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研究项目

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    详情 序号 项目名称 项目类型 项目组成员 起止时间 经费(万元)
                         
             
    1 大数据软件--医疗大数据智能管理软件 工信部产业基础再造和制造业高质量发展专项 龙军、陈先来、安莹、郭霖、陈云飞 2022-2022 80
                         
             
    2 湘雅医院(皮肤病)互联网医院远程问诊平台 长沙市科技重大专项 龙军、廖志芳、黄文体、杨展、黄金彩、贾婷婷、刘承光、郭霖、齐倩倩、孙龙志、王尚鹏、陈云飞、化刘杰、洪俊坤 2022-2024 400
    项目针对皮肤科疾病,研发能与病患对话、交流问诊的AI医生。围绕多层次多粒度智能体自主进化学习机制关键科学问题,研究高并行自适应AI计算技术、含因果性医学知识图谱动态构建与知识推理技术、多智能体自组织与进化学习技术、面向医学受限自然语言理解与生成技术等四大关键技术问题,为AI 医生提供“AI支撑能力、进化学习能力、知识推理能力、人机交互能力”等四大核心能力,建设覆盖全流程的人机交互远程智能问诊平台,并在湘雅医院(皮肤病)互联网医院开展线上示范应用。                      
             
    3 铁路数据中心智能运维关键技术研究 国铁集团“揭榜挂帅”项目 龙军、罗跃逸、齐倩倩、杨展 2022-2022 80
    结合大数据和人工智能技术,研究基于开发运维一体化的数据中心智能运维总体技术方案和实施策略,研发故障诊断与辅助决策、设备自动化参数配置、海量运维数据趋势预测、网络安全策略优化等技术,研制数字化、可视化、智能化的铁路数据中心智能运维原型系统,研究成果将应用于未来数据中心的管理、应用及基础架构运维的提升和优化中。通过将研究成果逐步落地到真实生产运维场景中,实现更高效的 IT 资源使用、更量化的应用系统评估、更绿色的数据中心运行、更准确的决策辅助。                     
             
    4 地理空间智能核心技术与软件系统(OneGIS) 国家重点研发计划子课题 杨展、费洪晓、孙龙志、化刘杰 2022-2024 100
    经过六十年的发展,以牛顿时空观为基础、以点线面为基本表达模型的地理信息系统(GIS)得到了长足发展,成就了 20 世纪 GIS 的辉煌。随着大数据、人工智能和云计算等新兴科技快速发展和广泛应用,GIS 迎来了重大发展机遇,同时也面临诸多挑战,一场崭新的 GIS 科技革命正悄然而起,以地理空间智能为核心的新一代 GIS 成为前沿战略发展方向。自 1985 年“七五”攻关科技计划实施以来,我国第一代 GIS 连续得到国家四个五年科技计划的支持,走过了“引进、消化吸收、再创新”的道路,在理论、技术和产业化应用方面成就斐然。自“十一五”以来,科技部再次连续三个五年计划超前部署了高性能空间分析、地理大数据挖掘、全息地图和全空间信息系统等一批重大科技项目,并取得了重大突破和原创性成果,为我国 GIS 的新腾飞打下良好的基础。                     
             
    5 基于跨尺度多模态生物医学大数据的肿瘤智能诊疗共性关键技术研究 国家重点研发计划子课题 安莹 2022-2024 55
    项目针对恶性肿瘤生物医学大数据的高维度、跨尺度和多模态特点,研究生物医学大数据的存储方案、共享体系、融合计算、隐私保护和安全监管技术,发展面向生命组学、影像组学、临床表型组学等的大数据汇聚分析的药物靶点和?疾病新型标志物发现的"干""湿"结合的新方法和疾病风险预测新技术;研究整合医学典籍、电子病历等多来源多层次医学知识的智能诊疗知识融合方法,研发构建智能诊疗算法库、通用软件框架及在线分析共享平台。研发以临床需求为导向的面向高维度、跨尺度和多模态临床大数据的集成分析引擎和软件工具,建立面向临床的科研大数据支持系统和操作环境;建立基于生物医学多组学大数?据的面向疾病风险预测、疾病诊断、精准治疗、药靶和疾病生物标志物发现、预后监控的智能化诊疗支持系统;推广并验证系统的临床适用性。                     
             
    6 大规模学生跨学段成长跟踪研究 国家重点研发计划“揭榜挂帅”项目 胡超、罗跃逸、刘承光、齐倩倩、陈云飞、洪俊坤 2022-2024 200
    项目将综合素养定义为学生在受教育过程中形成的跨越学科的价值观、必备品格和关键能力,是学生综合素质和核心素养的融合。在此基础上,项目拟通过理论-技术-数据的反复检验和多轮迭代,充分发挥人工智能、大数据等现代信息技术优势,通过感知学生多场域、跨学段、全过程的活动信息,联结心理学、教育学、计算机、大数据和人工智能等领域专家构建综合素养测评模型和指标体系、攻克关键技术,计算处理多模态数据以构建学生队列,挖掘学生成长规律,实现测评结果在导向、鉴定、诊断、调控和改进方面的作用,提升教育评价的科学性、专业性、客观性。研究内容包括:(1)研发学生综合素养测评理论、模型和指标体系,明晰综合素养核心内涵和内容维度,并依托学生成长跟踪数据构建数据表征模型,解决综合素养内涵难共识、测评活动难开展、结果真实性难保证等问题。(2)攻克多维度多场域的学生数据伴随式采集技术,突破以往过程性数据难存留、各类数据难打通、数据标注精度低、数据权责不清晰、数据安全难保障等局限。(3)攻克学生综合素养多模态数据智能处理技术, 探索行为与指标以及特征与指标的映射关系。(4)攻克长周期学生发展因素画像与成长溯源技术,探索终点事件与关键发展因素的关联关系,揭示长周期学生综合素养发展的可解释性机理。(5)攻克大规模队列建设技术,研发学生跨学段成长跟踪研究平台,开展数据采集与综合素养测评实验应用,形成数据驱动的测评能力和测评解决方案。                      
             
    7 基于体域网的心律失常精准识别与实时可靠预警方法研究 中国博士后科学基金 郭霖 2021-2022 18
    伴随着城市化的进程,人口老龄化问题对有限的医疗资源造成了巨大的压力,成为社会各界不可忽视的问题。然而,传统的医疗信息系统却无法在医院外为老年人和慢性病患者提供实时的健康监测服务。物联网(Internet of Things,IoT)技术被认为是一种革命性的解决方案,可以为老年人和慢性病患者提供不受时间和地点限制的新型健康监测服务,并降低他们对有限公共医疗资源的占用。体域网(Body Area Network,BAN)正是这种基于 IoT 技术的医疗健康监测系统,其在医疗健康领域展现出了巨大的潜力,并且可以适应于不同的场景。本项目的研究工作围绕动态时变的 BAN 系统,其系统参数随时间而随机变化,从资源分配策略、能效优化、以及数据时效性三个方面依次展开研究,通过动态控制系统运行的多个关键参数,提出优化策略方法解决时变 BAN 面临的资源受限问题、服务周期受限问题、以及传输质量问题。                     
             
    8 天基资源智能协同管理评估系统 中国空间技术研究院 龙军、刘丽敏 2019-2022 19
                         
             
    9 基于区块链的高校课程互选共享机制和学分银行系统研究 湖南省教育科学“十三五”规划课题 胡超 2020-2022 1
    本项目提出利用区块链网络的合法节点对用户的学习行为进行存储,将学习行为信息加密广播至全网,并探讨了基于区块链的高校课程互选共享机制和学分银行系统的实现机制。研究适用于高等学校的学习成果认证和转换标准和基于区块链技术的学分银行系统,对于打破“信息壁垒”、提高学习成果认证和转换的公信力与效率、建设个人的终身学习电子档案有积极的意义,并为学分银行的发展提供理论参考。                     
             
    10 基于情感字典与区块链技术的舆情预测研究 湖南省自然科学基金面上项目 胡超 2021-2023 5
    为了克服传统舆情管理体系的技术弊端,突破现有网络舆情风险管理的难点和痛点,提高网络舆情风险管理效率。本项目基于情感字典和区块链相结合的技术提出网络舆情风险管理系统体系,拟采用短文本分析、区块链、情感计算和可视化等新兴信息技术,构建一种基干文本分析与情感计算的舆情倾向预测体系架构,首先对体现网络舆情的短文本的稀疏特性进行降维处理,再利用情感字典和机器学习相结合的情感分析算法提高情感趋向分析的准确率,并进一步挖掘网络舆情中本体间的关联关系,以此为基础构造贝叶斯推理网络,通过智能推理预测舆论走势,刻画舆情的发展趋向,并通过推理可视化方法以直观的形式支撑舆情管控决策,再构建基于区块链技术的舆情风险智能分类账,提高重大舆情风险分析准确性。通过该项目的研究可以更好地捕捉舆情发展趋势,预测重大事件的影响,为舆情危机判定和舆情导向提供可靠的依据。所研究的基于问题稀疏特性的推理方法可促进高效智能推理理论的进一步发展。提出的舆情风险管理方法能够使得舆情风险管理数据更安全、数据可追溯、组织弹性适应性更强, 能有效指引有关系统开发,并增强网络舆情风险管理可控性、提高网络舆情风险管理效率。                     
             
    11 安全威胁情报在智慧校园建设中的研究与应用 2021年高校产学研创新基金“新一代信息技术”创新项目 胡超 2021-2022 5
    智慧校园在不断地建设和发展的过程中一直遭受着各种各样的网络安全攻击,面对复杂的攻击,依靠个人或单个组织的技术力量仅能获得局部的攻击信息,无法构建完整的攻击链,更无法准确有效地预防攻击者。网络安全威胁情报是一种有效提高防护方响应能力和效果的手段,本项目结合智慧校园的安全威胁指标系统,构建基于区块链的智慧校园网络安全威胁情报共享平台和基于深度神经网络算法的情报质量评价模型,在多源威胁情报的收集中对找到有效情报,辅助共享平台做出科学决策。本项目提出构建指标系统、共享平台及评价模型,解决智慧校园中存在的安全问题,对于推进智慧校园的发展及安全威胁情报的应用有重要的意义。                     

    详情 序号 项目名称 项目类型 项目组成员 起止时间 经费(万元)
             
    1 基于超算的跨网络大规模多源数据实时分析方法研究(U2003208) 国家自然科学基金新疆联合基金 龙军、杨柳、杨展、黄文体 2021-2024 258
    针对新疆地区跨时空、跨模态、多粒度的大规模多源数据的跨网络实时分析的技术瓶颈,项目基于CPU-GPU异构众核海量线程并行思想,建立跨网络机器学习架构和分布式边缘智能计算网络,研究大规模多模态数据表征与量化方法、并行分析与语义建模方法、跨模态事件知识图谱构建与突发事件监测方法,突破实时多模态语义分析、理解与挖掘的难题,实现突发事件实时识别、监测与预警。主要研究内容包括:(1)研究基于分布式边缘计算的特征分解和降维算法,实现跨网络多源数据特征的统一表达和高效融合;(2)研究面向超算平台的跨时空多模态非线性相关性并行分析方法和语义关联性建模方法,构建时空多模态混合索引机制与并行检索算法,实现大规模时空多模态数据的实时分析与高效检索;(3)研究多模态知识图谱事件抽取与并行检测算法,实现突发事件的实时检测与识别。最终提供跨网络大规模多源异构数据实时分析与服务,满足新疆地区维稳防控对实时性的迫切需求。                      
             
    2 动态可重构天基资源虚拟化及调度方法(61972398) 国家自然科学基金面上项目 龙军,刘丽敏 2020-2023 61
    为解决我国天基信息网络资源各自独立、互联互通能力低,交互感知能力差,利用率低下的难题,本项目基于软件定义网络和资源虚拟化的思想,研究天基资源虚拟化及调度方法,以实现天基资源的统一规划调度、功能按需重构、能力动态扩展。主要研究内容包括:第一,通过对天基资源时空演变机理和资源共享语义冲突开展研究,提出异构天基资源融合模型,实现天基资源的统一表达、高效共享与有序协同;第二,通过对天基资源的时间约束、任务约束等关系开展研究,提出基于启发式信息的任务选择资源调度方法,实现天基资源的动态规划和协同调度;第三,通过建立资源性能分析和评价的数学模型,提出自适应的天基资源监控方法,实现天基资源性能的可测可控;最后,建立原型仿真系统,验证理论的正确性和可行性。本项目将建立天基资源一体化、协同调度、可测可控的天基资源虚拟化理论和关键技术,实现离散天基资源的动态可重构,对接我国建设天地一体化网络空间战略需求。                      
             
    3 基于图卷积神经网络的教育资源推送安全机制研究(62177046) 国家自然科学基金面上项目 胡超 2022-2025 47
    基于图卷积神经网络的教育资源推送算法能够解决传统教育资源推送过程中遇到的数据表述、数据稀疏和冷启动问题,在教育资源推送系统中取得了先进的性能。然而有研究表明,图卷积神经网络易受到对抗攻击的影响,使得推荐系统不能准确地向用户推荐个性化的优质教育资源,这种恶意的对抗攻击不仅会降低用户对教育资源推送系统的信任度,还会给教育资源推送平台带来巨大的损失,由对抗攻击引发的安全问题是非常迫切的。本项目面向图卷积神经网 络、教育资源推送、对抗攻击和防御等几个方向进行研究,提出基于高斯分布的卷积图节点表示和基于方差注意力机制的邻域节点表示的防御方法,旨在构建基于图卷积神经网络的教育资源推送安全机制,解决教育资源推送中的安全问题。本项目率先提出在教育资源推荐系统中进行基于图卷积神经网络的对抗攻击与防御研究,构建教育资源推荐系统的安全体系,保障优质教育资源的安全高效个性化推荐,在智能教育领域有着重要的意义。                      
             
    4 基于体域网的心律失常精准识别与实时可靠预警方法研究(62102456) 国家自然科学基金青年基金 郭霖 2022-2023 20
    人口老龄化和慢性病给公共医疗健康系统带来了巨大压力,由于心血管疾病具有突发性和难以预警的特性,导致其死亡率一直居于首位。本项目基于心电体域网,研究心律失常信号的精准识别技术和实时可靠传输方法,突破心电信号时空多维特征难以即时分析,和异常信号易被干扰难以即时预警的技术瓶颈。项目研究内容主要包括:(1)研究一种将卷积神经网络和双向长短期记忆网络高度耦合的心律失常精准识别方法,联合学习心律的波形和时序两方面特征,提升心脏健康状态的识别精度;(2)针对心律失常预警数据、诊疗数据和常规数据,研究一种基于李雅普诺夫框架的分级传输优化方法,以确保心电信号在体域网传输过程中的时效性和可靠性。研究成果将形成基于体域网的慢性病监测支撑系统,可为患者提供即时、准确、可靠的心律失常监测及实时预警服务,缓解我国目前医疗资源分布不均,以及心血管疾病死亡 率逐年升高的态势。                      
             
    5 路径选择行为隐含特征启发下的分布式路径诱导方法(42101471) 国家自然科学基金青年基金 刘宝举 2022-2024 30
    动态路径诱导是我国智慧交通体系建设的重要组成部分,对缓解我国城市交通拥堵问题具有重大现实意义。现有研究通常以通行时间、距离等单一变量作为交通系统的优化目标,缺乏考虑人类出行路径的复杂性规则及差异性需求,从而导致路径诱导方案难以达成出行需求与优化目标的协调统一。为此,本项目基于出行轨迹大数据采用数理方法反演人的路径选择行为隐含特征向量并指导路径诱导过程,这可以为导航路径博弈、个性化路径推荐等问题带来新的解决思路。主要包括:(1)基于城市交通轨迹大数据学习获得具有内在稳定结构的人类路径选择行为隐含特征向量;(2)根据隐含特征的拓扑结构探测其空间分布模式及时间演化规律,从而实现对人类出行路径选择行为时空差异的认知;(3)结合招投标机制发展基于人类路径选择隐含特征的动态路径诱导关键技术。项目研究成果将有助于揭示人类出行影响因素的复杂模式及时空特征,更好地服务于智慧交通、自动驾驶等国家重大发展需求。                     


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