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北京體育大學主導研發的全球首款基于AI圖像識別技術的三維運動解析系統可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術分析，獲得運動生物力學的詳盡參數。該系統利用AI 技術大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛?！巴ㄟ^人工智能機器學習的新技術，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去?！睓C器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”此外，這項發明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

研發階段/n內容簡介：用人工神經網絡將生產過程的數據所隱含的目標函數關系降維映射到二維平面上，自動生成目標函數的等值曲線，由此可展現出操作空間的面貌和特征，直接識別出最優操作點或最優操作區域，實現生產過程的操作優化，達到降低原料消耗和能量消耗、提高生產率和產品質量、把對環境污染降到最小的目的。技術指標：1、人工神經網絡降維優化技術通過降維，在映射平面上能全景式的展現出多維空間的面貌和特征，可以根據優化目標選擇最優操作區域，最大限度的挖掘生產過程或裝備的潛力；2、當最優操作點或區域不在現有數據集合區域

分析說明國內外相關技術的狀況和項目背景，項目基于什么，做了什么，形成了什么技術或產品，  主要創新點或優勢（少寫理論，多介紹成果，精煉易懂，300 字以內）。 高鐵組基礎設施中螺栓結構處處可見，大量螺栓松弛檢測和擰緊工作依靠人工操作，不僅費事費   力且易漏檢漏測，為了降低勞動強度、提高工作效率和準確度，需設計一種專用雙臂機器人替代作業 者進行螺栓校驗和緊固工作。項目包括柔順軌跡規劃控制、協同緊固操作控制及環境和對象特征提取 等諸多研究難點。 項目基于該需求已經在軌跡規劃控制方面做了大量研究，其中建立了關節剛度模型，并提出了考   慮運動和動力約束下的軌跡優化方法，基于該方法能夠對機器人實現快速、平穩、準確的軌跡運動控制， 從而達到提高操作效率和操作精度的目的。

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本項目提出將多個龍伯透鏡單元組成陣列式分布，通過在透鏡底部布置多個饋源，可實現波束相控陣，同時智能化接收、發射多個波束，具有掃描角度大、覆蓋范圍廣的優點。 

面向數字人的大規模生成需求，發展生成式人工智能理論，探索機器學習方法從數據中自動化學習數字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術、表情驅動數字人技術、語音驅動數字人技術三項世界領先的技術，以低成本、高效率生成可驅動的高保真數字人。該技術能夠極大提升數字人的生成質量與生成效率，支持大規模高精度的數字人生成，具有廣泛的應用前景。

本發明是一種人工氣候室的控制方法，通過傳感器元件實時檢測氣候室內部的溫度、濕度，并用濾波器對信號進行濾波處理，濾除外界或傳感器干擾帶來的信號擾動。然后在考慮光照產熱作用的情況下，控制器采用帶預測的滯后魯棒控制處理算法，穩定、準確地控制氣候室內部的溫度、濕度，采用燈光分級前饋的方法直接設定光照度，最后通過執行器作用于人工氣候室。該控制方法采用最少的操作動作，在最小能耗下實現人工氣候室溫度、濕度及光照的高效控制。

失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發生和發展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數個小時的集中工作才能完成，無法應對大規模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。 人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優點。此外，還可以在大數據層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫學診斷技術的全系統的各個環節，系統的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現對監控區域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統智能識別，發現火情實時向后端監控中心發送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰方案，達到快速消滅火災的目的。 系統可協助管理人員，對監測區域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。