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本項(xiàng)目研究面向成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)需求，尤其是對(duì)智能制造、公共安全場(chǎng)景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺(tái)，研發(fā)了一個(gè)通用性的智能中臺(tái)架構(gòu)，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識(shí)別結(jié)果實(shí)時(shí)推送、預(yù)警和報(bào)警。

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對(duì)飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國(guó)際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長(zhǎng)春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評(píng)述。博士生蒲國(guó)慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對(duì)應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對(duì)飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對(duì)激光器多個(gè)參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過對(duì)飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別，結(jié)合智能算法對(duì)激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識(shí)別。低速時(shí)域采樣無(wú)法識(shí)別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識(shí)別飛秒脈沖積分光譜但無(wú)法識(shí)別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無(wú)法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識(shí)別飛秒脈沖對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對(duì)飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無(wú)法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動(dòng)力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會(huì)主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動(dòng)力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國(guó)家自然科學(xué)基金（61575122）的支持?！禠ight: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評(píng)述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。

Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過程等多個(gè)研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計(jì)、矩陣?yán)碚撘约捌渌浻?jì)算方法作為研究工具和手段。本項(xiàng)目主要針對(duì)Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類和信息檢索等基本問題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁(yè)分類算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時(shí)，在理論上對(duì)這些方法進(jìn)行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實(shí)驗(yàn)方面，我們將分類模型應(yīng)用于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（REUTER-21578語(yǔ)料庫(kù)、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類語(yǔ)料庫(kù)），進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類效果，并應(yīng)用檢索模型在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其性能與BM25相當(dāng)在某些指標(biāo)上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測(cè)試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評(píng)測(cè)中均取得了優(yōu)異的成績(jī)。

項(xiàng)目背景：近年來，我國(guó)自動(dòng)售貨機(jī)蓬勃發(fā)展的最佳時(shí) 期已經(jīng)到來，從零售行業(yè)的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價(jià)值越來越突出，但線下門店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級(jí)引入自動(dòng) 售貨機(jī)，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付功能以及貨物管理功能，使 得自動(dòng)售貨機(jī)運(yùn)營(yíng)效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無(wú)限的 想象空間。隨著移動(dòng)支付的興起，國(guó)內(nèi)自動(dòng)售貨機(jī)市場(chǎng)近幾 年可謂遍地開花，發(fā)展迅猛。近些年自動(dòng)售貨機(jī)行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價(jià)低、性能穩(wěn)定，運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)單，購(gòu)物便利，售賣商品范圍廣 闊的機(jī)器越來越受到運(yùn)營(yíng)商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態(tài)識(shí)別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開門，取走商品后，關(guān)門，通過錄制 取走商品的視頻進(jìn)行解析消費(fèi)者取走的什么商品，從后進(jìn)行 自動(dòng)結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺識(shí)別，能通過人工智能 AI 進(jìn)行識(shí)別商品類別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關(guān)門后通過算法自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者購(gòu)買的商品明細(xì)，目前算法 準(zhǔn)確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對(duì)工廠質(zhì)檢、智能識(shí)別商品明細(xì)、智能補(bǔ)貨統(tǒng)計(jì)等 場(chǎng)景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機(jī)開 門取貨自動(dòng)識(shí)別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來更便捷的購(gòu)物體驗(yàn)。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動(dòng)化控制實(shí)施案 例，承擔(dān)過國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動(dòng)化設(shè)計(jì)。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級(jí) 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯。 

在用戶入廁時(shí)自動(dòng)對(duì)人體相關(guān)健康指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和AI分析，解決人體健康數(shù)據(jù)采集與管理的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，突破通過智能馬桶采集和管理人體健康指標(biāo)的難題，在技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)為：① 無(wú)需培養(yǎng)用戶習(xí)慣，將檢測(cè)過程融入日常生活；② 實(shí)現(xiàn)AI全自動(dòng)檢測(cè)，無(wú)需手動(dòng)操作；③ 檢測(cè)功能多元化，體脂、尿檢、便檢、尿流率、孕期指標(biāo)等一體化集成。目前該成果已獲得30多項(xiàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，是國(guó)際上唯一實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的全自動(dòng)健康檢測(cè)智能馬桶，是老年、孕婦、肥胖、慢病等人群的福音。

    外形尺寸：1055*660*19950mm    容量：920L    顯示屏：7寸電容觸摸屏    層板承重：≥85kg/㎡    側(cè)板及層板：防腐材質(zhì)    門面板：無(wú)色透明    溫度檢測(cè)精度：±0.5℃    濕度檢測(cè)精度：±3%RH(25℃)    過濾器尺寸：400*370*80mm    可視型智能試劑柜優(yōu)勢(shì)一智能、安全    1、嵌入式系統(tǒng)    嵌入式系統(tǒng)“試劑柜管理系統(tǒng)V2.0”，液晶顯示，觸摸屏操作，可監(jiān)測(cè)柜內(nèi)溫濕度，空氣質(zhì)量等信息。    2、外接控制軟件    雙模式-可外接控制軟件“試劑柜控制軟件V2.0”，實(shí)現(xiàn)多柜連接管控，試劑出入庫(kù)管理，查詢?cè)噭┬畔ⅰ?nbsp;   3、智能定位層板    產(chǎn)品需連接外接軟件，通過射頻技術(shù)精準(zhǔn)定位到每層、每個(gè)孔位，主動(dòng)識(shí)別試劑信息，無(wú)需掃碼操作，多種孔位可選。    4、多柜并聯(lián)、系統(tǒng)交互    嵌入式系統(tǒng)和控制軟件可以通過WIFI功能進(jìn)行遠(yuǎn)程交互、多柜并聯(lián)，存儲(chǔ)空間無(wú)限擴(kuò)大，試劑信息統(tǒng)計(jì)更為便利、準(zhǔn)確，導(dǎo)出、打印各式樣報(bào)表，數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)，長(zhǎng)久保存。    5、空氣過濾系統(tǒng)    內(nèi)置活性炭空氣過濾系統(tǒng)，有效解決化學(xué)品氣味影響實(shí)驗(yàn)員身體健康的問題?？筛鼡Q的過濾材料，大風(fēng)量風(fēng)扇、保證內(nèi)部空氣每分鐘循環(huán)三次。    6、雙人雙鎖    有效解決試劑的安全管理，符合《公安部第154號(hào)令》對(duì)于易制毒、易制爆危險(xiǎn)化學(xué)品的管理要求。對(duì)于常規(guī)試劑也可方便的實(shí)現(xiàn)單人單鎖控制。    可視型智能試劑柜優(yōu)勢(shì)二經(jīng)濟(jì)、方便    1、超大的存儲(chǔ)容量    JPG-2000試劑柜的單柜存儲(chǔ)容量達(dá)到了920L，并可多柜并聯(lián)。    2、可調(diào)節(jié)層板    靈活存儲(chǔ)，層高調(diào)節(jié)極為方便，每層可根據(jù)需求放置不同規(guī)格的試劑瓶。    3、RFID刷卡模塊    通過刷卡及輸入密碼可方便的開關(guān)柜門，IC卡片具有多種樣式供用戶選擇，在斷電的情況下具有柜門自動(dòng)鎖止功能，可通過鑰匙手動(dòng)開關(guān)柜門。    4、全模具化設(shè)計(jì)    模具化設(shè)計(jì)降低了客戶采購(gòu)成本，并提高了產(chǎn)品一致性及制造精度，使工件的質(zhì)量有所改善和提高，加強(qiáng)了標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)互換性，現(xiàn)場(chǎng)組裝方便快捷。    可視型智能試劑柜優(yōu)勢(shì)三靈活、擴(kuò)展    1、智能攝像系統(tǒng)    無(wú)人值守，可實(shí)現(xiàn)24小時(shí)全天候視頻監(jiān)控，360°無(wú)死角，硬盤存儲(chǔ)可達(dá)30天，并可無(wú)限擴(kuò)充。    2、UPS電源    具有斷電續(xù)航能力，符合公安部《易制爆危險(xiǎn)化學(xué)品儲(chǔ)存場(chǎng)所治安防范要求》，并可根據(jù)用戶需求定制。

本發(fā)明公開了一種復(fù)雜地理實(shí)體快速查詢的空間語(yǔ)義模式圖構(gòu)建及搜索方法，在于克服現(xiàn)有技術(shù)的 不足，減少―由底向上‖多屬性聯(lián)合查詢的排列組合數(shù)，避免位置描述中的組合爆炸問題，降低效率損失。 其原理如下：將語(yǔ)義與空間聯(lián)合索引，進(jìn)而提出一種―由上向下‖的模式查詢策略，針對(duì)位置描述的自然 語(yǔ)言形式查詢，建立從匹配得出的虛擬位置概念對(duì)象到實(shí)際位置概念集合的快速映射，通過對(duì)象的語(yǔ)義 層次建立位置概念對(duì)象的連接圖，從而為定位過程提供高效的位置概念對(duì)象查詢。&nb

2025年4月26日，中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)以《全國(guó)首家廣電視聽人工智能學(xué)院共建合作簽約儀式舉行》為題對(duì)我校進(jìn)行了報(bào)道。

成果介紹針對(duì)采用比例積分觀測(cè)器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法，可應(yīng)用于整車的BMS軟件算法設(shè)計(jì)。搭建的軟硬件平臺(tái)可應(yīng)用于BMS算法測(cè)試。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)(1)采用比例積分觀測(cè)器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對(duì)模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法；(2)在觀測(cè)過程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計(jì)計(jì)算時(shí)可保證收斂；(3)更好的動(dòng)態(tài)特性與電池充放電周期整體估計(jì)精度，且在電流信號(hào)有噪聲時(shí)仍有較好的估計(jì)精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數(shù)據(jù)，μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。臺(tái)架實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)信號(hào)采集精度良好，性能實(shí)現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對(duì)Ah法進(jìn)行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對(duì)性地設(shè)計(jì)了初值確定方法，得到改良的SOC估計(jì)算法。*明該算法能在整個(gè)電池恒流放電過程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產(chǎn)熱，對(duì)傳統(tǒng)的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計(jì)算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對(duì)SOP估測(cè)影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。結(jié)果表明改良后的估計(jì)算法精度良好可靠，所設(shè)計(jì)BMS具備出色的控制性能。市場(chǎng)前景本項(xiàng)目的涉及的算法設(shè)計(jì)及軟硬件架構(gòu)，可以采用成果授權(quán)、成果轉(zhuǎn)讓或者技術(shù)服務(wù)的形式與汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。