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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)的問題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，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)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項(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，在選出對解決問題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，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)工作另外一個突出貢獻(xiàn)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(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。

高端智能化、高效節(jié)能、低耗能的機(jī)械設(shè)備主要為：履帶式的移動破、圓錐破

華中科技大學(xué)任意波形發(fā)生器采購項(xiàng)目招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在網(wǎng)上獲?。ㄕ垖@取招標(biāo)文件需提供的資料掃描件（PDF版）發(fā)送電子郵件至jinlinjing@hbzwlx.cn）或現(xiàn)場獲取(湖北省武漢市武昌區(qū)群星城K3-2-1801)獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月22日09點(diǎn)30分（北京時間）前遞交投標(biāo)文件。

本發(fā)明公開了一種檢測TNF?α的光電免疫傳感器及其制備方法和應(yīng)用，光基底電極表面依次經(jīng)GO?PTC?NH2溶液、anti?TNF?α溶液修飾，所述基底電極為玻碳電極或氧化銦錫半導(dǎo)體電極。本發(fā)明利用GO?PTC?NH2納米復(fù)合物制備光電免疫生物傳感器用于腫瘤標(biāo)志物檢測的方法，與傳統(tǒng)的酶聯(lián)免疫吸附以及PCR等方法相比具有操作簡便、技術(shù)要求低、反應(yīng)迅速的特點(diǎn)，所使用的光電探針摒棄了傳統(tǒng)金屬材料等的光腐蝕等弊端，穩(wěn)定性較好且負(fù)載量大，功能化基團(tuán)多，便于修飾。

本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊、測姿粒子濾波器和定位粒子濾波器；本發(fā)明在測姿濾波器的設(shè)計(jì)中，三維姿態(tài)誤差和三軸陀螺儀漂移作為6維的狀態(tài)向量。基于慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為其系統(tǒng)方程，用于更新粒子狀態(tài)。觀測方程包括加速度計(jì)觀測量更新和磁力計(jì)觀測量更新，用于計(jì)算粒子權(quán)重。測姿濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊以校正姿態(tài)的影響。在定位濾波器的設(shè)計(jì)中，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果則作為定位濾波器的觀測方程。

本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單粒子濾波器模塊；本發(fā)明中基于INS慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，用于對粒子群的粒子進(jìn)行更新。觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計(jì)觀測量更新，用于計(jì)算各個粒子的權(quán)重。輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊。本發(fā)明首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測姿準(zhǔn)確估計(jì)VLC接收器的姿態(tài)信息，解決VLC定位容易受接收器姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，并消除姿態(tài)對VLC定位的影響。

本發(fā)明公開了一種面向物聯(lián)網(wǎng)的硅基SIW帶金屬柱懸臂梁可重構(gòu)帶通濾波器，包括SIW帶通濾波器、轉(zhuǎn)接結(jié)構(gòu)(3)和帶金屬柱的MEMS懸臂梁結(jié)構(gòu)。帶金屬柱的MEMS懸臂梁結(jié)構(gòu)包括MEMS懸臂梁(6)，MEMS懸臂梁依靠錨區(qū)(7)的支持懸浮在硅襯底(1)之上，MEMS懸臂梁的下表面上設(shè)置有金屬柱(11)，硅襯底對應(yīng)金屬柱的位置開設(shè)有孔(14)，且該孔(14)穿過硅襯底(1)上的氮化硅層(10)和上表面金屬層(5)進(jìn)入硅襯底(1)中。本發(fā)明只需要通過控制MEMS懸臂梁的狀態(tài)就能夠改變?yōu)V波器通帶的中心頻率，達(dá)到切換濾波器通帶中心頻率的目的，MEMS懸臂梁可以實(shí)現(xiàn)快速的DOWN態(tài)和UP態(tài)的轉(zhuǎn)換，可以有效地實(shí)現(xiàn)微波電路中對濾波器濾波范圍的控制。

計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的抗干擾是計(jì)算機(jī)軟、硬件設(shè)計(jì)中必須考慮的重要問題，而程序計(jì)數(shù)器 PC 的抗干擾俗稱 “ 程序跑飛 ” 問題，又是設(shè)計(jì)中需主要解決的問題之一。現(xiàn)有解決 “ 程序跑飛 ” 的常用方法包括設(shè)置 “Watchdog” 監(jiān)視器、設(shè)置程序指針陷阱或使用復(fù)位指令等。通過對計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)抗干擾的研究，在 “ 程序跑飛 ” 的故障中，程序計(jì)數(shù)器 PC 的內(nèi)容變化有一定規(guī)律的。我們以 PC 被干擾后其內(nèi)容分布在程序存儲器空間的區(qū)域不同，將干擾分為三種： Me 區(qū)干擾； Mo 區(qū)干擾； Mf 區(qū)干擾。該專利提供一種計(jì)算機(jī)中央處理器的抗干擾方法，其硬件設(shè)計(jì)簡單、使用操作簡便，能夠簡易能快速發(fā)現(xiàn)程序在空白程序存儲區(qū) Me 和空閑程序存儲區(qū) Mf 的干擾問題。

本技術(shù)成果涉及醫(yī)療器械中的生物反應(yīng)器技術(shù)領(lǐng)域，研發(fā)了一種 雙層循環(huán)系統(tǒng)的灌注式生物反應(yīng)器及其應(yīng)用方法。

本發(fā)明公開了一種適用于蠕蟲生物反應(yīng)器的喂料預(yù)備系統(tǒng)和方法，該系統(tǒng)包括自動控制儀、主流水線及若干輔流水線，所述的主流水線包括初始原料收集池、第一流量計(jì)、第一物料輸送機(jī)、第一有機(jī)廢棄物分揀破碎機(jī)、原料調(diào)節(jié)池、第二流量計(jì)等設(shè)備，所述的輔流水線包括初始輔料收集池、第四流量計(jì)、第四物料輸送機(jī)等設(shè)備，本發(fā)明可按照蠕蟲喂料的要求，通過自動化控制系統(tǒng)，將多種有機(jī)廢棄物進(jìn)行大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化地快速預(yù)備處理，大幅提高蠕蟲生物反應(yīng)器喂料預(yù)備流水線的機(jī)械化、自動化水平，顯著降低蠕蟲生物反應(yīng)器預(yù)備喂料環(huán)節(jié)人工需求；同時大幅改善蠕蟲喂料的加工精度，確保蠕蟲喂料養(yǎng)分、水分、粘度及透氣度等各項(xiàng)指標(biāo)保持在最佳水平。