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面向數字人的大規模生成需求，發展生成式人工智能理論，探索機器學習方法從數據中自動化學習數字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術、表情驅動數字人技術、語音驅動數字人技術三項世界領先的技術，以低成本、高效率生成可驅動的高保真數字人。該技術能夠極大提升數字人的生成質量與生成效率，支持大規模高精度的數字人生成，具有廣泛的應用前景。

本發明是一種人工氣候室的控制方法，通過傳感器元件實時檢測氣候室內部的溫度、濕度，并用濾波器對信號進行濾波處理，濾除外界或傳感器干擾帶來的信號擾動。然后在考慮光照產熱作用的情況下，控制器采用帶預測的滯后魯棒控制處理算法，穩定、準確地控制氣候室內部的溫度、濕度，采用燈光分級前饋的方法直接設定光照度，最后通過執行器作用于人工氣候室。該控制方法采用最少的操作動作，在最小能耗下實現人工氣候室溫度、濕度及光照的高效控制。

失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發生和發展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數個小時的集中工作才能完成，無法應對大規模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。 人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優點。此外，還可以在大數據層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫學診斷技術的全系統的各個環節，系統的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現對監控區域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統智能識別，發現火情實時向后端監控中心發送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰方案，達到快速消滅火災的目的。 系統可協助管理人員，對監測區域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

工業機器人技能考核與實訓平臺主要應用在工業機器人基礎操作教學階段，可以實現工業機器人基本結構、基礎操作、參數配置、在線示教編程、簡單語言編程、工具更換、復雜軌跡規劃及編程、模擬上下料和碼垛工藝應用、IO通訊、離線編程應用等教學內容，實訓臺式設計特別適合于標準教室型實訓場地，為學生掌握基礎編程能力和調試技能提供硬件支撐，滿足教學需求。該實訓臺主要用于工業機器人技術人才的培養教學和技能考核。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

本項目創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型，將中藥傳統工藝與最新智能技術相融合，改革中藥粗放型生產制造方式，建成符合高效能生產優質中成藥要求的中藥智能制造平臺，成為信息化、網絡化、智能化制造中成藥的開拓者，為中藥制藥企業高效營運、提質降本、高質量發展提供了關鍵核心技術體系，實現了科學、嚴謹、智能、精準管控中藥制藥過程的技術跨越。   關鍵技術1：中藥制藥關鍵物料屬性智能辨識技術 本項目在中醫藥理論指導下，將現代醫學分子實驗方法與知識網絡分析等智能技術相融合，科學認知中成藥臨床優勢特色和中藥產品質量屬性。 研發了3種辨識方劑化學物質的新方法，整合方劑藥材組成、化學成分、中醫證候和臨床療效等知識單元，從方-藥-病-證入手，提出三個層次的知識關聯網絡構建方法。根據“病證結合、方證對應、理法方藥一致”研究理念，構建了涵蓋藥材-證候、藥材-疾病、成分-疾病三個層次的方劑關聯知識網絡。在此基礎上，整合中醫遣方用藥規律、現代分離分析與高通量篩選技術，發展了基于知識發現的方劑活性物質智能認知新策略，研究發現小青龍湯類方宣肺平喘、助陽解表功效物質組以及一系列具有潛在抗病毒活性的方劑活性物質，不僅為詮釋方劑組方的科學內涵提供了技術工具，也為智能認知中成藥質量屬性探索了新路。 以中醫氣血理論認識心腦血管疾病及2型糖尿病的共同特征，針對疾病發生發展的關鍵病理環節，以糖脂代謝、血管功能、血液流變等為重點，構建心腦血管疾病共有生物分子網絡模型；創新設計靶向PTP1B等關鍵靶點的熒光探針，用于辨識具有抗脂質累積、改善胰島素抵抗等生物效應的中藥活性物質，在此基礎上建立了“成分-靶點-通路-疾病”多層次網絡整體分析方法。 以芪參益氣滴丸、冠心寧片、丹紅注射液等品種為研究載體，通過系統總結中成藥化學、生物及臨床應用信息，梳理中藥生產制造中所涉及的知識實體類、實體類屬性及屬性數據來源，并詳細描述各類實體間的關系，從而構建中藥制藥知識圖譜，科學認知中成藥臨床特色和中成藥質量屬性。   關鍵技術2：中藥產品質量多屬性同時檢測技術 本項目發明了可同時檢測中藥質量及其生物活性成分的方法以及中藥產品化學屬性與生物屬性同時檢測法，并建立了基于深度學習與計算視覺的中藥理化屬性與生物屬性高光譜同時檢測法，實現了中藥化學-生物屬性融合檢測、化學-生物-物理屬性融合檢測以及生物活性多重檢測，為多方位快速檢測中藥產品質量開辟了技術新路。 創新設計中藥化學-生物融合檢測原理，通過在能夠特異性識別生物靶標的肽段上修飾易離子化的標簽分子，合成制備靶向質譜響應探針，用于多靶標高靈敏同步檢測，再使用DART-MS對中藥質譜指紋圖譜與多靶酶活性進行融合檢測，從而建立了基于質譜響應探針的中藥質量多屬性同時檢測法，可快速、靈敏、準確地同時檢測中藥產品化學成分一致性與生物活性，相關研究成果發表在國際分析技術領域頂級期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次將微流控芯片應用于中成藥質量評價，針對心腦血管疾病相關的兩個關鍵靶酶（凝血酶與血管緊張素轉化酶），發明并研制出多功能的微流控芯片，將其用于評價芪參益氣滴丸等中成藥的生物活性，實現了對正常與異常批次產品的準確識別，且效果優于色譜指紋圖譜方法。這種微流控芯片不僅可用于評價中藥產品生物活性，而且能夠同時篩選出中藥產品內具有酶抑制活性的化合物。 將新一代人工智能技術與高光譜分析技術相融合，用于智能處理高光譜（可見光和短波近紅外）數據，研制出一種可同時檢測中藥注射劑化學、生物及物理質量屬性的在線分析方法。該方法包括一個端到端的多輸出深度學習模型和一種新的雙尺度異常檢測算法，前者以光譜數據為輸入，可同時測定多個化學成分含量和生物活性指標；后者通過對圖像數據進行邊緣檢測、角點檢測以及曲率計算，能檢測出最小直徑為60 μm的可見異物，實現了總黃酮、總內酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可見異物的同時檢測。   關鍵技術3：中藥制藥過程多維度智能感知技術 本項目建立了中藥制藥過程多維度智能感知技術，從不同方位表征制藥過程物料信息與時變特性，為智能認知制藥過程規律提供關鍵信息。 采用高光譜和高速攝像等技術獲取不均勻藥材表面上光學數據，優選數據融合及分類方法，依靠計算機視覺準確感知藥材真偽、產地、質量等級；進一步與常規液相色譜檢測等技術相結合，從物理性狀、指標成分和大類成分等多個維度綜合精準感知藥材品質。針對致病微生物快速檢測，研制了基于SERS的生物傳感器，利用拉曼光譜儀快速檢測中藥產品中微生物，攻克微生物檢測時間長、靈敏度低的現場感知難題。 針對提取過程等中藥制藥關鍵工序中有效成分時變信息檢測，采集并比對正常及異常工況時的提取動態光譜數據，采用機器學習算法建立監測模型，在線實時獲取過程中有效成分提出情況，通過提取數據積累，不斷提升模型精度，準確感知提取過程工藝品質。 為有效降低異常工況發生率，提出中藥制藥過程軌跡監測方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多維統計量綜合表征過程狀態，快速靈敏感知制藥過程狀態異常；根據狀態特征控制后續工況操作參數，提前排除潛在擾動因素，保持過程軌跡始終處于控制限內，攻克了中藥生產制造狀態無法測控的難題，并成功應用于丹紅注射液生產現場。 運用所建立的適用于中藥復雜體系并體現整體觀的中藥制藥過程多維度智能感知技術，將制藥分析技術從以往的“檢測指標成分”創新發展為“監控制藥過程狀態”，科學測判中藥制藥過程狀態一致性，開創了中藥制藥過程一致性管控的技術先河。   關鍵技術4：中藥制藥過程智能認知與優化技術 本項目在中醫藥理論指導下，聚焦中藥先進制藥與信息化融合中的重大技術挑戰，創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型以及中成藥生產制造知識圖譜構建方法，建立了制藥過程智能認知與優化技術，打通“信息孤島”，從而能利用中藥工業大數據來發現中藥制藥知識，提升中藥制造智能化程度。 建立藥材關鍵性質和關鍵過程參數范圍與過程產物品質之間的定量關系，明確制藥過程對藥材質量波動的承受能力大小，建立與之相匹配的投料藥材質控標準；進而采用不同批號藥材按比例混勻投料等均一化質控手段嚴控藥材關鍵指標成分含量波動在預設質控標準范圍內，顯著減少原料批次間差異，從制藥過程源頭保障了中藥質量。   創建了風險分析和統計分析相結合的中藥制藥關鍵工藝單元辨析及工藝關鍵參數辨識技術，提出加權決定系數法綜合制藥工藝對有效成分含量、風險物質限量和生產效率等的多目標需求，自主開發計算機軟件并獲軟件著作權，為精準設定制藥過程控制目標參數提供了有效認知工具。

通過選種選配、合理搭配飼料營養、光控技術提高繁殖率和疫病控制等綜 合配套技術建立水貂育種核心群，育種核心群水貂斷奶時平均成活率達 5 只以 上，毛絨品質提高 20%以上。 

研發階段/n中國工程院院士熊遠著教授及其團隊長期致力于動物遺傳育種特別是豬遺傳育種的科研教學工作，主持培育的瘦肉型母本新品種湖北白豬及其品系，1988年獲湖北省科技進步特等獎；引進名優瘦肉型豬種資源，建立核心育種群和供港活豬基地，創建我國第一個種豬測定中心并組織開展種豬集中測定。80年代初主持優選的杜湖豬暢銷港澳，1985年獲香港豬欄柵協會金杯獎；提出了瘦肉豬專門化品系選育技術路線與方法，主持培育出多個專門化父母本品系并配套利用。研究成果先后獲得獲國家科技進步獎6項、省部級科技進步獎10余項、國家科