利用自己的“意念”來對假肢進行控制。對殘疾人的生活狀態(tài)及生活信心都有極大的提高。 1、利用干電極對腦皮層特定區(qū)域進行信號采集，更有效、準確的獲得腦電信號。 2、利用基于小波變換的人手動作腦電特征提取方法，結(jié)合 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了動作的識別率。 3、制定了符合人手動作的控制策略，驅(qū)動控制系統(tǒng)根據(jù)控制策略對假肢進行控制，實現(xiàn)了假肢操作的擬人化。 4、對假手進行基本動作的腦電信號識別及擬人化驅(qū)動控制，離線識別率可達到 85%，在線識別率可達到 67%。

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控制從未如此輕松…… 使用拖放式功能創(chuàng)建自定義控制界面，無需任何編程 從無限的云端設(shè)備驅(qū)動器庫中選擇 無需提前學(xué)習(xí)了解 完全自定義 控制系統(tǒng)的建立變得前所未有的輕松 特點： 智能IP基礎(chǔ)架構(gòu) 您可通過利用現(xiàn)有的IP網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)隨意進行擴展，無需投資于擴展或更換現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)。 數(shù)據(jù)庫實時更新 無需逐個更新數(shù)據(jù)庫，升級軟件，可從云端自動地更新克萊默數(shù)據(jù)庫和固件。 編程、控制無地域限制 云架構(gòu)無需進行現(xiàn)場編程。可以在任何地點更改、設(shè)置及控制系統(tǒng)。 自動數(shù)據(jù)采集 不同于傳統(tǒng)的手動系統(tǒng)，Kramer Control能夠從所有受控設(shè)備自動收集數(shù)據(jù)。 設(shè)備狀態(tài)和警報 實時識別、上報發(fā)生在連接設(shè)備上的狀態(tài)和問題。 隨時可用的Dashboard 無需將時間用在分析數(shù)據(jù)上。Kramer Control提供基于云端的Dashboard。

　　您的教學(xué)資源建設(shè)得力助手 　　通過大量、集中式課程錄制，幫助學(xué)校積累豐富的教學(xué)資源;通過巡課、點播與教學(xué)數(shù)據(jù)分析，幫助教務(wù)人員提升教學(xué)質(zhì)量;通過實訓(xùn)輔助，幫助學(xué)生動手操作。同時，高自動化的系統(tǒng)，可將管理人員工作量減少到最低，是您不可多得的教學(xué)能手。 　　統(tǒng)一管理、集中監(jiān)控 　　BS架構(gòu)管控中心，完成整個系統(tǒng)運行所需的參數(shù)設(shè)置和管理項配置，通過CS/BS架構(gòu)的巡課系統(tǒng)，進行遠程監(jiān)看與控制，無需跑路，坐在辦公室即可完成日常的巡課與考場監(jiān)督。 　　批量錄制，自動上傳 　　僅需一次配置，即可完成日后大批量的課程自動錄制，同時自動發(fā)送直播信號，并將錄制后的課程上傳至平臺點播，與資源平臺無縫互聯(lián)。 　　業(yè)內(nèi)獨有“出勤率”統(tǒng)計分析 　　采用上洋自主研發(fā)的圖像分析技術(shù)，推出業(yè)內(nèi)獨有的學(xué)生出勤率分析功能 　　智能分析每節(jié)課中學(xué)生的出勤情況，并反饋給督導(dǎo)人員，督促學(xué)習(xí) 　　系統(tǒng)監(jiān)控，數(shù)據(jù)分析 　　教室數(shù)量過多，課程數(shù)據(jù)龐大，管理人員怎么查? 　　SoCluster通過系統(tǒng)監(jiān)控模塊，教室、服務(wù)器工作狀態(tài)一覽無余，通過課后每日的錄制統(tǒng)計，對課程資源建設(shè)進行宏觀把控。幫助學(xué)?？偨Y(jié)教學(xué)規(guī)律，分析學(xué)員行為，提升教育培訓(xùn)的核心價值。 　　嵌入式跟蹤系統(tǒng) 　　繼承了上洋獨創(chuàng)的電視語言，采用嵌入式跟蹤架構(gòu)，在課程記錄的同時兼顧錄制效果，通過跟蹤、切換等錄制策略，將教學(xué)資源更好地呈現(xiàn)。 　　實訓(xùn)教學(xué)輔助 　　無論是教學(xué)實驗、動手實踐，學(xué)生可通過實訓(xùn)輔助更好的觀看到教師操作示范 　　做到課前預(yù)習(xí)，課后鞏固，并可自行錄制操作視頻，供教師檢驗審核。

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