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主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)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(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)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(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)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(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)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(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)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(yīng)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(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)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(guān)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(qū)，結(jié)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(jié)構(gòu)，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(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結(jié)構(gòu)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(wù)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(yīng)用場景結(jié)合計算機和人工智能技術(shù)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(zhuǎn)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(jié)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(guān) 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)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(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)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(guān)鍵技術(shù) 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(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)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(yīng)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(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)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(guān)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(shè)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(dǎo)、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(shù)的主要應(yīng)用場景，為培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域人才的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)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(lǐng)域?qū)I(yè)訓練平臺，培養(yǎng)學生具備應(yīng)對未來制造業(yè)及其它領(lǐng)域應(yīng)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(jié)// 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(shè)計與應(yīng)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(shè)計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設(shè)計。

項目概況 該靜態(tài)模型提供了一個融建筑平臺、空調(diào)設(shè)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(quán)。主要特點 該模型將平臺、設(shè)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(jié)構(gòu)，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(shè)備模型。包括了中央空調(diào)從主機到末端的各類設(shè)備的實體靜態(tài)模型。各模型均按主流品牌的設(shè)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(shè)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(shù)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(fù)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(shù)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(chǔ)技術(shù)，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(yīng)用場景的背后，往往也藏著由技術(shù)性缺陷導(dǎo)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(gòu)就曾經(jīng)通過3D技術(shù)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(dǎo)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(guān)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(yīng)用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領(lǐng)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(fù)雜，相關(guān)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(shù)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(lǐng)域的專業(yè)技能來妥善應(yīng)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(luò)安全時代，網(wǎng)絡(luò)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(yīng)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(wù)。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(wù)，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(jié)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(fù)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(fù)能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應(yīng)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(wù)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(jié)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(yīng)用時的選擇，如果他們的人臉比對技術(shù)存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應(yīng)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(yīng)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(shè)置，免去了重復(fù)造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應(yīng)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(jié)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(jié)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(dǎo)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(shè)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(lǐng)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(yīng)的防御技術(shù)，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(shù)不成熟導(dǎo)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(luò)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(lǐng)域的征程，并開始以標準化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應(yīng)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。?

  腸癌合并同時性腹膜轉(zhuǎn)移（PC）的發(fā)病率約為5-10%，復(fù)發(fā)時合并腹膜轉(zhuǎn)移發(fā)病率為25-44%。“腹膜轉(zhuǎn)移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術(shù)的機會，未來能夠明顯延長腸癌患者的生存期。”王輝教授說。2018年團隊和深圳騰訊AI lab建立了合作關(guān)系，研發(fā)一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的ResNet3D系統(tǒng)。經(jīng)查，這是世界上第一個診斷腸癌腹膜轉(zhuǎn)移的AI平臺，能夠自動識別原發(fā)腫瘤特征，同時提取腫瘤臨近腹膜的影像學特征，構(gòu)建基于人工智能的SVM分類器。訓練組一共納入了19814張CT圖像，驗證組包括了7837張CT圖像。    研究發(fā)現(xiàn)，ResNet3D的AI系統(tǒng)僅需花費34秒就自動識別并診斷了所有驗證圖像。“ResNet3D+SVM分類器”的腸癌腹膜轉(zhuǎn)移診斷的準確性高達94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達94%，明顯優(yōu)于常規(guī)增強CT的診斷能力。

利用人工喉代償人體聲帶是這些患者恢復(fù)發(fā)聲功能的一種有效途徑。北航研究團隊以基于語音相關(guān)的多參數(shù)自由調(diào)控為目標，在深入的理論研究基礎(chǔ)上，已經(jīng)成功研發(fā)了三代電子人工喉。第一代頻率固定手執(zhí)式電子人工喉；第二代頻率二值可調(diào)分離式電子人工喉；第三代基于生理參數(shù)調(diào)控型電子人工喉。 已完成工程樣機。