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近日，東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應用化學）》上發表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學術論文。光捕獲過程作為將自然光進行捕獲、能量轉化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰。東南大學研究團隊利用“杯芳烴誘導聚集”策略，設計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍作為熒光受體分子，成功構筑了近紅外發射的超分子人工光捕獲體系。通過進一步研究，團隊發現該體系在細胞內依然保持很高的光捕獲效率和高度穩定性，同時證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動作用。論文第一作者為東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫，東南大學為第一通訊單位。

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?？啥假M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?！叭斯ぶ悄芊酪呦到y”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。

匯萃人工智能實訓平臺采用了先進的模塊化設計理念，創新性的將 python 編程、機器學習理論和方法、深度學習框架與工具等實驗課程與機器人引導、機器視覺實訓、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學習，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現了當前人工智能技術的主要應用場景，為培養人工智能領域人才的專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺提供了創新性的學習工具。同時，通過調整模塊配置，平臺還可做為智能制造領域專業訓練平臺，培養學生具備應對未來制造業及其它領域應用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結// 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，專業培養、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓平臺的最大特點。

XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型 ? XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型顯示上下纖維和脊髓損傷傳導，附以燈光演示脊髓內部結構和上下行纖維不同傳導表現，模型分別為脊髓中頸節橫切面、3/4胸節橫切面、1-3腰節橫切面、2/3骶節橫切面和附腦干錐體交叉橫切面。 ? 一、示教內容： ■ 上行纖維束： · 薄束和楔束分別向腦部傳導來自下肢和上肢的本體感覺以及精細或辨別性觸覺。 · 脊髓小腦束由同側背核發出，上行經小腦下腳止于小腦皮質，接受來自同側軀干下部和下肢的本體感受器以及皮膚觸壓感受器的沖動。 · 脊髓丘腦束傳導痛、溫、觸覺。傳導來自下肢感覺的纖維位于傳導束的表淺部，而傳導上肢感覺的位于傳導束中靠近灰質的部位。接受后根中較細神經纖維傳入。 ■ 下行纖維束： · 皮質脊髓束是脊髓內最大的下行束。起源于大腦皮質，在延髓下部的錐體大部份交叉越邊到對側脊髓側束的后部下行，下行可達骶髓。下行過程中，此束沿途發出纖維止于同側脊髓灰質。 · 前庭脊髓束起于同側延髓前庭外側核下行于脊髓前索外側部，止于灰質VIII層和一部分VII層。此束主要興奮軀干肌及肢體的伸肌，調節身體平衡。 · 網狀脊髓束以同側為主，行于白質前索和側索前內部，止于灰質VII和VIII層。主要對軀干和肢體近端肌肉運動控制。 ■ 上下行纖維束的演示。 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：48×33×67cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D007脊髓的內部結構和上、下行纖維電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

簡單介紹： 顱腦及脊髓損傷是神經外科常見的病癥，在全身各部位創傷中，創傷性腦損傷死殘率居高不下。長期以來，創傷性腦損傷的研究收到學者們的廣泛關注. 顱腦脊髓損傷撞擊儀利用動物建立相應的腦損傷模型和脊髓損傷一直是認識和研究創傷性顱腦損傷發病機制與臨床救治的一個重要組成部分。是用于對實驗動物的顱腦施加精準定量打擊的裝置，可以重復實現不同程度的腦損傷和脊髓損傷。 通過**帶有不銹鋼的打擊器快速打擊暴露好的顱腦或脊髓，然后立即上抬撞頭，不會造成二次撞擊，重復性好。通過自動定位儀快速定位。能夠控制皮層的的凹陷深度，氣動顱腦脊髓損傷撞擊儀可以自行選擇撞擊頭的打擊力度度和撞擊頭的停留時間。撞擊頭的直徑有幾種不同的規格，撞擊力度可以選擇控制，適用于小鼠、大鼠、兔、犬、猴等動物。 詳情介紹： 1、采用氣動作為撞擊動力，恒壓穩定。2、適合10g～1kg的小動物輕度、中度、重度創傷性顱腦或脊髓損傷3、3位LED數字顯示，觸摸按鍵，操作簡單，方便使用4、控制器體積小巧尺寸只有180X150X75mm，集成度高，節省空間和方便操作；5、配置多種打擊頭，可跟換使用方便。三、技術參數：1、打擊氣壓調節范圍0-1Mpa,分辨率0.02Mpa2、壓迫停留時間：0.01-9.99s,步長0.01s，LED顯示3、撞針行程：50mm4、打擊深度：0.01~5mm(手動調節)5、主機外形尺寸：180X150X75mm6、撞擊頭數量規格：1mm、2mm、3mm、4mm各1個7、撞擊頭材質：不銹鋼倒角處理8、定位儀行程：170mm9、定位儀軸數：XYZ三軸10、定位儀材質：鋁合金11、電源：220V  50HZ

XM-655F深感覺、前庭傳導束和脊髓小腦束 ? XM-655F深感覺、前庭傳導束和脊髓小腦束前庭傳導分別以草綠色和墨棕色表示一級和二級纖維，前庭二級纖維參與組成內側縱束，前庭脊髓束分別與有關腦神經核、脊髓聯系，還表示前庭和二級纖維與小腦、中央核的聯系，脊髓小腦束以黃色表示，主要說明其起始，行程以及在小腦的投射部位。 尺寸：放大，42×45×45cm 材質：優質鐵絲

XM-619A脊髓的功能模型（反射弧神經傳導模型） ? XM-619A脊髓的功能模型（反射弧神經傳導模型）顯示反射弧模式，包括中樞神經傳入傳出神經、感受器、將效應器、完整的展現了反射弧的各個部分。 尺寸：自然大，45×35×3cm 材質：PVC材料