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人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

視頻剪輯是一項簡單卻繁瑣的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的視頻剪輯，剪輯結果有著很強的主觀色彩。通過采集大量各類體育賽事數據進行模型訓練，利用深度神經網絡良好的自主學習能力，采用Centernet作為多目標檢測能力的實現框架，同時利用Transformer重構目標檢測進行連鎖，二次捕捉目標檢測的準確性。CenterNet和Transformer的融合，實現了端到端的目標檢測，在準確性提升的基礎上滿足實時處理視頻的要求。綜合應用多目標檢測跟蹤以及多模式識別技術，實現短視頻的智能化剪輯，極大程度減少了人工工作量，同時也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數據時代背景下有著重要的現實意義。

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

中國電子學會發布“電子信息領域優秀科技論文（2020）遴選活動”入選論文。東南大學尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯合署名的論文《AI for 5G: research

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 趙玉蓉 外國語學院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學院/英語 教研室主任/副教授 語言學、翻譯 四、項目簡介 隨著互聯網的發展，機器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數據”的出現為機器翻譯帶來了新希望，其獨特的“4V”特點將對機器翻譯產生革命性的影響。尤其最近出現的AI同傳給翻譯行業帶來了不小的沖擊，本項目希望通過探究大數據在AI同傳中的應用，分析AI同傳翻譯的優點和局限性，推動機器翻譯的發展。

1.痛點問題 新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規模化的長周期探索。根據國家工業和信息化部對30余家大型骨干企業調查結果顯示，130種關鍵材料中，有32%國內完全空白、54%雖能生產，但性能穩定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發難題。本項目著眼于新材料研發，希望通過創建目前業內空白的智能化新材料研發范式，引領行業智能材料開發自動化服務與工藝的開發。 在數字化、智能化浪潮中，國家和各行業的產業界都非常看重科研的智能化升級。通過持續的交流與調研，我們發現許多企業和研發團隊目前對智能研發存在大量潛在需求，而智能研究服務與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業，以AI賦能研發（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團隊，向國內引進并自主開發世界前沿的AIforScience技術，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術為新材料研發數字化智能服務平臺，可在材料研發過程中對各個尺度以及不同研發階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經網絡，卷積神經網絡等，我們根據不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發，設計智能化的深度學習系統。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設計智能化的深度學習系統。3.針對功能材料研發的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關材料的研發速度，從而大大地降低研發成本與時間，為企業獲得有競爭優勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術，將實驗數據轉換為可操作的智能指導，快速瀏覽并利用復雜的數據，提升認知能力。 智能化研發平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產業化進程，希望對接 1）工程化、產品化所需的資源； 2）新能源、新材料領域合作企業。