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項目簡介項目目標產品是航空用新一代鎳基高溫合金及其單晶葉片，基于國際先進的超純凈熔煉和鎳基單晶渦輪葉片制造技術，廣泛應用于航空發動機領域。以江蘇省優秀科技創新團隊為依托，以國際合作為橋梁，以國家急需、國際前沿為宗旨，通過產學研聯合，瞄準航空發動機用單晶高溫合金渦輪葉片生產的國際先進水平，以國產大飛機項目為導向，實現具有自主知識產權的航空發動機用鎳基單晶高溫合金渦輪葉片生產共性關鍵制造技術突破。本項目所開發的航空用新一代單晶葉片具有在高溫度下擁有優異綜合性能，適合長時間在高溫下工作，能夠

人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、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、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,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網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

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。

本項目研究面向成渝地區雙城經濟圈大數據智能產業需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發了一個通用性的智能中臺架構，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結果實時推送、預警和報警。

"本項目針對目前建筑中央空調系統面臨的能效低、舒適度差等突出問題，通過與以新加坡南洋理工大學聯合研發，基于物聯網、大數據及人工智能技術，提出一種覆蓋新風處理，供給及室內溫濕度調節的新一代舒適節能中央空調系統，主要有分布式深度除濕新風機組，物聯網新風平衡系統和誘導式空調末端等多項先進專利技術，可為大型公共建筑提供高效、節能、環保的中央空調解決方案。項目產品誘導式空調末端已獲得德國TUV技術認證，并在新加坡創立高新技術企業Air T&D Pte. Ltd，項目以實現綠色智能建筑、提供健康舒適室內環境為宗旨，主攻商業建筑樓宇中央空調市場。本項目獲得第二屆“中國·濟南新動能國際高層次人才創新創業大賽”三等獎，研發的關鍵技術可應用在大型公共建筑中央空調節能領域。通過分布式深度除濕新風機組，物聯網新風自平衡系統、誘導式空調末端等關鍵技術，可實現高效新風處理、智能新風供給以及提供舒適室內環境。目前相關技術已應用在新加坡國家研究基地實驗室，南洋理工大學教學樓、自習室、會議室等領域，成本回收期5年以內，可實現空調節能20%以上。 "