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本項目折流濕地濾池+側向潛流濕地床污水處理系統設計了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側向潛流濕地組合。其解決的關鍵技術體現在：濕地系統 中合理設置了自然復氧區、濕地床深度和內回流系統（在高濃度進水和低溫時啟 動），突破了現有人工濕地技術氧傳遞能力低的局限，達到系統內溶解氧的科學 分布，供氧效率是現有人工濕地的約4倍，顯著提升了側向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統內的微生物作用強度，極大地提高了氮及 有機物的去除效率；優化了濕地流態，提高了水力效率，解決了現有技術池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

近日，東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應用化學）》上發表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學術論文。光捕獲過程作為將自然光進行捕獲、能量轉化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰。東南大學研究團隊利用“杯芳烴誘導聚集”策略，設計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍作為熒光受體分子，成功構筑了近紅外發射的超分子人工光捕獲體系。通過進一步研究，團隊發現該體系在細胞內依然保持很高的光捕獲效率和高度穩定性，同時證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動作用。論文第一作者為東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫，東南大學為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學校可都費盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備。“人工智能防疫系統”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅，結合機器學習方法，開創性地提出并研發具備“思維、創新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發現文獻中從未報道過的湍流結構，其混合速率遠超傳統方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發表。鑒于該項成果在工程應用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結構的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

匯萃人工智能實訓平臺采用了先進的模塊化設計理念，創新性的將 python 編程、機器學習理論和方法、深度學習框架與工具等實驗課程與機器人引導、機器視覺實訓、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學習，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現了當前人工智能技術的主要應用場景，為培養人工智能領域人才的專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺提供了創新性的學習工具。同時，通過調整模塊配置，平臺還可做為智能制造領域專業訓練平臺，培養學生具備應對未來制造業及其它領域應用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護：急停按鈕，漏電保護 , 光柵保護，接地保護 “一臺多用，專業培養、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓平臺的最大特點。

【痛點問題】 據世界衛生組織國際癌癥研究機構（IARC）報道，中國患癌人數已居全球第一，2020年新發癌癥病例457萬例，癌癥死亡病例300萬例，其中死于惡性轉移的癌癥患者高達90%，因此研究癌癥轉移分子機制能夠進一步探明惡性腫瘤的生物學本質，為精準癌癥治療提供理論依據。 近年來以類器官等擬人化模型為代表的功能性檢測技術為臨床研究和藥物開發帶來新的選擇。2021年科技部下發的《關于對“十四五”國家重點研發計劃6個重點專項2021年度項目申報指南征求意見的通知》中，把“基于類器官的惡性腫瘤疾病模型”列為“十四五”國家重點研發計劃中首批啟動重點專項任務。2021年國家藥監局藥審中心發布的《基因修飾細胞治療產品非臨床研究技術指導原則（試行）》中提到，當缺少相關動物模型時，可以采用類器官開展藥品有效性和安全性的評估。2022年美國眾議院通過法案《2022年食品和藥品修正案》，首次將包括類器官在內的微生理系統作為獨立的藥物非臨床試驗評估體系納入法案，與動物模型等視為同等重要的研究手段。 【成果介紹】 本項目組在腫瘤類器官技術的基礎上首創癌癥轉移類器官培養系統，可根據客戶提供的不同器官的CT掃描圖像，利用3D打印技術制備個性化的支架，模擬相應癌組織的內部三維結構。獨創的細胞外基質替代物，可發揮有效的促細胞黏附和分泌蛋白的作用，通過取代昂貴的進口膠原材料大幅降低生產和存儲成本。本項目組已開發出第一代基礎款骨轉移和肺轉移類器官培養系統，并完成高通量制備（圖1），在骨肉瘤類器官和乳腺癌肺轉移類器官的構建上取得成功，在特異性生物標志物的檢測上與臨床樣品的相似度可高達80%以上。使用本產品可在體外完整重現癌細胞在轉移中的形變、增殖、運動等全過程，有望逐步取代用于機制研究和藥物篩選的動物模型。 核心技術包括： ① 原位癌和轉移癌微環境的模擬 根據常見腫瘤轉移灶的特點，本項目組使用生物材料模擬對應的組織結構和功能，再進一步進行轉移癌腫瘤類器官的構建。目前已經成功構建骨肉瘤原位癌類器官、乳腺癌骨轉移類器官和乳腺癌肺轉移類器官。 ② 復雜腫瘤類器官的構建 在新鮮腫瘤細胞經體外3D培養的基礎上，通過生物醫學工程手段構建包含多種細胞和組分的微生理系統，實現對腫瘤實體、免疫微環境和血管化的多角度模擬。 ③ 高通量藥物篩選與評價平臺 利用本項目搭建的藥物評價平臺，模擬真實的藥物測試環境，可以進行不同類型腫瘤藥物的敏感性檢測。本項目組開發的第一代基礎款的腫瘤骨轉移和肺轉移類器官培養系統，初步實現了復雜腫瘤類器官的批量化構建。在特異性生物標志物的檢測上與臨床樣品的相似度可高達80%以上，使用本產品可在體外完整重現癌細胞轉移的全過程。 【競爭優勢】 本項目組開發的腫瘤類器官，旨在實現癌癥轉移微環境的體外有效模擬，為抗腫瘤藥物的個性化篩選提供廉價有效的新方法。憑借“用戶友好、價格親民、存儲方便”三大優勢（圖2），更便于在科研院所、醫院、制藥企業推廣普及。 【資質榮譽】 湖北省博士后創新創業大賽優勝獎（2023）； 第九屆“求是杯”大學生課外學術科技作品競賽三等獎（2023）； 第四屆醫學3D打印技術與臨床應用全國創新大賽一等獎（2022）； 華中科技大學第十二屆“求是杯”大學生創業計劃競賽優秀獎（2022）。 【發展規劃】 ① 初期 定點選擇高校、研究所、醫院和制藥企業，向從事癌癥研究和藥物篩選評價的一線研發人員提供免費的試用產品，旨在將“取代動物實驗”的新型類器官產品的理念進行有效滲透，同時收集研究人員使用產品后的反饋意見。 ② 發展期 經過初期的產品使用和意見反饋，對產品進行優化調整，形成行業咨詢報告；積極推動“基于腫瘤轉移類器官的精準用藥評價平臺”的商標專利和相關生產工藝的知識產權獲取的進程；啟動融資和生產擴大化。 ③ 壯大期 利用該產品“價格低”、“貨期短”、“使用方便”等優勢，形成能夠與進口Matrigel、Transwell等產品對峙的半壁江山；進行多輪融資，為上市做準備。 ④ 成熟期 一方面將“骨轉移和肺轉移類器官藥物評價平臺”發展成國內從事癌癥轉移研究必備的明星產品，另一方面根據用戶需求打造個性化定制方案，實現“基礎研究+臨床試驗+市場推廣+用戶反饋”全流程服務；完成公司上市。 【專家介紹】 劉熙秋副教授，華中科技大學同濟醫學院藥學院副教授，研究方向為體外疾病模型的構建。華中科技大學海外引進人才、湖北省回國科技人員創業促進會成員、歐洲癌癥研究協會大使、中國生物醫學工程學會高級會員、廣東省精準醫學應用學會類器官和器官芯片分會委員。2007年和2012年于中國科學技術大學取得生命科學學士和生物材料博士學位，2012-2016年任法國國家科學院研究員。以第一作者或通訊作者發表高水平SCI論文20余篇，其中包括Advanced Materials, Biomaterials,  Journal of Controlled Release等國際一流期刊，出版英文專著1部。近5年主持國家自然科學基金2項、湖北省自然科學基金2項、華中科技大學校級基金2項，授權專利2項。擔任英文期刊《Materials Today Bio》和《Acta Materia Medica》編委、廣東省科技咨詢專家庫候選專家、中國深圳創新創業大賽評委等職務。曾獲中國科學院院長獎、2021湖北省科學技術進步一等獎、第三屆“花果山英才”創新創業大賽二等獎等榮譽。

XM-D014下丘腦與垂體激素對靶器官作用電動模型 ? XM-D014下丘腦與垂體激素對靶器官作用電動模型由集成電路控制，主要演示丘腦垂體的激素對相應靶器官細胞分泌的功能作用，示腺垂體（前葉）、中間部、腦神經垂體（后葉）。 ? 一、顯示內容： ■ 腺垂體（前葉）： 1、嗜酸性細胞： A：生長激素細胞→生長激素→骺軟骨 B：催乳激素細胞→催乳素→乳房發育乳汗分泌 2、嗜堿性細胞： A：促甲狀腺激素細胞→促甲狀腺素→甲狀腺→甲狀腺素→周圍器官組織→反食類到下丘腦 B：促腎上腺皮質激素→腎上腺→腎上素去甲腎上腺→周身→下丘腦 C：促性腺激素細胞→卵巢→雌激素（卵泡刺激素、黃體生成素）（間質細胞刺激激素）睪丸→雌激素 ■中間部：黑素細胞刺激素→皮膚黑素細胞 ■腦神經垂體（后葉）：視上核、室旁核→視上垂體素→子宮→室旁垂體束→后葉A催產素→乳房B抗利尿素→腎遠端曲管→小血管血壓。 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D014下丘腦與垂體激素對靶器官作用電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張