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本項目在輕量化環(huán)保熱塑性復(fù)合材料開發(fā)及應(yīng)用，智能材料開發(fā)與應(yīng)用，結(jié)構(gòu)設(shè)計及分析等方面進(jìn)行深入研究，已完成前端模塊、座椅骨架、SUV尾門、保險杠、復(fù)材彈簧的開發(fā)。在材料、工藝、載荷方面取得了較大突破。 本項目團(tuán)隊來自北航交通科學(xué)與工程學(xué)院，團(tuán)隊成員包括孫凌玉教授、康寧副教授、李立軍講師、郭春杰高工以及團(tuán)隊中多位博士、碩士生。團(tuán)隊主要研究方向?yàn)閺?fù)材結(jié)構(gòu)設(shè)計與仿真、智能材料及失效診斷、優(yōu)化設(shè)計與工藝仿真、連接建模仿真與實(shí)驗(yàn)等。

北京體育大學(xué)沈燕飛科研團(tuán)隊使用人體姿態(tài)估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環(huán)節(jié)和關(guān)節(jié)的運(yùn)動進(jìn)行的智能識別。工手動標(biāo)記數(shù)據(jù)等方法，更為高效，可應(yīng)用于海量體育視頻數(shù)據(jù)的分析和未來的體育大數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

簡介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。 我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計算相互作用得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證

抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。 優(yōu)勢：1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率3、計算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點(diǎn)，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨(dú)立開發(fā)。已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中，算法和程序代碼完整。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點(diǎn)，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨(dú)立開發(fā)。 已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中，算法和程序代碼完整。

產(chǎn)品介紹 深度學(xué)習(xí)智能車搭載Intel-i5高性能處理器，以深度學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ)，板載超聲波、近紅外、陀螺儀、地磁、藍(lán)牙等傳感器、雙攝像頭配置，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、車道線、人行道、限速標(biāo)志、彎道待轉(zhuǎn)等交通標(biāo)識，系統(tǒng)涵蓋深度學(xué)習(xí)及無人駕駛視覺算法知識點(diǎn)應(yīng)用。同時是中國機(jī)器人及人工智能大賽的參賽平臺。

機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。 一、項目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 柳佳樂 自動化18-2 2018-2022 劉浩峰 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)18-7 2018-2022 石少勇 測控技術(shù)與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動化18-5 2018-2022 李明晶 測控技術(shù)與儀器18-1 2018-2022 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊洪濤 機(jī)械工程學(xué)院 教授 精密測試技術(shù)、儀器精度理論及應(yīng)用、自動化測控系統(tǒng) 凌六一 電氣與信息工程學(xué)院 教授 智能信息處理、光電檢測及環(huán)境光譜探測技術(shù) 蘇樹智 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 副教授 人工智能、模式識別、機(jī)器視覺、信息融合、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 四、項目簡介 目前，機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團(tuán)隊充分利用六足機(jī)器人高穩(wěn)定性和多地形適應(yīng)性的優(yōu)勢，應(yīng)用激光雷達(dá)、深度相機(jī)和其他輔助傳感器，設(shè)計仿生六足煤礦救援機(jī)器人，結(jié)合SLAM、A*、ROS等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦井災(zāi)后局部復(fù)雜環(huán)境的三維地圖構(gòu)建、地形障礙物識別以及機(jī)器人自主路徑規(guī)劃。機(jī)器人所獲信息實(shí)時無線傳輸至上位機(jī)，幫助救援人員快速制定科學(xué)有效的救援方案。

簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進(jìn)行測試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識別準(zhǔn)確率的同時，便于臨床推廣。