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XM-503E肝、膽、胰、十二指腸、胃切面模型 ? XM-503E肝、膽、胰、十二指腸、胃切面模型顯示肝、胰、脾、十二指腸、胃的切面結(jié)構(gòu)和形態(tài)。 尺寸：自然大，23×18×6cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-503A-1肝胰十二指腸模型（帶數(shù)字標識） ? XM-503A-1帶數(shù)字標識肝胰十二指腸模型可拆分為2部件，顯示肝臟、膽囊、胰腺和部分十二指腸，包括下腔靜脈、腹主動脈和胰管，共有多個部位數(shù)字指示標志和對應的文字說明。 尺寸：自然大，12×14×33cm 材質(zhì)：PVC材料

XM-503A肝胰十二指腸模型 ? ? XM-503A肝胰十二指腸模型可拆分為3部件，用于了解肝、胰、血管和十二指腸的基本結(jié)構(gòu)，可顯示外部結(jié)構(gòu)和胰腺上的胰腺管，也可顯示腹腔動脈和大靜脈。 尺寸：自然大，23×12.5×26.5cm 材質(zhì)：PVC材料

本項目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設計了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關鍵技術體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設置了自然復氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進水和低溫時啟 動），突破了現(xiàn)有人工濕地技術氧傳遞能力低的局限，達到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強度，極大地提高了氮及 有機物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術飛速發(fā)展,我國大體上能夠與世界先進國家發(fā)展同步。我國擁有自主知識產(chǎn)權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識別、工業(yè)機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡芯片研發(fā)方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

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(fā)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(zhuǎn)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(gòu)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(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。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(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。通過進一步研究，團隊發(fā)現(xiàn)該體系在細胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)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，各個學校可都費盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數(shù)據(jù)與信息技術研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，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。“人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學大數(shù)據(jù)與信息技術研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“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(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統(tǒng)計管理方式。除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)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(shù)字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現(xiàn)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(tǒng)可在學校數(shù)據(jù)庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態(tài)監(jiān)測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數(shù)據(jù)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(qū)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(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區(qū)（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(fā)機構(gòu)。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(tǒng)，學校各部門對即將到來的開學潮充分調(diào)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(nèi)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(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)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(xiàn)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(yè)下游業(yè)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(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關系分析。根據(jù)詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內(nèi)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(shù)據(jù)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(jiān)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(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)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(qū)，結(jié)合機器學習方法，開創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)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(fā)現(xiàn)文獻中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)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(jié)構(gòu)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(xiàn)實場景中，存在需要對服務行業(yè)錄音文件內(nèi)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(jié)合計算機和人工智能技術開發(fā)一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對錄音內(nèi)容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進一步采取商業(yè)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(xiàn)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(yè)下游業(yè)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(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風 險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業(yè)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關系分析。根據(jù)詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內(nèi)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(shù)據(jù)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(jiān)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(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(lián)詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)等。