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為中小學(xué)校及校外教育機(jī)構(gòu)提供課程整體規(guī)劃、學(xué)習(xí)空間創(chuàng)新建設(shè)。

在清華大學(xué)基礎(chǔ)研究基金，教育部科技重點(diǎn)項(xiàng)目，教育部清華大學(xué)自主研究項(xiàng)目等項(xiàng)目的資助下，掌握了多種傳感器的制備工藝，創(chuàng)新性開(kāi)發(fā)出石墨烯人工智能喉，利用多孔石墨烯的優(yōu)勢(shì)，制造出一種收發(fā)同體，適合穿戴的集成聲學(xué)器件，有望在未來(lái)解決聾啞人的說(shuō)話難題。 這種集成聲學(xué)器件，利用石墨烯的熱聲效應(yīng)來(lái)發(fā)射聲音，利用石墨烯的壓阻效應(yīng)來(lái)接收聲音，實(shí)現(xiàn)了單器件的聲音收發(fā)同體。器件使用的多孔石墨烯材料具有高熱導(dǎo)率和低熱容率的特點(diǎn)，能夠通過(guò)熱聲效應(yīng)發(fā)出 100 Hz-40 kHz 的寬頻譜聲音。其多孔結(jié)構(gòu)對(duì)壓力也極為敏感，能夠感知發(fā)聲時(shí)喉嚨處的微弱振動(dòng)，可以通過(guò)壓阻效應(yīng)接收聲音信號(hào)。因此，這種器件能夠準(zhǔn)確感知聾啞人低吟、尖叫等特殊聲音，并將這種“無(wú)含義聲音”轉(zhuǎn)換為頻率、強(qiáng)度可控的聲音，有望在將來(lái)轉(zhuǎn)換為預(yù)先錄制的語(yǔ)言。

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。

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)校可都費(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(huà)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。

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。

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    該實(shí)驗(yàn)室結(jié)合圖形化編程（Scratch）和代碼編程（Python）方式，以【數(shù)學(xué)知識(shí)+信息技術(shù)+3D設(shè)計(jì)+編程】為主要切入點(diǎn)，選用IME3D系列化軟件中的3D編程設(shè)計(jì)軟件Scrath3D和Python3D，及其配套的項(xiàng)目制（PBL）基礎(chǔ)和主題課程體系，將編程邏輯、3D設(shè)計(jì)和開(kāi)源硬件相結(jié)合，開(kāi)展編程式3D設(shè)計(jì)教育課程和各項(xiàng)活動(dòng)。 該實(shí)驗(yàn)室的課程內(nèi)容特色： 充分結(jié)合所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)，如圓錐、圓柱、直線/曲線的斜率等基本概念，并將其通過(guò)Scratch、Python等編程方式進(jìn)行3D數(shù)學(xué)建模，對(duì)生活中常見(jiàn)的物品進(jìn)行模仿設(shè)計(jì)，使其成為具有一定功能的創(chuàng)意產(chǎn)品 運(yùn)用Scrtach3D和Python3D設(shè)計(jì)軟件讓學(xué)生學(xué)習(xí)3D編程設(shè)計(jì)的方法，提升學(xué)生自主設(shè)計(jì)能力和聯(lián)系理解學(xué)科知識(shí)的能力，在揭示3D建模背后原理的同時(shí)，為學(xué)生提供理解編程學(xué)習(xí)的獨(dú)特平臺(tái) 完成一定內(nèi)容學(xué)習(xí)和嘗試后，結(jié)合多種設(shè)計(jì)方法，進(jìn)行綜合運(yùn)用性的主題作品設(shè)計(jì)制作，如用數(shù)學(xué)的方法來(lái)測(cè)量學(xué)校建筑物的高度，分析模型的特點(diǎn)和結(jié)果，并利用合適的編程式3D設(shè)計(jì)軟件構(gòu)建其模型和3D打印完成作品 結(jié)合開(kāi)源硬件，在給定主題的引導(dǎo)下，進(jìn)行功能分析、3D設(shè)計(jì)和編程操作，同時(shí)利用3D打印成品進(jìn)行產(chǎn)品組裝，實(shí)現(xiàn)功能 編程教學(xué)軟件：

本項(xiàng)目研究面向成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)需求，尤其是對(duì)智能制造、公共安全場(chǎng)景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺(tái)，研發(fā)了一個(gè)通用性的智能中臺(tái)架構(gòu)，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺(jué)智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識(shí)別結(jié)果實(shí)時(shí)推送、預(yù)警和報(bào)警。