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水凝膠仿生軟骨材料顯示出各向異性的微觀結(jié)構(gòu)，并表現(xiàn)出優(yōu)異的力學(xué)性能，拉伸強(qiáng)度為10.65 MPa，韌性為52.2 MJ/m3，壓縮強(qiáng)度為4.86 MPa，高于其他的各向同性水凝膠以及大多數(shù)報道的水凝膠材料。

第四范式成立于2014年底，是國際領(lǐng)先的人工智能平臺與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動社會進(jìn)步、企業(yè)增長的引擎。依托于領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費(fèi)者為中心的全鏈路客戶流量運(yùn)營，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過自動化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場景中，提升業(yè)務(wù)場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進(jìn)行溝通對接！

2022年9月14日，我校劉少軍院士團(tuán)隊(duì)在BMC Biology在線發(fā)表了題為“Symmetric subgenomes and balanced homoeolog expression stabilize the establishment of allopolyploidy in cyprinid fish”論文。

1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點(diǎn)和生殖調(diào)控機(jī)理，創(chuàng)建大鯢子 二代生殖調(diào)控技術(shù)和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規(guī)模化培育技術(shù)；2 .選育和培育出體質(zhì)健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導(dǎo)性腺發(fā)育與雄雌同步成熟，使用高活性催產(chǎn)劑進(jìn)行人 工催產(chǎn)，催產(chǎn)率達(dá)72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實(shí)現(xiàn)大鯢子三代苗種規(guī)模化生產(chǎn)，能提供大批量子三代苗種供養(yǎng)殖部門發(fā)展 大鯢養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，并在自然保護(hù)區(qū)放養(yǎng)，還進(jìn)行子三代健康養(yǎng)殖示范，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和 生態(tài)效益

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、中央高校基本科研業(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。 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)基金和中央高校基本科研業(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)用推廣價值。

近期，西湖大學(xué)人工光合作用與太陽能燃料中心孫立成實(shí)驗(yàn)室在探索這一未解之謎的過程中取得進(jìn)展。