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火電汽輪機的末幾級和核電汽輪機的全部級均工作在濕蒸汽區。濕蒸汽給汽輪機帶來兩方面問題：一是蒸汽凝結產生的水分使機組效率降低；二是濕蒸汽中的水分會導致汽輪機低壓級動葉片的水蝕損壞，給機組運行帶來巨大的安全隱患和經濟損失。 而濕蒸汽處于飽和狀態，其壓力、溫度不是獨立參數，目前沒有測量濕蒸汽狀態的成熟技術。項目組基于微波諧振腔介質微擾技術開發了濕蒸汽兩相流測量系統。濕蒸汽的介電常數是蒸汽濕度、溫度和所處電磁場頻率的函數；若溫度已知，當濕蒸汽流過諧振腔，蒸汽濕度變化，引起腔體附近電磁場分布、損耗和相位變化，進而引起其諧振頻率改變，通過測量頻率變化可以間接實現對濕蒸汽狀態的測量。

為中小學校及校外教育機構提供課程整體規劃、學習空間創新建設。

本工藝可以對現有的各類高濃廢水進行減量化處理，解決蒸發工藝（MVR、多效蒸發）在處理高濃工業廢水碰到的技術難題，例如高鹽造成的換熱器腐蝕以及結垢、不能處理高有機物廢水以及高溫蒸發導致的冷凝水有機質含量、氨氮偏高問題。 經研究發現，蒸發溫度降低，能夠減少對金屬材質的腐蝕、結垢以及降低冷凝水中有機物濃度、含鹽量。如果蒸發溫度低于溶液沸點，例如100℃以下，就可以采用非金屬材質制造蒸發設備，這樣就完全解決了高濃廢水中鹽分對設備腐蝕、結垢問題，同時降低高濃廢水有機物蒸發，使得冷凝水有利于后期的生化處理。 如下圖1所示，本技術選擇空氣作為水汽載體，利用空氣與廢水溶液直接接觸后空氣能夠帶走溶液中的水分的原理，實現高濃廢水的蒸發濃縮。由于空氣與廢水溶液直接接觸蒸發，不再需要金屬蒸發換熱器，徹底解決腐蝕和結垢問題。同時，在濃溶液蒸發一定階段后，由特殊設計溶液加熱罐中將鹽泥排除系統，并引入新的濃溶液，繼續蒸發。 不僅如此，在本工藝方便引入高級氧化設備，能夠進一步降低高濃廢水有機物含量，提高本工藝對廢水的處理能力。

項目成果/簡介:本工藝可以對現有的各類高濃廢水進行減量化處理，解決蒸發工藝（MVR、多效蒸發）在處理高濃工業廢水碰到的技術難題，例如高鹽造成的換熱器腐蝕以及結垢、不能處理高有機物廢水以及高溫蒸發導致的冷凝水有機質含量、氨氮偏高問題。 經研究發現，蒸發溫度降低，能夠減少對金屬材質的腐蝕、結垢以及降低冷凝水中有機物濃度、含鹽量。如果蒸發溫度低于溶液沸點，例如100℃以下，就可以采用非金屬材質制造蒸發設備，這樣就完全解決了高濃廢水中鹽分對設備腐蝕、結垢問題，同時降低高濃廢水有機物蒸發，使得冷凝水有利于后期的生化處理。 如下圖1所示，本技術選擇空氣作為水汽載體，利用空氣與廢水溶液直接接觸后空氣能夠帶走溶液中的水分的原理，實現高濃廢水的蒸發濃縮。由于空氣與廢水溶液直接接觸蒸發，不再需要金屬蒸發換熱器，徹底解決腐蝕和結垢問題。同時，在濃溶液蒸發一定階段后，由特殊設計溶液加熱罐中將鹽泥排除系統，并引入新的濃溶液，繼續蒸發。 不僅如此，在本工藝方便引入高級氧化設備，能夠進一步降低高濃廢水有機物含量，提高本工藝對廢水的處理能力。項目階段:批量生產效益分析:與現有廣泛使用的高濃廢水處理工藝或設備相比，其特點及優勢在于： 利用空氣作為蒸發水汽載體，空氣與高濃廢水直接接觸，取消金屬蒸發器，解決了傳統蒸發設備腐蝕和結垢問題。 對蒸發溫度要求低，本工藝既可以使用高溫蒸汽熱源，也可以利用太陽能、煙氣余熱等低溫廢熱熱源，符合節能、環保的要求。 低溫蒸發對水質要求低，能夠有效降低冷凝液有機質成分，廢水無需前端預處理，節約整體廢水處理工藝運行成本。 空氣與高濃廢水接觸蒸發，風機、廢水蒸發溫度可調，對各種濃度和各種成份的工業污水都適用，處理裝置的通用性很強。 能夠方便的引入高級氧化設備，能夠有效拓展廢水處理范圍，突破傳統蒸發只是物理分離的局限性，擴展了該濃縮裝置的處理功能。 空氣始終在裝置內部循環使用，無氣體排放，對環境友好，因此該裝置其具有廣闊的應用前景。 工藝采用的是常壓蒸發，系統安全，維護簡單，自動化程度高，可以有效減少人工維護成本。

在清華大學基礎研究基金，教育部科技重點項目，教育部清華大學自主研究項目等項目的資助下，掌握了多種傳感器的制備工藝，創新性開發出石墨烯人工智能喉，利用多孔石墨烯的優勢，制造出一種收發同體，適合穿戴的集成聲學器件，有望在未來解決聾啞人的說話難題。 這種集成聲學器件，利用石墨烯的熱聲效應來發射聲音，利用石墨烯的壓阻效應來接收聲音，實現了單器件的聲音收發同體。器件使用的多孔石墨烯材料具有高熱導率和低熱容率的特點，能夠通過熱聲效應發出 100 Hz-40 kHz 的寬頻譜聲音。其多孔結構對壓力也極為敏感，能夠感知發聲時喉嚨處的微弱振動，可以通過壓阻效應接收聲音信號。因此，這種器件能夠準確感知聾啞人低吟、尖叫等特殊聲音，并將這種“無含義聲音”轉換為頻率、強度可控的聲音，有望在將來轉換為預先錄制的語言。

人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

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，各個學?？啥假M盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備?！叭斯ぶ悄芊酪呦到y”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅，結合機器學習方法，開創性地提出并研發具備“思維、創新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發現文獻中從未報道過的湍流結構，其混合速率遠超傳統方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發表。鑒于該項成果在工程應用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結構的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 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聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。