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我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在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。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊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， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊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，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

重慶智能工程職業學院是重慶市人民政府批準、教育部備案的全日制普通高校，面向全國計劃招生。學院位于西部職教名城、重慶職教基地——永川。學院依托華為技術優勢，面向科技前沿辦學，定位云、大、物、智、移等新技術高技能人才培養，是華為ICT人才培養基地、華為ICT師資培訓基地、華為ICT技能大賽賽場、華為“1+X”證書培訓認證中心、華為人工智能聯合技術創新中心。學院立足打造“大學校園+科研機構+產業園區”融合發展共同體，華為（永川）聯合創新中心建在校內。華為指派專家協同推進學院師資建設、專業建設、實習實訓、創新創業、專業認證、就業服務、產業發展，學生在校期間即可獲得產、學、研全方位能力培養和個人發展。學院是華為5G新型智慧校園示范項目，廣泛應用華為最先進設備和技術，搭建了“一平臺（華為數字平臺）、二中心（創新中心、數據中心）、三云（公有云、華為云、私有云）、四網（5G/4G、物聯網、無線網、有線網）”智慧生態，并通過IPV6 over 5G+WIFI6+光纖進行全聯接，通過大數據、云計算、物聯網實現全智能。學院建筑充分借鑒華為深圳總部風格，采用園林式書院布局，格調高雅、環境優美，各種設備設施高端智能，已是熱門旅游目的地和網紅打卡地。在重慶智能工程職業學院讀書，將是您一生最美好的學習時光！ 三、學校地址：重慶市永川區華為大道666號四、招生電話：023-49669696/49669797五、網址：www.cqai.vip

人類早期胚胎發育雖然只有大約7天的時間，但是卻經歷了關鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細胞的命運決定。伴隨測序技術的進步，單細胞測序技術可以有效地揭示早期胚胎發育的細胞命運決定的轉錄圖譜，但是單細胞轉錄組數據也存在許多問題，例如dropout事件（表達的基因未被檢測到），這使得差異分析方法在處理單細胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細胞轉錄組中得到兩個關鍵的基因集。通過比較先前研究中關鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達趨勢發現，差異分析方法對于在多個時期高表達的基因會被排除，這對于胚胎發育中的細胞的異質性是十分不利的。

西安交通大學席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識別技術應用于離心壓縮機的優化工作中，并與沈陽鼓風機集團股份有限公司合作完成了國際上首個完全三維離心葉輪的優化設計及試驗驗證工作。

由于受到云、氣溶膠等不利天氣的影響，基于熱紅外遙感反演的地表溫度數據存在空間不連續問題，阻礙了地表溫度產品的實際應用。

本發明涉及基因工程及微生物發酵領域，公開了一株在可溶性和不可溶性碳源誘導下高產纖維素酶的里氏木霉基因工程菌SEU?7，其分類命名為Trichoderma reesei，菌株號SEU?7，已保藏于中國典型微生物保藏中心，保藏編號為CCTCC M 2016492，保藏日期為2016年9月18日。本發明還公開了該基因工程菌的構建方法及其在不同碳源誘導下生產纖維素酶的應用。與現有技術相比，本發明利用同源重組技術構建了高產纖維素酶的里氏木霉基因工程菌，其在可溶性碳源和非可溶性碳源的誘導下，均表現出極高的產纖維