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產(chǎn)品詳細(xì)介紹實(shí)驗(yàn)用快開反應(yīng)釜是我公司根據(jù)廣大用戶的需求，基于普通反應(yīng)釜而研發(fā)出的一款新產(chǎn)品。自推出市場(chǎng)以來深受廣大院校及科研部門的喜愛。它不僅改變了傳統(tǒng)反應(yīng)釜的外觀而且對(duì)操作方式有很大的改進(jìn)，把笨重的體力勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化，節(jié)省了大量時(shí)間，大大的提升了工作效率。具體特點(diǎn)如下：1. 釜蓋的開啟：普通型是用 8-M20螺栓緊固，開啟時(shí)需要一個(gè)一個(gè)將螺母扭下，費(fèi)力費(fèi)工。而快開釜?jiǎng)t是用卡環(huán)及相應(yīng)的螺栓頂壓緊固，開啟時(shí)只要將每個(gè)頂絲松幾下即可取下卡環(huán)，實(shí)現(xiàn)釜蓋快速開啟。2. 釜體的取料：普通型為人工用兩手先取下釜蓋，再提出釜體并翻轉(zhuǎn)，才能將料倒出。而快開釜使用手搖絲杠，可輕松地將釜蓋升起并轉(zhuǎn)位90度，為釜體讓開操作空間。然后再用手搖立柱上的蝸桿帶動(dòng)蝸輪使釜體翻轉(zhuǎn)180度倒料。3. 加熱爐可隨意裝上、拆下。上下只需2秒鐘。使釜體可以在空氣中冷卻，縮短了反應(yīng)過程時(shí)間。上述三項(xiàng)工作，普通釜一個(gè)工作循環(huán)（不計(jì)反應(yīng)時(shí)間）至少需要20-30分鐘，而且費(fèi)力，特別是操作者要忍受高溫的環(huán)境，不小心還可能燙傷。而快開釜每個(gè)工作循環(huán)只需幾分鐘，輕松、省力、不熱不燙、最大限度的保證安全。實(shí)驗(yàn)用快開高壓釜綜合了國內(nèi)外高壓反應(yīng)釜的優(yōu)點(diǎn)，具有外型美觀、結(jié)構(gòu)緊湊、操作方便等特點(diǎn)，釜體與釜蓋間采用快開式卡環(huán)是法蘭聯(lián)接，靠擰緊 8 個(gè)螺栓即可將釜蓋與釜體密封，上釜及開釜時(shí)間短，方便操作； 通過旋轉(zhuǎn)設(shè)備上的升降手輪帶動(dòng)絲桿轉(zhuǎn)動(dòng)將釜蓋升起，按下升降方鐵的定位銷，可將釜蓋移至側(cè)面，方便加料、出料及清刷， 支架上設(shè)有手柄，扳動(dòng)手柄可將釜體繞水平線旋轉(zhuǎn) 120 度，便于倒料及清洗釜內(nèi)殘物。實(shí)驗(yàn)用快開高壓反應(yīng)釜產(chǎn)品投放市場(chǎng)以來，深受廣大科研人員的喜愛，是目前國內(nèi)外試驗(yàn)室最為理想的高壓化學(xué)反應(yīng)試驗(yàn)裝置。

本項(xiàng)目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時(shí)啟 動(dòng)），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強(qiáng)度，極大地提高了氮及 有機(jī)物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國大體上能夠與世界先進(jìn)國家發(fā)展同步。我國擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、語音識(shí)別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入市場(chǎng),但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預(yù)見的是,將來我國的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國的標(biāo)準(zhǔn),在市場(chǎng)上處于弱勢(shì)地位。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問答、多輪對(duì)話、知識(shí)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(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)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(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的知識(shí)挖掘，識(shí)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(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)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(shí)調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)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(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì)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(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(tái)，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報(bào)道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級(jí)期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項(xiàng)成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機(jī)理”重大研究計(jì)劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目，亦作

（一）項(xiàng)目背景 針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，存在需要對(duì)服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析， 但是面對(duì)海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項(xiàng)目旨 在通過實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)開發(fā)一個(gè)人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對(duì)錄音內(nèi)容進(jìn)一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進(jìn)一步采取商業(yè)策略。 （二）項(xiàng)目簡介 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān) 系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的 知識(shí)挖掘，識(shí)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(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)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(shí) 調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要 描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性 判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)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(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì) 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(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

近日，東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國際頂級(jí)期刊《Angewandte Chemie（德國應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。 光捕獲過程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個(gè)也是十分重要的過程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對(duì)于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。 東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計(jì)合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。 通過進(jìn)一步研究，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)該體系在細(xì)胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)定性，同時(shí)證明了其對(duì)高爾基體染色的選擇性。該研究對(duì)于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動(dòng)作用。論文第一作者為東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫，東南大學(xué)為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對(duì)于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個(gè)學(xué)校可都費(fèi)盡了心思。 為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備。 “人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗(yàn)登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，通過人臉識(shí)別打造非接觸式體征識(shí)別與統(tǒng)計(jì)管理方式。 除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場(chǎng)景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實(shí)現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測(cè)，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低防控成本、減少感染風(fēng)險(xiǎn)，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。 此外，這套智能防疫系統(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫中搜集比對(duì)師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動(dòng)摸排并動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。 溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會(huì)和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機(jī)構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院博士教師。 為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈(zèng)了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對(duì)即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

匯萃人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)采用了先進(jìn)的模塊化設(shè)計(jì)理念，創(chuàng)新性的將 python 編程、機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架與工具等實(shí)驗(yàn)課程與機(jī)器人引導(dǎo)、機(jī)器視覺實(shí)訓(xùn)、人臉識(shí)別、語音識(shí)別等實(shí)踐課程融合到一個(gè)平臺(tái)，既有理論知識(shí)的學(xué)習(xí)，更有實(shí)踐操作的體驗(yàn)。 平臺(tái)集中展現(xiàn)了當(dāng)前人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用場(chǎng)景，為培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域人才的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺提供了創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)工具。同時(shí)，通過調(diào)整模塊配置，平臺(tái)還可做為智能制造領(lǐng)域?qū)I(yè)訓(xùn)練平臺(tái)，培養(yǎng)學(xué)生具備應(yīng)對(duì)未來制造業(yè)及其它領(lǐng)域應(yīng)用中對(duì)各種高速定位、測(cè)量、識(shí)別及檢測(cè)等的專業(yè)技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環(huán)境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結(jié)// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺(tái)重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護(hù)：急停按鈕，漏電保護(hù) , 光柵保護(hù)，接地保護(hù) “一臺(tái)多用，專業(yè)培養(yǎng)、靈活搭載、高效低價(jià)”， 這正是匯萃人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的最大特點(diǎn)。