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本成果提出一種靈活智能燃煤發(fā)電技術(shù)。該成果技術(shù)歷經(jīng)團隊15年科技攻關(guān)，包括了以下成果內(nèi)容： （1）首創(chuàng)了激光拉曼法煤質(zhì)在線檢測技術(shù)，研制了基于煤質(zhì)在線檢測的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （2）提出了基于煤流識別的燃料自學習動態(tài)智能混配模型，發(fā)明了非接觸式煤流自動識別與示蹤技術(shù)，研發(fā)了多煤倉多煤種煤位分層動態(tài)辨識技術(shù)，研制了基于煤流在線監(jiān)測的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （3）發(fā)明了爐膛、煙道及制粉系統(tǒng)CO濃度網(wǎng)格式多點高精度在線監(jiān)測技術(shù)，研制了基于CO/O?雙參量協(xié)同的鍋爐智能燃燒裝備。 （4）構(gòu)建了基于煤質(zhì)-煤流-CO在線監(jiān)測-飛灰含碳量等關(guān)鍵實時參量的燃煤火力發(fā)電靈活燃料、智能燃料燃燒技術(shù)體系，形成了全套系統(tǒng)與裝備。 圖1 激光拉曼煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)示意圖 圖2 基于煤流在線監(jiān)測的鍋爐智能燃燒示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 本項目發(fā)明的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“基于CO/O?雙參量的智能燃燒控制技術(shù)”、“基于煤質(zhì)-煤流-CO-飛灰含碳量等實時多關(guān)鍵參量鍋爐智能燃燒優(yōu)化技術(shù)”、“激光拉曼煤質(zhì)在線檢測技術(shù)”、“非接觸式煤流自動識別與示蹤技術(shù)”，經(jīng)國際國內(nèi)查新及專家鑒定，均為本項目組獨創(chuàng)技術(shù)，其主要技術(shù)參數(shù)國際領(lǐng)先，填補了鍋爐智能燃料燃燒技術(shù)的空白，具有明顯市場競爭力。

模仿動物的仿生機器人為人類探索生命規(guī)律、解決相關(guān)科學問題提供了新方法和途徑，在管道檢測、地形偵察、家庭服務(wù)及教育等方面具備廣闊的應(yīng)用前景，已被列為各經(jīng)濟大國國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要研究方向之一。現(xiàn)有仿生機器人研究取得長足進步，但是在微小尺度內(nèi)實現(xiàn)多模態(tài)運動、多傳感器集成等方面存在諸多挑戰(zhàn)。鼠類兼具體型小巧、姿態(tài)多樣、適應(yīng)性強、社交復(fù)雜，為仿生機器人研究提供了很好的創(chuàng)新思路。本課題組以鼠類作為仿生對象，突破了微小型仿生機器人多關(guān)節(jié)靈巧設(shè)計與系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)，研制成功了集成度高、運動協(xié)調(diào)能力強的仿生機器鼠，機器鼠具有以下基本特點： 1）在形態(tài)及尺寸（188×55×75 mm3）上十分接近真實鼠，擁有類似真實鼠的運動特征，具備12個主動自由度，采用腿足結(jié)構(gòu)，基于行走、小跑、雙足跳躍等步態(tài)控制，可以適應(yīng)多種復(fù)雜地形，實現(xiàn)從屈膝到站立、直行、扭轉(zhuǎn)、匍匐前進等多種仿生運動模擬； 2）通過融合多種材料（硅膠、ABS樹脂）及現(xiàn)代加工方法（線切割、激光加工、MEMS）優(yōu)化機構(gòu)設(shè)計，高度集成了控制、驅(qū)動、無線通訊、感知等模塊，實現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計的高度集成化、小型化、輕量化，所有模塊加在一塊總重量不超過250克； 4）結(jié)合視觸覺傳感系統(tǒng)，研制出了rat-brain控制系統(tǒng)，利用AI技術(shù)可識別當下環(huán)境中的物體，感知觸碰物體表面的粗糙度及紋理特征，以及即時定位與地圖重建。利用無線通信技術(shù)，在保證控制實時性的同時，可通過多機器鼠集群控制實現(xiàn)大規(guī)模在線任務(wù)規(guī)劃。

本實用新型公開了一種智能減速帶，包括彈性材料的減速帶空心外殼和填充在外殼內(nèi)的多孔狀結(jié)構(gòu)的材料，多孔狀結(jié)構(gòu)材料的孔隙中充溢有剪切增稠液體。本實用新型通過充溢在多孔材料內(nèi)的剪切增稠液體，能夠根據(jù)駛過車輛的速度大小，自動改變剛度大小，對高速車輛的起到顛簸和警示的作用，而低速車輛則可以無顛簸、舒適地通過，懲罰高速放行低速，實現(xiàn)對駛過車輛車速的人性化智能引導(dǎo)和控制。

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 學號 高志豪 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計算機學院/計算機科學與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 陳雁 計算機科學學院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計算機科學學院 副教授 機器學習、人工智能、形式概念分析 四、項目簡介 美國海相頁巖氣藏的成功勘探開發(fā)，展現(xiàn)了頁巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時也極大地促進了頁巖儲層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過頁巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁巖氣勘探開采中的重要一環(huán)。頁巖儲層的孔隙作為頁巖組分的一個重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲層剩余儲量的剩余油的分布，因此，對頁巖薄片孔隙的形狀和類型進行研究是十分必要的。但在目前，頁巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強，誤差較大。深度學習是近年發(fā)展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識發(fā)現(xiàn)能力的機器學習算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語音識別、計算機視覺、自然語言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學習方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測識別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項目組將會開發(fā)頁巖薄片智能平臺，通過機器學習算法來學習專家知識，自動識別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。

跌倒報警器以關(guān)愛老人為出發(fā)點，通過便攜式的跌倒產(chǎn)品可檢測老人的狀態(tài)，當老人發(fā)生摔倒時，產(chǎn)品自動發(fā)送求助信號，并將老人的精確位置發(fā)送至監(jiān)護人手機和醫(yī)院，使老人獲得及時救治。同時將位置信息發(fā)送到遠程的健康管理平臺，監(jiān)護人可通過手機查看老人的位置、狀態(tài)、軌跡數(shù)據(jù)，產(chǎn)品還提供計步、柔性定位，一鍵報警、語音通話等功能，為老人提供一份貼心陪伴。

本系統(tǒng)采用層次化、模塊化設(shè)計，整個系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，用戶界面和自動反饋系統(tǒng)組成。數(shù)據(jù)采集控制模塊以單片機為核心，傳感器采集光照強度、CO2濃度、土壤濕度等參數(shù)，也可以接收指令實現(xiàn)對風扇、水泵、加熱板、LED燈等控制器件的控制。傳輸數(shù)據(jù)時，485總線與Zigbee無線模塊連接，每個數(shù)據(jù)采集控制模塊，通過無線傳輸將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，服務(wù)器建立數(shù)據(jù)庫，從而建立專家系統(tǒng)和溯源系統(tǒng)。用戶界面分為PC終端和移動終端，可以在電腦上和安卓平臺的移動設(shè)備上實時觀測環(huán)境參數(shù)，并下達指令做出調(diào)節(jié)。自

我們設(shè)計了一個基于Galileo輪，同時具備平地行駛和越障能力的智能輪椅。其獨特的越障結(jié)構(gòu)將極大地提高輪椅的行駛范圍，輕松跨越樓梯、溝壑、泥濘等地性障礙。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)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(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)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(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)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(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)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(qū)，結(jié)合機器學習方法，開創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)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(fā)現(xiàn)文獻中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作