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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(nèi)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(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)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(xiàn)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(yè)下游業(yè)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(fā)現(xiàn)轉換為可落地的業(yè)務決策，這些數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關系分析。根據(jù)詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內(nèi)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(shù)據(jù)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(jiān)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(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)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(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)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(fā)現(xiàn)文獻中從未報道過的湍流結構，其混合速率遠超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)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(xiàn)實場景中，存在需要對服務行業(yè)錄音文件內(nèi)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(fā)一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉文本后，對錄音內(nèi)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(yè)進一步采取商業(yè)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(xiàn)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(yè)下游業(yè)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(fā)現(xiàn)轉換為可落地的業(yè)務決策，這些數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進、風 險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業(yè)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(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調(diào)用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關系分析。根據(jù)詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統(tǒng)計，對于目標樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內(nèi)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(shù)據(jù)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(jiān)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(jù)情緒標識，用情緒進行搜索和統(tǒng)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(lián)詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)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(diào)等。

匯萃人工智能實訓平臺采用了先進的模塊化設計理念，創(chuàng)新性的將 python 編程、機器學習理論和方法、深度學習框架與工具等實驗課程與機器人引導、機器視覺實訓、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學習，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現(xiàn)了當前人工智能技術的主要應用場景，為培養(yǎng)人工智能領域人才的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺提供了創(chuàng)新性的學習工具。同時，通過調(diào)整模塊配置，平臺還可做為智能制造領域專業(yè)訓練平臺，培養(yǎng)學生具備應對未來制造業(yè)及其它領域應用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業(yè)技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環(huán)境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護：急停按鈕，漏電保護 , 光柵保護，接地保護 “一臺多用，專業(yè)培養(yǎng)、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓平臺的最大特點。

1. 痛點問題 本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過程中的抗原精準設計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。

本實用新型公開了一種可移動的植物組織培養(yǎng)育苗的煉苗裝置，該煉苗裝置包括煉苗框架、由若干層隔板將煉苗框架分割成若干放置組培苗的煉苗室和安裝在煉苗框架外側的煉苗窗組成。本實用新型的可移動的組培苗煉苗裝置運行穩(wěn)定，具有防雨、調(diào)整光強度、試管苗受光均勻、隨意移動等功能，不受煉苗場地的影響，本煉苗裝置可以隨時調(diào)整試管苗受光面，擺放試管苗時可以在瓶與瓶之間不留空隙，因而提高了煉苗空間的利用率，縮短了煉苗時間，提高了煉苗效率。

項目成果/簡介:本實用新型公開了一種可移動的植物組織培養(yǎng)育苗的煉苗裝置，該煉苗裝置包括煉苗框架、由若干層隔板將煉苗框架分割成若干放置組培苗的煉苗室和安裝在煉苗框架外側的煉苗窗組成。本實用新型的可移動的組培苗煉苗裝置運行穩(wěn)定，具有防雨、調(diào)整光強度、試管苗受光均勻、隨意移動等功能，不受煉苗場地的影響，本煉苗裝置可以隨時調(diào)整試管苗受光面，擺放試管苗時可以在瓶與瓶之間不留空隙，因而提高了煉苗空間的利用率，縮短了煉苗時間，提高了煉苗效率。

項目概況 該靜態(tài)模型提供了一個融建筑平臺、空調(diào)設備、中央空調(diào)系統(tǒng)于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實時教學環(huán)境、產(chǎn)品展示平臺。 本項目處于國內(nèi)先進水平，擁有自主知識產(chǎn)權。主要特點 該模型將平臺、設備及系統(tǒng)融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺。我們認為，建筑平臺與中央空調(diào)系統(tǒng)是一個有機的整體，離開建筑平臺談中央空調(diào)，有如無水養(yǎng)魚，這正是市面上諸多空調(diào)模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數(shù)等比例制作，部件之間采用了拼裝結構，可拼出任意種建筑形式。讓學生在自由拼裝中了解建筑知識。 （2）設備模型。包括了中央空調(diào)從主機到末端的各類設備的實體靜態(tài)模型。各模型均按主流品牌的設備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統(tǒng)搭建。利用上述建筑平臺、設備模型，以及配套的管材、配件，學生可自行搭建各類中央空調(diào)系統(tǒng)。 系統(tǒng)可用于教學，也可用于產(chǎn)品展示。 技術指標     模型按建筑模數(shù)等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實用性強，可反復使用。是一種新穎的教學和產(chǎn)品展示平臺。市場前景     近年來在部分教學活動中使用，贏得了眾多客戶的信任和支持，具有良好的市場前

業(yè)界首個針對AI在極端和對抗環(huán)境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發(fā)展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協(xié)作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數(shù)據(jù)無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統(tǒng)可能出現(xiàn)匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業(yè)的輔助駕駛和自動駕駛系統(tǒng)就都曾出現(xiàn)過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發(fā)動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經(jīng)通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發(fā)展，AI算法模型將運用金融決策、醫(yī)療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發(fā)凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋等均提倡要發(fā)展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區(qū)、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業(yè)與組織不具備該領域的專業(yè)技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網(wǎng)絡安全時代，網(wǎng)絡攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業(yè)高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據(jù)實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續(xù)提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環(huán)節(jié))提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統(tǒng)識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內(nèi)外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統(tǒng)的識別結果，而測試的這幾家互聯(lián)網(wǎng)公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業(yè)在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內(nèi)的企業(yè)高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優(yōu)勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數(shù)據(jù)即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業(yè)算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據(jù)模型在對抗樣本攻擊下的表現(xiàn)進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經(jīng)過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數(shù)字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產(chǎn)品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經(jīng)演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數(shù)字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監(jiān)控設備下實現(xiàn)隱身……因此，除了針對數(shù)字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯(lián)合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產(chǎn)品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現(xiàn)在AI監(jiān)控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發(fā)現(xiàn)類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發(fā)生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業(yè)而言，這將是人工智能產(chǎn)業(yè)邁向健康可控發(fā)展之路的一大步。?