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高等教育領域數字化綜合服務平臺
采用改進三級同軸電紡工藝制備芯鞘結構聚合物-卵磷脂復合載 藥納米纖維。
上海理工大學
2021-01-12
AI+教育 智聯WE來2020智慧校園標準體系建設與人工智能+教育論壇
為深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想和十九屆五中全會精神，主動適應“后疫情時代”高等教育的新形勢，認真應對新一輪科技革命和產業變革之變局，充分發揮高等教育服務經濟發展的作用，加快推進教育現代化，建設高等教育強國，經教育部批準，中國高等教育學會定于 2020 年 11 月 8-10 日在湖南省長沙市舉辦第55屆中國高等教育博覽會 (2020) 。本屆高博會以“服務新發展格局開啟高教新征程”為主題，共有參展企業近千家、近80000平方米展覽展示面積，其中特裝展位比例超80%，將展出10000余件產品，展會同期舉辦30余場會議論壇及活動。
云上高博會
2020-11-08
AI+教育 智聯WE來2020智慧校園標準體系建設與人工智能+教育論壇
為深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想和十九屆五中全會精神，主動適應“后疫情時代”高等教育的新形勢，認真應對新一輪科技革命和產業變革之變局，充分發揮高等教育服務經濟發展的作用，加快推進教育現代化，建設高等教育強國，經教育部批準，中國高等教育學會定于 2020 年 11 月 8-10 日在湖南省長沙市舉辦第55屆中國高等教育博覽會 (2020) 。本屆高博會以“服務新發展格局開啟高教新征程”為主題，共有參展企業近千家、近80000平方米展覽展示面積，其中特裝展位比例超80%，將展出10000余件產品，展會同期舉辦30余場會議論壇及活動。
云上高博會
2020-11-08
基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用
電力變壓器是電力系統的核心設備之一，承擔著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進傳感和信息融合技術的發展，將其應用于電力變壓器運行狀態的實時監測、評估診斷與在線預警，實現電力變壓器的智能化是智能電網建設的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用”問題，深入研究了變壓器關鍵狀態劣化故障的發生機理與特征信號的傳播規律，發明了適用于電力變壓器狀態信息探測的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態信息監測智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開發了集智能監測與傳輸、智能評估與診斷、智能決策與調控的變壓器智能化監控系統，并進行了推廣應用。 授權發明專利11項，實用新型15項；發表SCI/EI論文35篇；本項目可有效實現電力變壓器的智能化監控，提高變壓器面對未來智能電網復雜工況的應對能力，支撐河北省輸變電裝備產品升級和產業發展；獲2016年河北省科技進步一等獎。
華北電力大學
2021-02-01
發電設備計算機化維修管理系統和運行與維修智能決策系統的研究
發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 （4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。
華北電力大學
2021-02-01
發電設備計算機化維修管理系統和運行與維修智能決策系統的研究
發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 （4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。
華北電力大學（保定）
2021-02-01
我校王琴教授團隊在人工智能與量子密碼系統結合研究方向取得重要突破
我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。
量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。
該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。
南京郵電大學
2021-04-26
工信部等八部門聯合印發《“十四五”智能制造發展規劃》
智能制造是制造強國建設的主攻方向，其發展程度直接關乎我國制造業質量水平。發展智能制造對于鞏固實體經濟根基、建成現代產業體系、實現新型工業化具有重要作用。
工信微報
2021-12-28
“科創中國”西咸新區新能源及智能網聯汽車產學融合會議成功召開
8月6日，由中國科學技術協會主辦，中國高等教育學會、中國汽車工程學會、陜西省西咸新區開發建設管理委員會共同承辦的“科創中國”西咸新區新能源及智能網聯汽車產學融合會議在西咸會議中心成功召開。本次大會以“多體協同產學融合綠色發展”為主題，旨在推進新時代新能源及智能網聯汽車產業高質量發展，提升產業核心競爭力，助力實現“雙碳”目標，共同推動秦創原建設由“勢”轉“能”。該會議是8月4-6日在西安舉辦的第57屆中國高等教育博覽會的組成部分。
云上高博會
2022-08-08
利用人工智能實現全期別鼻咽癌精準放射治療靶區自動勾畫
探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫生提供多大的幫助。在8位醫生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結果進行修改（AI自動勾畫+醫生修改，即AI輔助勾畫）。結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。 本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經驗較少的醫生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產生積極影響，同時極大地提高了醫生勾畫的效率，為實現精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區勾畫提供了解決方案。
中山大學
2021-04-13