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建立基于多智能體的軟件動(dòng)態(tài)體系結(jié)構(gòu)模型，采用模型驅(qū)動(dòng)的軟件構(gòu)造方法，敏捷構(gòu)造開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)；研究變化建模、層次感知、智能決策等技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)軟件結(jié)構(gòu)、行為等多方面的動(dòng)態(tài)演化。 主要技術(shù)指標(biāo) 從環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、通信機(jī)制等多個(gè)方面，提升了面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的復(fù)雜軟件系統(tǒng)持續(xù)性演化能力。 支持軟件系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中靈活調(diào)整、柔性適變。 相關(guān)成果 （1）基于多智能體的軟件動(dòng)態(tài)演化支撐環(huán)境； （2）自適應(yīng)軟件體系結(jié)構(gòu)建模工具； （3）基于Agent自適應(yīng)動(dòng)態(tài)集成演化平臺(tái)； （4）面向動(dòng)態(tài)演化的集成規(guī)則設(shè)計(jì)工具軟件。

針對(duì)行政約談場(chǎng)景中存在的人工記錄效率低、內(nèi)容理解偏差記錄、資料追溯繁雜等問(wèn)題，本成果開展了基于音視頻識(shí)別及語(yǔ)義分析的智能約談平臺(tái)的研究。基于 AI 深度學(xué)習(xí)的音視頻識(shí)別框架、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和語(yǔ)義知識(shí)本體的文本語(yǔ)義相似度計(jì)算方法，研究音視頻識(shí)別的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫、對(duì)話管理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和內(nèi)容分析的語(yǔ)義理解、語(yǔ)義優(yōu)化、情感識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)信約談、紀(jì)委約談、公安審訊、監(jiān)獄談話等多種行政約談場(chǎng)景下的約談智能化和數(shù)字化。其中，語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)寫是開展智能約談系統(tǒng)研究的前提和基礎(chǔ)，本成果訓(xùn)練了聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，構(gòu)建編碼器，通過(guò)音頻角色分離和聲紋識(shí)別技術(shù)分離說(shuō)話人聲音，編碼器識(shí)別解碼，經(jīng)過(guò)文本語(yǔ)義處理轉(zhuǎn)寫為文本。而文本語(yǔ)義處理是智能約談系統(tǒng)提升約談效能的源動(dòng)力，成果構(gòu)建了基于語(yǔ)義本體的自動(dòng)專家導(dǎo)引約談知識(shí)庫(kù)，通過(guò)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義相似度計(jì)算給約談工作人員推薦約談問(wèn)題；約談結(jié)束后，利用融合主題特征的文本自動(dòng)摘要技術(shù)快速生成匯報(bào)摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技術(shù)自動(dòng)生成約談報(bào)告。本成果研制高效、便捷的智能約談音視頻識(shí)別及語(yǔ)義分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了在線約談?lì)A(yù)約、人臉識(shí)別身份核驗(yàn)、語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫、約談問(wèn)題智能引導(dǎo)提問(wèn)、音視文同步顯示、匯報(bào)摘要自動(dòng)生成、約談報(bào)告自動(dòng)生成、約談文件回溯、約談大數(shù)據(jù)分析等功能。

團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中美研究成員，應(yīng)用三維激光成像技術(shù)，研發(fā)了具有世界先進(jìn)水平的三維激光道路路面智能檢測(cè)車，可在最高采集時(shí)速100km/h的情況下，對(duì)約4m寬的路面范圍實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)三維掃描。 一、項(xiàng)目分類 重大科學(xué)前沿創(chuàng)新 二、成果簡(jiǎn)介 團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中美研究成員，應(yīng)用三維激光成像技術(shù)，研發(fā)了具有世界先進(jìn)水平的三維激光道路路面智能檢測(cè)車，可在最高采集時(shí)速100km/h的情況下，對(duì)約4m寬的路面范圍實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)三維掃描。同時(shí)，創(chuàng)新應(yīng)用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)了路面病害及路面特殊構(gòu)造物智能識(shí)別算法，可精準(zhǔn)識(shí)別路面裂縫、坑槽、灌縫、修補(bǔ)、錯(cuò)臺(tái)、標(biāo)線、伸縮縫、板縫、伸縮縫、井蓋等多種路面病害及路直特殊構(gòu)造物。相關(guān)研究成果在中國(guó)、美國(guó)、巴西、南非、日本、印度等多個(gè)國(guó)家的道路檢測(cè)工程實(shí)踐中已得到大量應(yīng)用。

成果簡(jiǎn)介將傳統(tǒng)意義上的對(duì)于每臺(tái)高爐風(fēng)機(jī)的防灌渣系統(tǒng)整合為一大的群控系統(tǒng)。 實(shí)現(xiàn)高爐企業(yè)的恒風(fēng)壓變風(fēng)量控制系統(tǒng)， 克服了單臺(tái)高爐風(fēng)機(jī)運(yùn)行可靠性差、 效率低的不足， 提高了高風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性， 降低了高爐灌渣的可能， 尤其是變頻器的使用， 提高了系統(tǒng)運(yùn)行的效率， 節(jié)省了大量的能量。成熟程度和所需建設(shè)條件控制器設(shè)計(jì)技術(shù)成熟、 可靠， 處于小試階段。技術(shù)指標(biāo)能夠滿足多臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)用場(chǎng)合， 使用于 DCS 控制、 FCS 控制或網(wǎng)絡(luò)控制。

蘇州大學(xué)智能信息處理平臺(tái)的目標(biāo)是能處理多模態(tài)文字?jǐn)?shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析語(yǔ)言內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行深層理解，以支持各種應(yīng)用需求。 一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 蘇州大學(xué)智能信息處理平臺(tái)的目標(biāo)是能處理多模態(tài)文字?jǐn)?shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析語(yǔ)言內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行深層理解，以支持各種應(yīng)用需求。系統(tǒng)可以處理多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如說(shuō)明書、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、車間工單等紙質(zhì)文檔或電子文檔。把圖像識(shí)別技術(shù)(OCR)和自然語(yǔ)言理解技術(shù)(NLP)相結(jié)合，從表單圖像中抽取關(guān)鍵要素信息。在此基礎(chǔ)上，我們搭建了包括知識(shí)圖譜問(wèn)答 (KBQA)、常見問(wèn)題檢索 (FAQ)、對(duì)話 (Chatbot)在內(nèi)的智能問(wèn)答及對(duì)話系統(tǒng)、以及面向大數(shù)據(jù)的文檔信息抽取系統(tǒng)。能夠?qū)o定的自然語(yǔ)言問(wèn)題通過(guò)查詢、推理提供精準(zhǔn)滿意的答案，和面向大規(guī)模文檔提供信息抽取和輿情分析等服務(wù)。目前已經(jīng)向多家公司提供各項(xiàng)相關(guān)服務(wù)。

青少年人工智能資源與創(chuàng)新平臺(tái)為激發(fā)青少年利用原創(chuàng)算法解決真實(shí)復(fù)雜問(wèn)題的興趣，面向全國(guó)中小學(xué)發(fā)布覆蓋人工智能主要技術(shù)領(lǐng)域的研究問(wèn)題，設(shè)立相應(yīng)選題。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 主要功能： 資源中心。資源中心包含各個(gè)名師人工智能課程及應(yīng)用案例，還包含各類精品開源軟硬件資源的匯聚。 資訊通知。公告元卓計(jì)劃工作的最新動(dòng)態(tài)及行業(yè)內(nèi)的最新消息。 直播頻道。邀請(qǐng)專家進(jìn)行直播互動(dòng)。 在線編程。可以在網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面中直接編寫代碼和運(yùn)行代碼。 互動(dòng)論壇。注冊(cè)用戶可以在網(wǎng)站論壇討論課題。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：項(xiàng)目組具有三維 Pro/E、 UG、 SolidWorks、 MasterCAM、 Cimatron 等 CAD/CAM 軟件的應(yīng)用開發(fā)能力，建立了模具的參數(shù)化圖形庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)件庫(kù)。能使用 DynaForm、Moldflow、 Deform、 ProCAST 、 Ansys、 Marc 等 CAE 分析軟件模擬沖壓成形、鍛造成形、塑料成型、壓鑄成形過(guò)程，預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化成形方案，分析模具受力狀態(tài)和失效形式，優(yōu)化和改進(jìn)模具結(jié)構(gòu)，并將模擬結(jié)果和設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)編寫成專家系統(tǒng)

1. 針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場(chǎng)景開發(fā)智能微波感知識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于手勢(shì)識(shí)別和動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的交互控制應(yīng)用、基于人體定位跟蹤、呼吸心跳測(cè)量、跌倒檢測(cè)和身份識(shí)別技術(shù)的存在檢測(cè)、健康監(jiān)護(hù)和安防監(jiān)測(cè)應(yīng)用。 2. 采用小尺寸的集成毫米波雷達(dá)芯片，精簡(jiǎn)硬件設(shè)計(jì)，縮小模組尺寸，軟硬件聯(lián)合優(yōu)化減低功耗，集成針對(duì)人機(jī)交互和人體感知場(chǎng)景設(shè)計(jì)的多種功能算法，打造小尺寸、低成本、低功耗、多功能的新型通用傳感器。

公司研發(fā)的基于云計(jì)算的車輛遠(yuǎn)程測(cè)試與智能診斷系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)電流、電壓、CAN/LIN等信號(hào)級(jí)測(cè)試，還能實(shí)現(xiàn)車身和底盤電氣系統(tǒng)等系統(tǒng)級(jí)測(cè)試。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 已注冊(cè)公司運(yùn)營(yíng) 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 安徽風(fēng)云智控科技有限公司 企業(yè)法人 張?zhí)煲?注冊(cè)時(shí)間 2022.3.8 注冊(cè)所在省市 安徽省合肥市 組織機(jī)構(gòu)代碼 MA8NRN7R-8 經(jīng)營(yíng)范圍 技術(shù)開發(fā)、技術(shù)服務(wù) 企業(yè)地址 安徽省合肥市蜀山區(qū)長(zhǎng)江西路898號(hào)新加坡花園城二期北區(qū)9棟1單元803室 獲投資情況 無(wú) 三、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 張?zhí)煲?機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 許于濤 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程 2021/2024 饒正卿 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 孫睿 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2021/2024 王凱林 機(jī)械工程學(xué)院/工業(yè)工程與管理 2020/2023 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 王躍飛 機(jī)械工程/計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 副教授 汽車電子與實(shí)時(shí)系統(tǒng)；智能制造系統(tǒng)與物聯(lián)裝備 五、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 汽車電子電氣架構(gòu)及系統(tǒng)測(cè)試是車輛關(guān)鍵性驗(yàn)證試驗(yàn)，直接影響到車輛系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和安全性。傳統(tǒng)測(cè)試設(shè)備功能單一，人力物力投入大，測(cè)試成本高，測(cè)試數(shù)據(jù)不能實(shí)時(shí)共享和處理，測(cè)試效率較低。  為解決該類問(wèn)題，由合肥工業(yè)大學(xué)在校研究生創(chuàng)辦了本高新技術(shù)公司。公司研發(fā)的基于云計(jì)算的車輛遠(yuǎn)程測(cè)試與智能診斷系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)電流、電壓、CAN/LIN等信號(hào)級(jí)測(cè)試，還能實(shí)現(xiàn)車身和底盤電氣系統(tǒng)等系統(tǒng)級(jí)測(cè)試。該系統(tǒng)包括采集終端、云服務(wù)器、Web客戶端、PC端軟件和手機(jī)端APP，可使用WiFi及藍(lán)牙進(jìn)行本地測(cè)試，也可以通過(guò)4G/5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、在線采集、智能診斷。本系統(tǒng)已開發(fā)出標(biāo)準(zhǔn)型和便攜型等系列產(chǎn)品，能夠滿足不同汽車企業(yè)智能化測(cè)試需要，市場(chǎng)前景廣闊。

本項(xiàng)目通過(guò)收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動(dòng)期及化膿性中耳炎靜止期耳內(nèi)鏡圖像。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 徐倩慧 中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院 2017.09~2022.06 童釗鵬 中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院 2021.09~ 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 蔡躍新 中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院 副主任醫(yī)師 耳鼻喉頭頸外科 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本項(xiàng)目通過(guò)收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動(dòng)期及化膿性中耳炎靜止期耳內(nèi)鏡圖像。通過(guò)模仿醫(yī)生診斷的注意力機(jī)制，將獲取局部關(guān)鍵特征的局部分類器與獲取全局特征的主分類器有機(jī)結(jié)合，構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的主框架。通過(guò)計(jì)算AUC等統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能，并與兩位副主任醫(yī)師、兩位主治醫(yī)師進(jìn)行人機(jī)對(duì)比來(lái)進(jìn)一步評(píng)估模型的性能，同時(shí)通過(guò)熱圖顯示深度學(xué)習(xí)模型在耳內(nèi)鏡圖像不同區(qū)域的權(quán)重，以判斷深度學(xué)習(xí)關(guān)注的區(qū)域是否與臨床醫(yī)師一致。該深度學(xué)習(xí)模型可獲得整體93.4%的準(zhǔn)確率，區(qū)分正常人與分泌性中耳炎的AUC為0.99，而區(qū)分化膿性中耳炎活動(dòng)期與靜止期的AUC為0.94.模型的準(zhǔn)確率要高于兩位主治醫(yī)師，達(dá)到副主任醫(yī)師的水平，同時(shí)熱圖顯示深度學(xué)習(xí)模型定義的關(guān)鍵區(qū)域恰好是臨床醫(yī)生做診斷的區(qū)域，如化膿性中耳炎鼓膜穿孔區(qū)域，分泌性中耳炎的光錐區(qū)域。同時(shí)，同時(shí)，本項(xiàng)目還將深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)落地，自主研發(fā)出研發(fā)便攜式可拍攝與自動(dòng)診斷的耳鏡設(shè)備。