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我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)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(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)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(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)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(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)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(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

本實(shí)用新型提供一種新型智能護(hù)理用收納車，包括車體、垃圾放置區(qū)及藥品放置區(qū)，車體內(nèi)還設(shè)有存儲(chǔ)柜，垃圾放置區(qū)與存儲(chǔ)柜之間設(shè)有隔板，垃圾放置區(qū)內(nèi)設(shè)有兩個(gè)垃圾箱，垃圾箱上設(shè)有第一傳感器，垃圾箱下端設(shè)有齒輪驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，用于驅(qū)動(dòng)垃圾箱伸出或收回車體；存儲(chǔ)柜內(nèi)壁上環(huán)設(shè)有若干圈滅菌裝置；藥品放置區(qū)包括若干常用藥品區(qū)和特殊藥品區(qū)，各常用藥品區(qū)上分別設(shè)有第二傳感器和提醒裝置，車體上還設(shè)有控制單元；本實(shí)用新型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、功能區(qū)分類更合理，通過(guò)過(guò)垃圾放置區(qū)的優(yōu)化設(shè)計(jì)大大節(jié)省了垃圾箱放置區(qū)占用的空間，提高收納車的空間利用率，并且實(shí)現(xiàn)了智能操控，豐富了收納車的功能性。

本項(xiàng)目的研究成果，能夠幫助出行者在出行之前提前規(guī)劃出行路徑，在出行之中選擇最優(yōu)出行路徑，同時(shí)可以獲取實(shí)時(shí)交通誘導(dǎo)信息、服務(wù)信息、事故信息等，提高了出行舒適度和自由度；能夠?qū)⒖焖俾方煌骱侠淼姆峙涞铰肪W(wǎng)之中，提高道路利用率，緩解局部區(qū)域交通擁擠，提升系統(tǒng)整體運(yùn)行效益。另外，所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)將車輛、道路和使用者應(yīng)密結(jié)合起來(lái)，不僅能夠有效地解決交通擁擠問(wèn)題，還能對(duì)交通事故的應(yīng)急處理、環(huán)境保護(hù)和資源的節(jié)約等都有顯著的效果，最終有利于交通動(dòng)態(tài)及靜態(tài)信息在最大范圍內(nèi)、最大限度地被交通管理者、出行者、駕駛員所共享，并通過(guò)集成挖掘和多方式的交通信息的發(fā)布，從而實(shí)施整個(gè)快速路交通系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)快速路管理的信息化和智能化。

（一）項(xiàng)目背景 當(dāng)前以硅、砷化鎵為代表的第一和二代半導(dǎo)體接近其物理極限，以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體是當(dāng)前國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)，也是我國(guó)發(fā)展自主核心半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)、實(shí)現(xiàn)換道超車的難得機(jī)遇。氮化鎵（GaN）特別適合制作高頻、高效、高溫、高壓的大功率微波器件，是下一代通信、雷達(dá)、制導(dǎo)等電子裝備向更大功率、更高頻率、更小體積和抗惡劣環(huán)境（高溫抗輻照）方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。 目前氮化鎵基射頻器件已接近于商用，需解決從走出實(shí)驗(yàn)室到小量中試的最后“1 公里”，重點(diǎn)攻克其在可靠性工藝和量產(chǎn)穩(wěn)定性的瓶頸。 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體是當(dāng)前國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)，也是我國(guó)發(fā)展自主核心半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)、實(shí)現(xiàn)換道超車的難得機(jī)遇。 半導(dǎo)體作為信息時(shí)代的“糧食”，將成為 5G 基建、特高壓、城際高鐵和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等“新基建”七大領(lǐng)域發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)。而氮化鎵為代表的寬禁帶半導(dǎo)體先進(jìn)電子器件，憑借其高效、高壓、高溫等優(yōu)勢(shì)，將在“新基建”中大放異彩，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)半導(dǎo)體器件的技術(shù)瓶頸，滿足更高性能器件要求。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 5G 要求更高的數(shù)據(jù)傳輸速率，發(fā)射機(jī)的效率會(huì)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的下降。這種下降可以使用包絡(luò)跟蹤技術(shù)來(lái)修復(fù)，該技術(shù)已經(jīng)在較新的 4G/LTE 基站以及蜂窩電話中采用?；局械陌j(luò)跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用 GaN 技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。諸如 GaN 助力運(yùn)營(yíng)商和基站 OEM 等實(shí)現(xiàn)了 5Gsub-6-GHz 和 mmWave 大規(guī)模 MIMO 的目標(biāo)。 GaN 可以說(shuō)為 5Gsub-6-GHz 大規(guī)模 MIMO 基站應(yīng)用提供了眾多優(yōu)勢(shì)：1、在 3.5GHz 及以上頻率下表現(xiàn)良好，對(duì)比其他產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)明顯。2、GaN 的特性能轉(zhuǎn)化為高輸出功率，寬帶寬和高效率。采用 DohertyPA 配置的 GaN 在 100W 輸出功率下的平均效率達(dá)到 50%至 60%，明顯降低了發(fā)射功耗。3、在高頻和寬帶寬下的效率意味著大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)可以更緊湊。4、可在較高的工作溫度下可靠運(yùn)行，這意味著它可以使用更小的散熱器。 根據(jù) Strategy Analytics 的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì) 5G 移動(dòng)連接將從 2019 年的 500 萬(wàn)增長(zhǎng)到 2023 年的近 6 億。所以需求還將不斷上漲。 根據(jù)Strategy Analytics的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)5G移動(dòng)連接將從2019年的500萬(wàn)增長(zhǎng)到2023年的近6億。所以需求還將不斷上漲。 Efficient Power Conversion 的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Alex Lidow 討論5G時(shí)也說(shuō)道：“基站中的包絡(luò)跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用GaN技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。根據(jù)Yole Development公司發(fā)布的2018年度報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，隨著全球整體數(shù)據(jù)流量的激增，我國(guó)5G產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)大規(guī)模的需求增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2022年，我國(guó)5G基站規(guī)模將達(dá)到千億市場(chǎng)，5G基站數(shù)量將達(dá)百萬(wàn)個(gè)。所以未來(lái)氮化鎵基射頻器件是5G通信基站收發(fā)端的核心。 氮化鎵基射頻器件是華為和中興發(fā)展 5G 通信產(chǎn)業(yè)的核心器件，西安電子科技大學(xué)氮化鎵射頻器件研究團(tuán)隊(duì)自 2016 年起就與華為西安研究所、中興西安研究所等國(guó)內(nèi)主流5G通信公司協(xié)同攻關(guān)開(kāi)展氮化鎵基射頻器件的研究，目前承擔(dān)的流片服務(wù)項(xiàng)目合計(jì)約 500 萬(wàn)元。 2017 年，西安電子科技大學(xué)與西安市高新區(qū)、西電電氣集團(tuán)等聯(lián)合成立“陜西半導(dǎo)體先導(dǎo)技術(shù)中心”，中心致力于推動(dòng)陜西第三代半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)以氮化鎵為代表的射頻器件、功率器件等加速產(chǎn)業(yè)化，2019 年團(tuán)隊(duì)向陜西半導(dǎo)體先導(dǎo)技術(shù)中心轉(zhuǎn)讓專利 35 項(xiàng)，作價(jià) 2000 萬(wàn)元，雙方正在聯(lián)合推進(jìn)搭建第三代半導(dǎo)體中試平臺(tái)，平臺(tái)將會(huì)立足西安，服務(wù)全國(guó)，提升氮化鎵基射頻器件量產(chǎn)工藝可靠性，實(shí)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 本項(xiàng)目由西安電子科技大學(xué)作為技術(shù)攻關(guān)的主要單位，制定技術(shù)路線，保障國(guó)家重大科技專項(xiàng)“高效 GaN 微波功率器件及可靠性研究”和“5G 移動(dòng)通信 GaN 芯片可靠性機(jī)理研究”研究，與華為和中興聯(lián)合開(kāi)展工程合作項(xiàng)目實(shí)施，加快解決器件工藝可靠性工程問(wèn)題，重點(diǎn)開(kāi)展氮化鎵微波功率與太赫茲器件工程技術(shù)研究，突破高性能低缺陷外延材料生長(zhǎng)、高效率高可靠氮化鎵微波功率器件工藝技術(shù)等關(guān)鍵瓶頸問(wèn)題，協(xié)助規(guī)模量產(chǎn)高效率 S-Ku 波段典型氮化鎵功率器件和模塊、5G 基站核心射頻模塊。

人類早期胚胎發(fā)育雖然只有大約7天的時(shí)間，但是卻經(jīng)歷了關(guān)鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細(xì)胞的命運(yùn)決定。伴隨測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步，單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)可以有效地揭示早期胚胎發(fā)育的細(xì)胞命運(yùn)決定的轉(zhuǎn)錄圖譜，但是單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)也存在許多問(wèn)題，例如dropout事件（表達(dá)的基因未被檢測(cè)到），這使得差異分析方法在處理單細(xì)胞受到了限制。本研究中通過(guò)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(xì)胞轉(zhuǎn)錄組中得到兩個(gè)關(guān)鍵的基因集。通過(guò)比較先前研究中關(guān)鍵的基因來(lái)分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細(xì)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(guò)研究基因的表達(dá)趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)，差異分析方法對(duì)于在多個(gè)時(shí)期高表達(dá)的基因會(huì)被排除，這對(duì)于胚胎發(fā)育中的細(xì)胞的異質(zhì)性是十分不利的。

西安交通大學(xué)席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于離心壓縮機(jī)的優(yōu)化工作中，并與沈陽(yáng)鼓風(fēng)機(jī)集團(tuán)股份有限公司合作完成了國(guó)際上首個(gè)完全三維離心葉輪的優(yōu)化設(shè)計(jì)及試驗(yàn)驗(yàn)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(shù)據(jù)存在空間不連續(xù)問(wèn)題，阻礙了地表溫度產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用。