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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(zhuān)門(mén)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(shuō)：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(guò)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(lái)，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過(guò)諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來(lái)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(xiàn)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(guò)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?？刂骗h(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過(guò)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(guò)程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過(guò)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(guò)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(shuō)：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線(xiàn)性光學(xué)著名專(zhuān)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(kāi)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(guò)去六年來(lái)一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問(wèn)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(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)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(lài)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(lèi)方法通常很難解決維度較高的問(wèn)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(guò)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(lèi)和信息檢索等基本問(wèn)題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問(wèn)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lái)，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(lái)，從零售行業(yè)的視角來(lái)看，隨著線(xiàn)上流量紅利的 衰退，線(xiàn)下流量的價(jià)值越來(lái)越突出，但線(xiàn)下門(mén)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(guò)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(kāi)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(mài)商品范圍廣 闊的機(jī)器越來(lái)越受到運(yùn)營(yíng)商的青睞。目前智能視覺(jué)柜采用靜 態(tài)識(shí)別系統(tǒng)將非常好的滿(mǎn)足上述條件，將來(lái)的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開(kāi)門(mén)，取走商品后，關(guān)門(mén)，通過(guò)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(jué)識(shí)別，能通過(guò)人工智能 AI 進(jìn)行識(shí)別商品類(lèi)別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：掃碼開(kāi)門(mén)，采集視頻或圖片， 關(guān)門(mén)后通過(guò)算法自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)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(chǎng)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(kāi) 門(mén)取貨自動(dòng)識(shí)別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來(lái)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(guò)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(chēng)，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(hù)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(guò)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(hù)習(xí)慣，將檢測(cè)過(guò)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(mén)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(guò)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(xún)?cè)噭┬畔ⅰ?nbsp;   3、智能定位層板    產(chǎn)品需連接外接軟件，通過(guò)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(guò)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(guò)濾系統(tǒng)    內(nèi)置活性炭空氣過(guò)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(wèn)題?？筛鼡Q的過(guò)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(guò)刷卡及輸入密碼可方便的開(kāi)關(guān)柜門(mén)，IC卡片具有多種樣式供用戶(hù)選擇，在斷電的情況下具有柜門(mén)自動(dòng)鎖止功能，可通過(guò)鑰匙手動(dòng)開(kāi)關(guān)柜門(mén)。    4、全模具化設(shè)計(jì)    模具化設(shè)計(jì)降低了客戶(hù)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(pán)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(hù)需求定制。

2025年4月26日，中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)以《全國(guó)首家廣電視聽(tīng)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(chē)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(guò)程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿(mǎn)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(guò)程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過(guò)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(chē)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(chē)零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過(guò)程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動(dòng)汽車(chē)、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號(hào)得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無(wú)功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開(kāi)蓋檢測(cè)以及電壓不對(duì)稱(chēng)、過(guò)壓、過(guò)流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過(guò) RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門(mén)的技術(shù)之一。2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國(guó)家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)提升智能分析和輔助決策能力，