网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制，通过建立和完善地址库信息，利用多种识别机适配算法，对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等，实现投诉信息的标准化和规范化。

（1）建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准，构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心；应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据，应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据，无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。（2）自主研发了异构数据源多层次数据同步系统，针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据，通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ，数据层分布在客户端，服务器端运行映射层和执行层。（3）提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法，开发了煤矿生产综合管理系统集成平台，实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析，给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。

发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个

基于三维数字化信息管理系统的健康管理和3D打印云平台 卫生行业信息化建设已经走过了二十多个年头，IT 技术的应用越来越成为卫生行业前进必不可少的助推器，IT 技术的应用正在走向如何利用信息化技术提高医疗质量减少医疗差错，如何利用信息化技术进行医疗服务的创新，如何将分散的医疗资源整合，为人民提供更安全更完整的医疗服务。基于远程影像会诊（

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

一、项目简介 激光扫描系统能够直接获取被测目标表面的三维空间坐标，具有采样密度高、点云分布密集等特点，正逐渐成为三维空间信息快速获取的主要手段之一，被广泛应用于文物保护、三维重建、数字地面模型生产、城市规划等领域。团队拥有世界上最先进的车载和静态地面激光扫描系统，具备在城市、海岸带、矿山等环境条件下获取三维点云数据的能力。通过研发点云分割、点云智能量测、三维目标提取、点云分析、三维场景

成 果 简 介 电伴热广泛应用于石油、化工、地铁等领域，本研究成果设计了一种新型的电伴热控制器。系统采    用六管设计，每管采用一主一备方式；可采集 32 路温度 、12 路回路电流、6 路漏电电流；具有主输出 12 路， 报警输出 11 路；具有RS485、CAN、以太网通讯接口。采用物联网和云服务技术，设计了基于物联网云平台的WEB 服务器，可实现PC 端远程监控与移动互联网微信客户端绑定设备、实现人与设备的实时交互， 设备监控、智能数据分析、消息分发、远程升级等服务。

伴随着车联网技术的发展，车与X（X：车、路、行人及互联网等）之间进行信息的高速交互和数据的快速处理也随之成为当下的研究热点，然而由于现有的，特别是6GHz以下无线频谱资源的利用趋于饱和，为了满足车联网应用的需求，需要引入大量的复杂的无线通信技术以充分的利用现有的频谱资源，这样势必造成无线传输系统的复杂，电磁干扰的加剧，设备成本的增加。由于VLC具有超高的可用带宽，极低的信道间干扰，更短的信号传输时延等特点，因此将其作为车联网通信的一种有效的补充手段，与现有的车联网无线传输技术（例如 3G/LTE,

产品详细介绍维视推出的MV-IRVS200是以"中国制造2025"为理论指导、以"智能机器人"为核心而设计的综合性智能制造科研平台，主要解决智能制造涉及到的复杂工程问题，并将智能制造的相关技术和解决方案传输给用户。MV-IRVS200的研究实验在囊括机械设计、电气控制自动化系统设计、视觉系统设计、工业机器人应用及维护、系统集成技术的基础上，额外配置了机器学习、智能控制、立体视觉、柔性制造的系统设计研究项目，以满足"工业4.0"时代对人才技术能力和协作能力的全新要求。功能特性● 多感应器相融合的六自由度机器人● 立体视觉系统● 基于"机器学习"的模式识别系统● 环境感知系统● "一物一码"产品追溯系统● 多感应器相融合的六自由度机器人● 柔性抓取系统

西安健康工程职业学院创建于1999年，是经陕西省人民政府批准，国家教育部备案，具有国家计划内统招资质的全日制普通高等职业院校。学院秉承“弘扬中华传统文化，培养学生健康成才”的办学理念，改变传统教学模式，实施以职业群为导向，产教结合，模块化教学的全新教育体系，重点致力于培养健康产业领域的职业经理人和专业技术人才。学院下设健康管理学院、慢病医学院、康养学院、养生学院、Cloudera大数据学院、航空信息学院、智能技术学院、新能源交通学院、新媒体商学院、生态建筑学院、计算机学院、新丝路国际学院等12个二级学院，开设有30多个专业方向。学院位于风景秀丽，交通便捷，文化氛围浓郁的西安市南郊大学城。与西北工业大学、西安建筑科技大学新校区相邻。三星科技产业园、高新科技产业基地和万亩现代农业园举目相望。校区占地面积580亩，总建筑面积约22万平方米，总投资6.2亿元人民币，投入近3亿元人民币建设专业实训基地，有上百个实训工作室，并配置新型智能化设施设备。教学区，校内专业实训基地，信息中心，智能化图书馆，国际交流中心，孝悌文化体验馆，标准化运动场，庆典广场，休闲景观区，生活服务中心等教学，实训，生活设施一应俱全。为实现以毕业生就业市场为导向，学生入学即就业、毕业能择业的办学目标，学院组织教育、企业、人才市场多方专家，分析研究人才就业市场的变化趋势，论证学院的办学特色定位。“中国梦，我的梦”。为实现莘莘学子的幸福梦想，使人人都有出彩机会，学院实施战略调整，专注健康产业人才培养工程。以“就业即是质量”的理念，定位改革红利释放点，经济发展朝阳产业的职业空间，打造培育具有就业竞争力的技能型专业人才，“崇尚一技之长、不唯学历凭能力”走以毕业生高质量就业塑造品牌，以鲜明特色凝聚核心竞争力的办学之路。