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在清華大學(xué)基礎(chǔ)研究基金，教育部科技重點(diǎn)項(xiàng)目，教育部清華大學(xué)自主研究項(xiàng)目等項(xiàng)目的資助下，掌握了多種傳感器的制備工藝，創(chuàng)新性開發(fā)出石墨烯人工智能喉，利用多孔石墨烯的優(yōu)勢，制造出一種收發(fā)同體，適合穿戴的集成聲學(xué)器件，有望在未來解決聾啞人的說話難題。 這種集成聲學(xué)器件，利用石墨烯的熱聲效應(yīng)來發(fā)射聲音，利用石墨烯的壓阻效應(yīng)來接收聲音，實(shí)現(xiàn)了單器件的聲音收發(fā)同體。器件使用的多孔石墨烯材料具有高熱導(dǎo)率和低熱容率的特點(diǎn)，能夠通過熱聲效應(yīng)發(fā)出 100 Hz-40 kHz 的寬頻譜聲音。其多孔結(jié)構(gòu)對壓力也極為敏感，能夠感知發(fā)聲時(shí)喉嚨處的微弱振動(dòng)，可以通過壓阻效應(yīng)接收聲音信號(hào)。因此，這種器件能夠準(zhǔn)確感知聾啞人低吟、尖叫等特殊聲音，并將這種“無含義聲音”轉(zhuǎn)換為頻率、強(qiáng)度可控的聲音，有望在將來轉(zhuǎn)換為預(yù)先錄制的語言。

本成果面向國家/地方植入醫(yī)療器械的重大戰(zhàn)略需求，緊跟國際研究前沿， 圍繞生物材料生物功能性及植入體藥械結(jié)合的研發(fā)主線，基于細(xì)胞外微環(huán)境原理, 探究生物材料界面微環(huán)境特征如何調(diào)控骨/骨關(guān)節(jié)修復(fù)的核心科學(xué)問題，系統(tǒng)地 研究生物材料界面微環(huán)境特征與細(xì)施相互作用規(guī)律及分子機(jī)制，提供生物材料表 面功能化關(guān)鍵技術(shù)，最終為骨/骨關(guān)節(jié)修復(fù)提供新材料。植入體與宿主的生物反應(yīng)首先發(fā)生在材料界面，誘發(fā)細(xì)胞粘附到組織形成的 生物級(jí)聯(lián)反應(yīng)。如何構(gòu)建生物功能性界面并賦予植入體主動(dòng)刺激細(xì)胞/組織功能 的性能，提高其使用壽命，是醫(yī)療器械研發(fā)關(guān)鍵科學(xué)問題之一。本項(xiàng)目創(chuàng)建生物 功能性界面與骨髓基質(zhì)干細(xì)施雙向“交流"調(diào)控的理論假說。利用雙酸腐蝕及陽 極氧化等技術(shù)制備系列鈦基多尺度微米、微/納米、納米結(jié)構(gòu)，揭示微/納米結(jié)構(gòu)〉 納米結(jié)構(gòu)〉微米結(jié)構(gòu)的生物學(xué)響應(yīng)規(guī)律。率先將層層組裝技術(shù)（LBL）技術(shù)引入到鈦 基生物材料界面工程，獲專利授權(quán)。進(jìn)而，利用LBL技術(shù)構(gòu)建生物因子插層多層 結(jié)構(gòu)，調(diào)控骨髓間充質(zhì)干細(xì)胞的分化，并促進(jìn)植入體的骨整合性。首次在鈦材表 面構(gòu)建“三明治”界面結(jié)構(gòu)，調(diào)控成骨細(xì)施/破骨細(xì)施動(dòng)態(tài)生長平衡，開發(fā)出具 有骨質(zhì)疏松治療功效的鈦基新型植入器械。

類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎是世界三大難治病之一。常累及掌指關(guān)節(jié)和腕掌關(guān)節(jié)，關(guān)節(jié)被破壞，導(dǎo)致疼痛，畸形及功能障礙，生活不能自理。在手術(shù)方法上，關(guān)節(jié)融合，滑膜切除，韌帶修復(fù)，關(guān)節(jié)切除成形等有一定療、但在緩解疼痛及功能重建方面均不及人工關(guān)節(jié)置換術(shù)療效可靠，所以我們研制了人工掌指關(guān)節(jié)。

角膜（Cornea）作為眼部的重要組織之一，不僅承擔(dān)著屈光、維持眼部正常結(jié)構(gòu)的功能，對外界的病原體及塵埃顆粒也起到阻擋作用。然而，角膜同時(shí)也容易受到諸如細(xì)菌或病毒導(dǎo)致的眼部感染、化學(xué)或機(jī)械性損傷，以及腫瘤和自身免疫性疾病等影響。因角膜而引起的失明已成為全球第四大致盲原因，主要治療方法就是角膜移植。當(dāng)今全球單側(cè)角膜失明人數(shù)約2300萬，雙側(cè)角膜失明人數(shù)約490萬，但每年角膜供體供應(yīng)量只有約10萬。此外，如果受體患者出現(xiàn)角膜血管化或先前排斥史,移植失敗率可高達(dá)70%。因此，尋找臨床上可大量獲得并且具有良好的生物相容性人工角膜，是當(dāng)前亟待解決的問題。? 郭瓊玉與約翰·霍普金斯大學(xué)助理教授Anirudha Singh，美國工程院、醫(yī)學(xué)院兩院院士Jennifer H. Elisseeff合作，在國際上率先提出并實(shí)現(xiàn)了蛋白多糖類似物對膠原蛋白納米纖維結(jié)構(gòu)的有效調(diào)控（圖2）。 據(jù)悉，角膜膠原纖維的直徑大小與排列方式對角膜材料的透光率和機(jī)械性能起著決定性的作用。該研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)糊精類環(huán)狀低聚糖能夠調(diào)節(jié)膠原纖維的玻璃化、排列和超微結(jié)構(gòu)，尤其是β－環(huán)糊精添加到I型膠原蛋白中后產(chǎn)生了與供體角膜相似的纖維層狀結(jié)構(gòu)，從而得以獲得一種具有優(yōu)越透明性和機(jī)械韌性的人工角膜植入物，并且在體外和兔角膜部分切除術(shù)模型上驗(yàn)證了該仿生人工角膜的生物相容性和手術(shù)性能。這項(xiàng)工作為體外制備具有臨床轉(zhuǎn)化前景的仿生人工角膜研究奠定了基礎(chǔ)。

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,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),在市場上處于弱勢地位。

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)證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對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)?？啥假M(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，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)校各部門對即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

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。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。