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本實用新型涉及智能電器技術領域，具體涉及一種可控智能安全吹風機，包括風機和電熱絲，還包括微控制器、風機驅動模塊、電熱絲驅動模塊、溫度傳感器和電源模塊，電源模塊為其他各部分供電，溫度傳感器靠近電熱絲設置，用于采集電熱絲的溫度，風機驅動模塊、電熱絲驅動模塊和溫度傳感器分別與微控制器電連接，風機驅動模塊與風機電連接，電熱絲驅動模塊與電熱絲電連接，風機驅動模塊和電熱絲驅動模塊均采用PWM軟開關分別對風機和電熱絲進行控制。該吹風機采用可控裝置實現智能化，用微處理器對溫度傳感器進行讀取，用PWM軟開關技術實現電機調速和對發熱絲溫度的控制，此實用新型具有安全、耐用、簡便等特點。

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

隨著社會對安全需求的激增以及安防科技的迅速進步，安全防范系統正廣泛應用于我國的各行各業中。伴隨著中國經濟的高速發展，以及對能源和工業生產原材料需求的與日俱增，電力、石油、煤炭、礦山、化工等行業的發展更為迅猛。與此同時，電力、石油、煤炭、礦山、化工等行業事故頻發，企業安全生產形勢十分嚴峻。由于安全生產領域行業屬性、作業場所及對象特殊，容易發生安全事故，所以加強預防顯得尤為重要。為了有效預防各類安全生產事故，有必要針對安全生產領域安防特性，利用新型技術，構建一個科學合理的智能化安全防范系統。AM6000 智能化安全防范系統是山東泰開自動化公司通過總結在安防領域長期工程實踐的基礎上，采用當前安防行業先進的高清技術、智能分析技術、自動化技術、網絡通信等所研發的一套綜合監控系統。系統以“智能感知和智能控制”為核心，通過各種網絡技術的集成應用，對視頻、火災消防、安全防范、門禁、環境、采暖通風、照明等所有監控信息進行顯示和控制。實現了主要電氣設備、關鍵設備安裝地點以及周圍環境的全天候狀態監視和智能控制，為工礦企業及變電站安全、可靠、穩定的運行提供了重要的保障。

人類早期胚胎發育雖然只有大約7天的時間，但是卻經歷了關鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細胞的命運決定。伴隨測序技術的進步，單細胞測序技術可以有效地揭示早期胚胎發育的細胞命運決定的轉錄圖譜，但是單細胞轉錄組數據也存在許多問題，例如dropout事件（表達的基因未被檢測到），這使得差異分析方法在處理單細胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細胞轉錄組中得到兩個關鍵的基因集。通過比較先前研究中關鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達趨勢發現，差異分析方法對于在多個時期高表達的基因會被排除，這對于胚胎發育中的細胞的異質性是十分不利的。

西安交通大學席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識別技術應用于離心壓縮機的優化工作中，并與沈陽鼓風機集團股份有限公司合作完成了國際上首個完全三維離心葉輪的優化設計及試驗驗證工作。

由于受到云、氣溶膠等不利天氣的影響，基于熱紅外遙感反演的地表溫度數據存在空間不連續問題，阻礙了地表溫度產品的實際應用。

2018-2019參加了多個國家級、省級的各類創新創業大賽評審和創業指導工作，在創業指導中挖掘符合我們投資的項目。