海信交互式触控一体机增强版WR系列，具备差异化功能，配置高且用户体验好，创新性的 加入AI智能识别，NFC权限管控，以及摄像头和麦克风功能，迎来全新智慧课堂。将触控层与显示层全面贴合，滤除空气层减 少反射，可视角度更高，画面更清晰。内置摄像头人脸识别进行教室设备管控，秒 刷人脸简化解锁操作，保障设备安全。全流程教学数据一站式融通，实现高效互动 课堂。高配教学系统，高速引擎运转工作，帮助多 媒体课件流畅播放、不卡顿。密码锁，按键锁，NFC联动校园一卡通等多 重设备权限管理方式，助力设备管控，保障信 息安全。全新白板，全新教学工具，支持智能绘图，智 能绘表，智能书写，智能无处不在，让教室更 智慧，教学更省力。

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。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。

成果描述：一种滚筒式麦冬烘干和去根须一体机,包括支撑架、下箱体、前箱板、主动轴大齿轮、从动轴小齿轮、搅拌轴、后箱板、进料口、出料口和上箱体,前箱板上有主动轴大齿轮和四个从动轴小齿轮,主动轴大齿轮和四个从动轴小齿轮各配合有一根搅拌轴,出料口设置在下箱体上,进料口设置在上箱体上,前箱板、后箱板、下箱体和上箱体将五根搅拌轴密封。该滚筒式麦冬去根须和烘干一体机结构紧凑,传动性能好,相对于带式烘干机来说占用空间小,还可以在麦冬烘干的同时实现去根须功能。市场前景分析：该滚筒式麦冬去根须和烘干一体机结构紧凑,传动性能好,相对于带式烘干机来说占用空间小,还可以在麦冬烘干的同时实现去根须功能。与同类成果相比的优势分析：国内领先

该机能一次完成挖掘、去土、输送、摘果、分离、清选、集箱 等作业，极大地提高了劳动生产率。该机在挖掘、夹持、输送、去土、摘果等 关键技术均采用课题组研制的最新科技成果，样机性能已通过农业部农业机械 试验鉴定总站检验，主要技术参数和技术经济指标达到国家标准要求。本机适 用于我国所有花生垄作地区的收获。经各花生主产区田间试验表明每机平均作 业效率 1.8 亩/小时左右，比人工作业效率提高 25 倍以上；摘果率≥97%、总损 失率＜3.5%。该机结构相对简单，制造成本仅 7.5 万元左右，应用技术要求不 高，因此该机有着极为广阔的推广应用前景。 

简介：本发明公开一种具有拆分与读码功能的火车车轮钢坯推钢机，属于轨道交通装备制造技术领域。该推钢机包括主推缸装置、U型槽、双U型座、横向推钢机构、第一扫描器升降机构、第二扫描器升降机构、次推缸装置、扫描器X向移动机构、接近开关、液压系统及控制系统；起重机吸盘将几个钢坯一起放进U型槽后，主推缸装置将钢坯推到双U型座上，第一升降扫描器读码后，横向推钢机构将钢坯推到双U型座另一弧形槽上；如果第一升降扫描器未读到，第二升降扫描器读码，然后次推缸装置把读过码的钢坯推出双U型座，再由机械手抓取送进环形加热炉，以此类推。本发明的应用明确了依次进入加热炉的钢坯标识码序列，为车轮生产过程单件跟踪提供了必须的信息。  

本发明公开了一种零中频全双工收发机的数字自干扰消除方法，该方法主要应用于数字自干扰消除器内，根据接收端采样后得到的数字信号，以及发射端已知的数字波形，对收发机信号传输链路中的自干扰进行估计。该方法可消除理想元器件下发射机产生的自干扰，由发射链上变频调制器和接收链下变频解调器的IQ不平衡产生的镜像自干扰，由发射链功放失真产生的非线性自干扰，以及IQ不平衡和功放失真联合导致的镜像非线性自干扰。该方法相比较于传统的增广复数LMS算法，可以在发射信号功率较大时仍获得理想的自干扰消除效果和较快的收敛速度，具有很强的实用性。

发明公开一种基于最大似然准则的主系统收发机间信道增益估计方法，主基站与主用户之间采用CLPC，主基站的发射功率包含了主基站与主用户之间信道增益的信息；同时，主基站的发射功率信息包含在认知发射机接收到的信噪比数据中；本发明采用最大似然准则来提取多个独立SNR中关于主基站与主用户之间信道增益信息，并且得到该信道增益的解析式，从而估计出主基站与主用户间的信道增益；

本发明公开了一种针对多输入多输出发射机的共享数字预失真系统，包括共享数字预失真模块，输入信号经过共享数字预失真模块产生预失真信号，预失真信号经过功率放大器产生输出信号，将预失真信号和输出信号均送入系数提取模块和容限计算模块，系数提取模块计算出每个功率放大器对应的数字预失真器的系数，容限计算模块计算出每个功率放大器的系数容限，将所有功率放大器的系数容限送入共享数字预失真器个数判决模块，计算出共享数字预失真器的个数，根据共享数字预失真器的个数更新共享数字预失真模块。本发明还公开了针对多输入多输出发射机的共享数字预失真方法。本发明能够以较低的代价实现所有通道中的功率放大器的线性化。