中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 赵玉蓉 外国语学院/英语 2016/2020 201631131102 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 阮先玉 外国语学院/英语 教研室主任/副教授 语言学、翻译 四、项目简介 随着互联网的发展，机器翻译成为翻译活动中的重要的辅助工具。而机器翻译错译、死译频出，给翻译工作带来诸多不便。近年来，“大数据”的出现为机器翻译带来了新希望，其独特的“4V”特点将对机器翻译产生革命性的影响。尤其最近出现的AI同传给翻译行业带来了不小的冲击，本项目希望通过探究大数据在AI同传中的应用，分析AI同传翻译的优点和局限性，推动机器翻译的发展。

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。

智慧校园是大数据时代、人工智能时代发展的产物,蓝鸽AI一体化智慧校园以物联网为基础，充分应用5G/人工智能技术经过一体化的设计

由于我国现在投运的机组其经济性指标比起国外先进机组还有很大差距，因此，除了对经济性差的老机组进行淘汰和改进外，加强对在役锅炉的优化设计研究等工作也是一种改变落后状态行之有效的方法。

1、项目概述 由于我国现在投运的机组其经济性指标比起国外先进机组还有很大差距，因此，除了对经济性差的老机组进行淘汰和改进外，加强对在役锅炉的优化设计研究等工作也是一种改变落后状态行之有效的方法。 2、技术创新点 (1)理论上的创新点 项目组在结合多种算法的同时，提出了修正系数这一重要调整参数，从而使得热力计算能够针对某特定锅炉进行准确预测。大大提高了计算的可靠性和准确性。 (2)方法上的创新点 针对大型煤粉锅炉存在的实际问题，项目组首次提出了截短分隔屏增加省煤器的优化改造方案。改造方案可以同时解决过热器减温水过量和二次汽欠温的问题。通过截短分隔屏，减少了过热蒸汽系统吸热量，从而降低了过热系统减温水，同时使得高温再热器的入口烟气温度升高，从而解决了再热器欠温的问题。在该方案的基础上，增加尾部省煤器受热面，进一步降低了过热系统减温水量，同时抑制了排烟温度由于截屏而升高这一隐患。完满解决了锅炉存在的问题，大大提升了机组运行的安全性和经济性。 3、同类技术产品或成果比较 项目组采用热力校核计算和数值模拟相结合的方式对锅炉改造效果进行了全面评估。目前，同时采用这两种方式的对锅炉改造进行预测评估的报道比较少见。热力计算和数值模拟两个手段相辅相成，结合起来可以为电厂提供全面的优化改造预测信息。热力计算着重于锅炉内辐射受热面和对流受热面的换热情况，但无法反映改造对炉内流场和温度场乃至组分场的影响，数值计算可以在热力计算的基础上对炉内场的信息进行预测。在锅炉热力校核计算准确性方面，关键是计算所采用的半经验公式的可靠性和准确性。数值计算方面关键是所采用的计算模型的可靠性、准确性及使用计算网格的合理性。方法创新点主要是提出新颖的切实有效可行的受热面改造方案，经过一处改造，同时解决多个问题，降低了改造成本，提高了改造效率。 4、能为产业解决的关键技术 关键技术有两个方面：热力校核计算制订优化受热面改造的合理方案；预测改造方案实施后的锅炉炉内燃烧工况、流动工况及经济效益。 5、已应用的成功案例 项目组已经积累了多年经验，目前已经成功应用的案例主要有： （1）内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司的1#、3#锅炉对流受热面优化改造； （2）河北大唐王滩发电厂1#、2#炉受热面的优化改造； （3）大唐韩城第二发电厂有限责任公司的二期3号锅炉对流受热面优化改造。 应用范围： 主要应用于我国大容量煤粉锅炉以及循环流化床锅炉的受热面优化改造。针对各个不同改造方案进行热力校核计算，根据对计算结果的分析对比，为电厂提供合理可行的改造方案，以期解决电厂锅炉运行中所出现的安全隐患问题及经济性较低的问题。

本项目联合中德智能制造研究院，借力德国专家资源，组建了一支可快速响应企业传统产线智能化升级改造的物联网中控平台研发团队。团队致力于打造智能制造示范工厂，目前与南瑞集团、大全集团、泉峰集团等企业的生产系统升级优化项目正在实施中。

1.痛点问题 表面活性素是一种枯草芽孢杆菌脂肽，分子结构含7个氨基酸环肽及13-16个碳链长度的脂肪酸，作为脂肽家族生物表面活性剂的代表性分子，具有优异的表面/界面活性、稳定性及抑菌、杀虫等性能。因此，其在石油开采、工农业、医药、日化等领域展现出了非常广阔的应用前景。 但发酵产率低严重制约了表面活性素的工业化生产和应用。研究表明，野生菌株的产量通常为1g/L以下。培养基和培养条件优化后，产量提高也很有限。菌株的基因工程改造方面也比较困难。表面活性素（脂肽）合成机制为特殊的非核糖体肽合成机制，基因簇很大，长度达到26Kb以上。因此很难实现异源表达，只能进行基因组原位突变改造。其分子结构中既包含氨基酸、也包括脂肪酸，因此代谢途径也很复杂。此外，发酵培养过程中，严重的起泡和泡沫溢出问题也制约了工业化的进程。 2.解决方案 化工系于慧敏教授团队从南海底泥等特殊环境中筛选获得了产表面活性素野生枯草芽孢杆菌，进一步采用原位编辑超强启动子工程、特点氨基酸和脂肪酸代谢工程和营养细胞-芽孢调控综合策略，成功构建高产表面活性素的无休眠枯草芽孢杆菌超级细胞工厂，并进一步打通了高产表面活性素新工艺，获得了表面活性素液体和粉末产品。 3.合作需求 本项目寻求有志于在石油开采、工农业、日化洗涤等不同应用领域进行脂肽（表面活性素）新产品开发的企业开展合作，尤其是在上述不同领域具有孵化资源或资金，在工程化、产品化所需的场地、实验条件等方面具有生产和销售优势或经验的企业。也寻求对不同应用场景具有共同开发兴趣的企业开展技术合作。最后，也希望与一些高科技园区进行对接，推动产品生产线建设。

蓝宝石衬底生产自动化改造（非标改造）:（生产过程自动化 可视化 数字化）物流：物料自动输送，与机器人通信,实现上料下料的自动输送生产过程：机器人控制柜与生产设备通信,互联控制,协同作业,一个环节包含10多个节拍的流程控制,并可以实现人机料法环追溯。质量检测：产品下线后自动进行厚度检测并收集检测数据总控系统:设备总控制（SCADA）难题内容：1.其过程包含很多变化和不确定因素增加实施难度和复杂性2.在线测量：产品检测的厚度精确度是微米,是否能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测,自动检测产品厚度,自动判断是否合格。