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該機綜合采用被動式自激彈性挖掘鏟減阻技術；對向轉動防纏 繞技術；浮動式振動抖土等技術，有效解決了收獲過程的挖掘阻力大、挖掘部 件易纏繞、薯土分離效果差等技術難題。配套動力 8.8～14.7kW；收獲幅寬 600～ 850mm；生產率為 0.15～0.25 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國 內外同類機具相比具有挖掘阻力小、不易擁堵、薯土分離效果好等優(yōu)點。該機 已有青島市洪珠農業(yè)機械有限公司組織批量生產，在四川、貴州、山東、內蒙 古等地廣泛推廣應用。 產品研發(fā)顯著提高了我國馬鈴薯的機械化水平，提高了相關生產企業(yè)的經 濟收益和市場競爭力。按每年生產 4000 臺馬鈴薯收獲機，售價按 5800 元/臺計， 每套成本 2000 左右，則生產企業(yè)年新增產值 2320 萬元，可實現(xiàn)利稅 1420 萬元， 采用機械化作業(yè)后，還將大幅度提高勞動生產率、降低損失、縮短耕、種、收 時間，有利于勞動力向二三產業(yè)轉移，增加農民收入。通過項目實施可以有效 提升西南、中南地區(qū)農業(yè)機械化水平。 

本發(fā)明提供了一種可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂及其制備方法和應用，屬于塑閃樹脂技術領域。本發(fā)明提供的可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂，由塑料閃爍微球和接枝在所述塑料閃爍微球上的偕胺肟基組成；所述塑料閃爍微球含有羧基。本發(fā)明提供的可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂中偕胺肟基和羧基為鈾的吸附基團，其對鈾具有大的分配比，能夠有效吸附U，從而實現(xiàn)鈾的分離；同時塑料閃爍微球能夠接收U發(fā)出的α射線，并產生熒光，熒光被儀器的光電倍增管接收，從而達到穩(wěn)定且高效地測量U的目的。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

數(shù)據(jù)采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發(fā)育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發(fā)展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現(xiàn)如今已發(fā)現(xiàn)有幾十種重要的神經遞質。而神經系統(tǒng)在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態(tài)變化及其功能提出了極大的挑戰(zhàn)。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現(xiàn)對特定神經遞質動態(tài)變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數(shù)已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）與循環(huán)重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環(huán)重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調項間的定量關系，推導出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數(shù)字信號預失真方法實現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡)在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網(wǎng)絡、循環(huán)神經網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術成熟度:通過中試

2017年7月11日，北京郵電大學溫向明教授研究團隊受邀赴日內瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學、OAI軟件聯(lián)盟及開源5G中法聯(lián)合實驗室，全程展示了全球首個5G網(wǎng)絡服務化切片管理編排原型系統(tǒng)，并提交了SBA 5G網(wǎng)絡切片標準化提案。該系統(tǒng)是5G網(wǎng)絡操作系統(tǒng)的核心部分，可實現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡切片管理、業(yè)務動態(tài)編排及彈性伸縮，可有效應對5G網(wǎng)絡中場景多樣化、業(yè)務動態(tài)化和網(wǎng)絡異構化的挑戰(zhàn)。5G切片管理編排原型系統(tǒng)得到了與會設備商、運營商及研究機構的廣泛關注。溫向明教授研究團隊將加強與國內外重要運營商展開深層次的合作，提升在國際標準化組織的影響力，共同推動5G網(wǎng)絡切片管理編排的標準化進程，占領5G網(wǎng)絡切片管理編排及網(wǎng)絡操作系統(tǒng)的制高點，加速推動5G網(wǎng)絡切片管理編排系統(tǒng)在運營商網(wǎng)絡的商用。

（一）項目背景 當前以硅、砷化鎵為代表的第一和二代半導體接近其物理極限，以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發(fā)展自主核心半導體產業(yè)、實現(xiàn)換道超車的難得機遇。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、制導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)展的關鍵技術。 目前氮化鎵基射頻器件已接近于商用，需解決從走出實驗室到小量中試的最后“1 公里”，重點攻克其在可靠性工藝和量產穩(wěn)定性的瓶頸。 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發(fā)展自主核心半導體產業(yè)、實現(xiàn)換道超車的難得機遇。 半導體作為信息時代的“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”七大領域發(fā)展的支柱性產業(yè)。而氮化鎵為代表的寬禁帶半導體先進電子器件，憑借其高效、高壓、高溫等優(yōu)勢，將在“新基建”中大放異彩，可以彌補傳統(tǒng)半導體器件的技術瓶頸，滿足更高性能器件要求。 （二）項目簡介 5G 要求更高的數(shù)據(jù)傳輸速率，發(fā)射機的效率會出現(xiàn)指數(shù)級的下降。這種下降可以使用包絡跟蹤技術來修復，該技術已經在較新的 4G/LTE 基站以及蜂窩電話中采用。基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用 GaN 技術才能實現(xiàn)。諸如 GaN 助力運營商和基站 OEM 等實現(xiàn)了 5Gsub-6-GHz 和 mmWave 大規(guī)模 MIMO 的目標。 GaN 可以說為 5Gsub-6-GHz 大規(guī)模 MIMO 基站應用提供了眾多優(yōu)勢：1、在 3.5GHz 及以上頻率下表現(xiàn)良好，對比其他產品優(yōu)勢明顯。2、GaN 的特性能轉化為高輸出功率，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)，預計 5G 移動連接將從 2019 年的 500 萬增長到 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)，預計5G移動連接將從2019年的500萬增長到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時也說道：“基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用GaN技術才能實現(xiàn)。根據(jù)Yole Development公司發(fā)布的2018年度報告數(shù)據(jù)顯示，隨著全球整體數(shù)據(jù)流量的激增，我國5G產業(yè)將迎來大規(guī)模的需求增長。預計到2022年，我國5G基站規(guī)模將達到千億市場，5G基站數(shù)量將達百萬個。所以未來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 通信產業(yè)的核心器件，西安電子科技大學氮化鎵射頻器件研究團隊自 2016 年起就與華為西安研究所、中興西安研究所等國內主流5G通信公司協(xié)同攻關開展氮化鎵基射頻器件的研究，目前承擔的流片服務項目合計約 500 萬元。 2017 年，西安電子科技大學與西安市高新區(qū)、西電電氣集團等聯(lián)合成立“陜西半導體先導技術中心”，中心致力于推動陜西第三代半導體產業(yè)發(fā)展，促進以氮化鎵為代表的射頻器件、功率器件等加速產業(yè)化，2019 年團隊向陜西半導體先導技術中心轉讓專利 35 項，作價 2000 萬元，雙方正在聯(lián)合推進搭建第三代半導體中試平臺，平臺將會立足西安，服務全國，提升氮化鎵基射頻器件量產工藝可靠性，實現(xiàn)相關技術成果轉化。 （三）關鍵技術 本項目由西安電子科技大學作為技術攻關的主要單位，制定技術路線，保障國家重大科技專項“高效 GaN 微波功率器件及可靠性研究”和“5G 移動通信 GaN 芯片可靠性機理研究”研究，與華為和中興聯(lián)合開展工程合作項目實施，加快解決器件工藝可靠性工程問題，重點開展氮化鎵微波功率與太赫茲器件工程技術研究，突破高性能低缺陷外延材料生長、高效率高可靠氮化鎵微波功率器件工藝技術等關鍵瓶頸問題，協(xié)助規(guī)模量產高效率 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。

萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。 一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 金若熙 公共管理學院/企業(yè)管理專業(yè) 2021 趙洋 計算機科學與技術學院/軟件工程專業(yè) 2018/2022 王美琳 管理學院/會計學專業(yè) 2018/2022 譚惠文 經濟學院/國際商務專業(yè) 2021 郭夢妍 藝術與考古學院/視覺傳達專業(yè) 2019/2023 徐舒婷 光華法學院/法學專業(yè) 2019/2023 布音塔娜 管理學院/工商管理專業(yè) 2018/2022 崔靖樂 光華法學院/法學專業(yè) 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學院/傳播學專業(yè) 2020/2024 三、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學院 副教授，博導 聲音研究、感官研究、表演學研究、藝術人類學 四、項目簡介 萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。團隊首次將人工智能與擬音技術相結合，以技術助力后期制作的同時，關注擬音技術中的情感注入和人文關懷，優(yōu)化聲音后期制作行業(yè)的資源配置，提高后期制作的生產效率；同時降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應用場景，將擬音技術的高質量聽覺體驗引入在線音頻、影視后期、游戲等多個領域。 團隊首先對傳統(tǒng)擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進行了細化的分類和打標，對其進行數(shù)字化編碼，完成了高質量聲音資源庫的打造，為喜愛創(chuàng)作視聽產品的用戶提供高質量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標準，同時配以智能簡潔的檢索系統(tǒng)，改善了同類產品中標簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質參差不齊的不足；同時配合專業(yè)后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產品價值。 其次，團隊將自動配音技術與海量音源庫相結合，開發(fā)有聲數(shù)字化聲音數(shù)據(jù)庫，團隊將進一步完善和細化聲音資源庫。同時深耕算法的研究和迭代，實現(xiàn)后期擬音的進一步智能化，該技術的應用場景將向專業(yè)視頻后期轉型，著重開發(fā)其在專業(yè)視頻后期聲音制作中的應用。