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優化人工智能學科布局，加快人工智能領域一級學科建設。 密切關注人工智能領域前沿技術，將技術及資源引入到人才培養。 部署完整的人工智能實驗環境、實驗資源、課程體系和教學全流程平臺。 搭建完整的專業框架，全面支撐高校人工智能方向的教學與科研。 培養具備深度學習算法設計開發的人工智能應用型人才。

面向人工智能專業方向理論和實驗的云教學平臺，融合了Jupyter Notebook實驗平臺和教學資源中心兩大模塊。提供開箱即用人工智能編碼實驗環境，使教學過程高效、便捷。

技術分析（創新性、先進性、獨占性） 本項目已經具備具有200個CPU集群輔助計算，目前已建立了國際上領先的萬個化學藥物的化合物庫和六萬多種中藥單體化合物庫、利用國際一流的計算機輔助設計軟件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）進行大規模化合物數據庫的虛擬篩選，并根據REOS預測、ADME/T性質的理論預測，結構聚類等，剔除成藥性差的化合物。 目前已經針對多個靶點和藥物做了國際創新性研究工作，相關成果在藥學領域相關SCI期刊上共發表論文17篇，平均影響因子>4.5，他引460余次。

一、項目簡介 由于眾多工業企業存在工作環境噪音大、粉塵多、勞動強度大等問題，均不同程度面臨著招工難的問題，生產規模很難擴大。同時，由于長時間重復機械工作，容易出現漏檢和誤檢，整體工作效率不高。對于已上線成套設備的企業，其集成度仍較低，自動化程度及性能都亟待提高，很難滿足市場的迫切需求。因此，機器換人可有效解決上述問題，而機器視覺是模擬人工操作的關鍵，綜合利用視覺檢測、模式識別、優化調度和綜合信息管理等技術和方法提高生產自動化水平極為重要。 二、前期研究基礎 項目組已與惠州高視科技有限公司簽署合作協議“機器視覺定位平臺開發與技術服務，2018.3-2019.3，50萬元”，并聯合廈門大學自動化系與高視科技有限公司建立“視覺定位聯合實驗室”，與廈門市自動化學會簽署合作協議，聯合建立“人工智能-機器視覺聯合實驗室”。研究了視覺對位平臺如何實現兩個目標物之間的精確對準。視覺系統需要對兩個目標物分別進行拍攝，選擇Mark點或者目標物的邊或角的特征信息。利用視覺對位技術，實現兩個目標物物理坐標之間的在X、Y軸和角度坐標的偏差，通過驅動相關運動平臺，引導平臺運動到貼合位置，實現視覺引導精確對位。 三、應用技術成果 開發了鞋模噴膠系統，采用傳送帶傳送鞋模，利用工業相機采集圖像，經圖像處理算法檢測鞋模邊緣，再將處理過的邊緣坐標數據傳送給控制器，控制器控制噴膠器對鞋模進行噴膠。 開發了自動貼蓋機系統，基于傳送帶傳送產品，利用工業相機采集傳送帶上的產品圖像，再通過圖像處理算法定位到模板圖像在采集圖像中的準確位置，從而通過坐標轉換將圖像中的坐標轉換到世界坐標，然后將數據通過串口通信傳送給控制系統，控制系統會控制機械手在定位到的位置坐標貼上產品標簽或者封蓋。 四、合作企業 惠州高視科技有限公司是一家專業從事機器視覺應用領域設備、計算機圖像處理系統解決方案研發的高科技現代化企業。公司的機器視覺產品廣泛應用于液晶、電子、新能源、金屬加工等行業公司秉承以人為本、合作共贏的管理理念，以技術開發為中心，以客戶需求為導向，致力于成為在機器視覺檢測、測量、圖像識別領域杰出的系統解決方案及設備供應商。擁有11項軟件著作權和5項實用新型專利。

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。    

系統主要應用于機器學習、深度學習和機器視覺等領域， 針對各團隊常見的數據管理困難、科研進度難協同等問題， 通過搭建私有云服務器，提供可視化虛擬系統鏡像， 并開發科研管理軟件，實現團隊管理的高效與智能化。

項目利用新一代的大數據 深度學習技術，實現了加油站現場智能監管系統，具有卸油區智能管控、財務室智能管控、加油區智能管控、現場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規性進行智能檢測與識別 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 項目利用新一代的大數據 深度學習技術，實現了加油站現場智能監管系統，具有卸油區智能管控、財務室智能管控、加油區智能管控、現場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規性進行智能檢測與識別，將以查視頻回放的結果型安全管控模式，轉變為控制關鍵作業環節的過程型管控模式，實現了安全關口前移 服務規范管理 智能數字化分析，提高了全站精細化管控能力以及管理層科學決策、信息決策能力。可應用于能源、電力、制造業等與人員安全以及操作流程合規性密切相關的行業。