智能信息处理重点实验室
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实验室智慧化建设方案实验室智慧化建设方案一、背景和意义随着人类社会的进步和科技的不断发展,实验室技术越来越复杂,实验室信息量不断增加,出于安全、效率、环保和质量等方面的要求,对实验室智慧化的建设呼声日益高涨。
实验室智慧化建设是指将智能化、信息化、自动化等技术应用到实验室相关环节,实现实验室环境、设备、管理、服务等全面升级和优化的过程,从而提高实验室效率、安全性和可持续发展力,满足企业、学校、科研机构等各种类型的实验室需求。
二、实验室智慧化建设方案内容1. 实验室智能化系统设备智能化设备是实验室智慧化建设的核心部分,包括智能化加热设备、智能化光学仪器、智能化制冷设备等一系列实验室智能化设备。
这些设备采用先进技术来满足实验和测试需求,实现高效、精准、自动化的实验环境,同时降低了使用成本。
2. 实验室环境控制系统实验室环境控制系统是构建智慧化实验室环境的重要组成部分,包括空气净化系统、恒温恒湿系统、照明控制系统、噪音控制系统等。
这些系统以先进的控制技术和传感技术为基础,控制和监测实验室内的温度、湿度、气体、噪音等各种指标,从而为实验提供稳定和舒适的环境。
3. 实验室信息化管理系统信息化管理系统是实验室智慧化建设中的另一个关键部分,包括设备管理系统、数据管理系统、取样管理系统等。
这些系统利用计算机网络、数据库、智能化控制等技术,实现实验室设备互联、信息化运作和智能管理,保证了实验室信息、设备、操作、实验记录等数据的高效管理和处理。
4. 实验室智能化安全监管系统安全监管系统针对实验室使用中发生的潜在威胁而设计,包括实验室视频监控、实验室进出管理、实验室火灾监管等。
它可以迅速发现和定位异常行为,并及时进行处理和报警,确保实验室和人员的安全。
5. 实验室智慧化教学与培训系统教学与培训系统是针对学生或人员的需求研发的系统,可以帮助学生或新人快速掌握实验的基本技能和操作方法,降低实验的失败率和安全隐患。
这个系统可以通过仿真、虚拟实验等技术,帮助学生或人员提高实验技能和实验能力,提高学习和培训的效果。
随着现代化实验室建设水平的提高,实验室管理工作的复杂性和艰巨性大大増加,对工作的规范性和高效性也提出了更高的要求。
传统的实验室管理模式己不再适应,甚至产生了巨大的阻力,暴露出信息滞后和失真、使用效益差、管理效率低等问题。
传统实验室的智能化改造己是大势所趋。
实验室智能化不仅是一种技术,更是一种理念、一种潮流,它将实验室世界带入一个崭新的时代,改变着人们的观念,影响着人们的工作方式,体现了实验室的现代化管理模式,充分演绎实验室的科技精髓。
智能实验室整体规划对现代智能新型实验室进行规划时,既要考虑场地布局、换气通风、供电线路,还要加强科学合理设计、规范布局以及扩展性,为实验室的智能化建设留有余地,特别是软件和硬件扩展性,要留下足够的空间和容量。
实验室智能化管理系统的整体架构从实验室的实际应用情况出发,重点考虑实用性、安全性和可靠性等方面因素,在研究数据采集、数据介入、数据传输和数据处理等物联网相关技术的基础上,设计实验室智能化管理系统具体架构智能实验室的管理优势建设智能实验室,可以借助现代信息技术优势,使原始的资料、设备、项目、人员的管理通过网络技术、多媒体技术、模拟仿真技术等来实现,并带动开放管理等模式的创新;信息化管理能够实时反映出实验室的真实情况,主管部门可随时查询仪器设备使用情况,实验室人员可随时查看实验课程情况,以便及时发现问题、解决问题。
同时也为实现动态响应创造了条件,有利于实现自动化管理;信息化管理能够通过实验室信息的随时更新,自动生成统计报表上报,将实验室管理人员从繁重的信息统计工作中解放出来,从而将精力投入到实验平台、资源等的建设工作中。
同时简化行政程序,缩短处理周期,提高管理工作的效率。
实验室智能化不仅是一种技术,更是一种理念、一种潮流,它将实验室世界带入一个崭新的时代,改变着人们的观念,影响着人们的工作方式,体现了实验室的现代化管理模式,充分演绎实验室的科技精髓。
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(一)建设目标1.实现无人值守实训课通过物联网控制系统的应用,实现学生根据学校制定的实训课表或自主预约计算机实训室并上机实践的功能,从而解决由于无人值守实训课,导致计算机实训室使用率低的问题。
2.考核学生实践课时完成率系统运行过程中实时记录学生上机真实数据,学校可根据相关数据自动生成的统计表对学生完成课时情况进行考核。
3.智能门禁及电源控制通过门禁控制系统、电源控制系统的智能控制,实现在无人值守的情况下计算机实训室门禁及电源的正常开/关功能。
4.智能数据统计分析以系统在运行过程产生的大量真实数据为基础,利用相关功能模块,实现系统自动生成相关统计分析报表的功能。
如:设备使用率、实践教学统计、学生自主上机统计、实践课程统计等。
三、建设内容平台基础功能要求平台可将各系统组成部分及基本信息进行录入和设置,达到系统智能运行管理的目的。
能根据学校的实际需要扩展多项业务应用模块,丰富系统管理功能。
1.基础管理基础数据管理中心是实训室管理平台运行的核心支撑系统,配置学校实训室、师生和控制点的基本信息,为设备的智能控制提供地理位置及操作权限等。
包含组织结构管理,角色管理,班级管理、用户及卡片的管理,学期及课节的管理,课程及项目管理,控制点管理等。
2.教学实践管理1)平台支持与教务系统进行对接,可直接导入实验课表电子档。
2)平台支持课程发布,管理员或指导教师能根据实际需求发布临时课程,课程发布后平台自动向相关师生推送信息。
3)平台支持临时课程调整,并具备自动逻辑冲突判断功能。
减少教师临时调换上课时间的操作流程,并能将课程的调整信息实时送达相关人员。
4)平台支持课程删除功能。
管理员或相关教师可以将不需要的实验课程进行删除,并将相关信息推送到相关人员。
5)平台支持课表查询功能,可实时查看相关课程信息。
6)学生能查询个人的实践记录,管理人员可查询全体学生的实验记录,包括时间、地点、课程等信息。
7)支持当前实验信息查看,包括:实践课程、地点、上课时长及考勤等信息。
智能信息处理重点实验室智能信息处理重点实验室以学科发展趋势和区域产业布局为指引,长期规划基础研究方向,积极适应区域产业需求,坚持资源开放与创新驱动,学科建设、人才培养与服务地方并举,拟在视觉信息处理、系统模拟与优化、大数据分析与挖掘、智能信息系统设计四个方向上开展学术研究与工程实践。
通过建设,以视觉信息处理和系统模拟与优化两个方向为重点,在图像分析与模式识别、图像语义分割与标注、复杂系统模拟仿真与优化等方面形成一批有显著影响的学术研究成果,学科水平达到省内领先地位,力争跻身国家级平台。
瞄准城市管理、智慧交通、智慧农业、工业制造和大数据五大应用领域,促进实验室科研成果转移转化,推进智能信息处理技术与实体经济深度融合,产研协作,实施一批有良好社会效益、经济效益的工程实践项目,创建本区域智能信息处理技术创新联盟,提供技术服务,培育领军企业,切实推动区域内社会治理智能化与企业智能化升级,助力区域内人工智能产业创新孵化,形成省内示范引领。
实验室在本区域内有效落实国家《新一代人工智能发展规划》的战略决策部署,促进我省在智能信息处理领域的学科发展水平;为本区域尤其是宝鸡市“新型智慧城市”建设与“两化深度融合”发展提供技术、人才等支持,有效提升宝鸡市城市管理能力和治理水平,显著推进区域内农业、高端装备制造、新材料、大数据等产业发展升级;将深度激活宝鸡文理学院学科发展与实践创新潜能,有利于学校依托智能信息处理实验室,加强校内计算机科学与技术、数学、物理学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合,极大助力学校学科建设、人才培养和服务地方的能力和水平的提升,促进学校可持续发展。
智能信息处理重点实验室占地面积510平米,其中实验用房占地400平米,管理用房占地80平米,资料室占地30平米。
重点实验室配套设施包括计算机学院已建的云计算服务平台、智能信息处理实验室、虚拟现实实验室等。
云计算服务平台:于2015年3月搭建了云计算服务平台,占地面积80平米,该平台涵盖了网络、云软件、计算、存储四大类应用服务。
智慧实验室建设方案一、背景与目标随着科技的快速发展,实验室已成为科研、教学和创新活动的重要场所。
然而,传统实验室建设和管理方式面临着诸多挑战,如设备管理混乱、资源利用率低、实验过程不透明等。
为了解决这些问题,我们提出了“智慧实验室”建设方案,旨在实现实验室的智能化、信息化和现代化。
二、建设内容与方案1、设备智能化管理通过物联网技术,为实验室设备安装智能传感器,实现设备的实时监控和远程管理。
具体包括:设备位置追踪、使用状态监控、安全防范等。
同时,结合云计算技术,对设备数据进行存储和分析,为设备维护和管理提供数据支持。
2、实验过程智能化管理利用大数据和人工智能技术,对实验数据进行挖掘和分析,实现实验过程的智能化管理和优化。
具体包括:实验流程优化、实验结果预测、实验风险预警等。
通过视频监控系统,实时掌握实验室内的情况,确保实验过程的安全性和可靠性。
3、实验室信息化管理通过构建实验室信息化管理系统,实现实验室资源的信息化管理和共享。
具体包括:实验室预约、设备借用、试剂管理、人员管理等。
同时,结合移动互联技术,为实验室人员提供便捷的移动办公服务。
4、实验室安全管理通过建立实验室安全管理体系,确保实验室人员的安全和健康。
具体包括:危险品管理、废弃物处理、应急预案等。
同时,通过智能消防系统,实现对实验室内的火警监测和自动报警。
三、实施步骤与计划1、需求调研:深入了解实验室需求,明确建设目标和重点任务。
2、方案设计:根据需求调研结果,制定详细的建设方案和实施计划。
3、设备采购与安装:按照方案要求,采购必要的设备和传感器,并进行安装调试。
4、系统集成与测试:将各个系统进行集成和测试,确保系统的稳定性和可靠性。
5、人员培训与推广:对实验室人员进行培训和推广,提高他们的操作技能和管理水平。
6、持续优化与改进:根据实际运行情况,不断优化和改进方案,提高智慧实验室的智能化和现代化水平。
四、预期成果与影响通过智慧实验室建设方案的实施,预期将取得以下成果和影响:1、提高实验室设备的利用率和管理效率;2、优化实验过程和管理流程,提高实验效率和成果质量;3、增强实验室的安全性和环保性,降低事故风险;4、提高实验室的信息化水平,为科研、教学和创新活动提供有力支持;5、推动实验室管理的现代化和智能化发展,为其他领域的管理创新提供借鉴和参考。
多谱信息智能处理技术全国重点实验室2023年度开放课题申请指南目录1. 引言1.1 背景和意义1.2 结构概述1.3 目的2. 多谱信息智能处理技术简介2.1 定义与起源2.2 技术分类与应用领域2.3 当前研究进展与挑战3. 多谱信息智能处理技术在国家重点实验室的重要性3.1 实验室优势和研究方向匹配度分析3.2 国家需求与社会影响力分析3.3 实验室人才与资源支持情况分析4. 2023年度开放课题申请指南4.1 开放课题主题和目标设定4.2 申请条件和要求说明4.3 审批流程和时间安排说明5. 结论与展望5.1 主要结论总结5.2 对未来发展的展望和建议1. 引言1.1 背景和意义随着科技的不断进步和创新,多谱信息智能处理技术在各个领域的应用越来越广泛。
多谱信息智能处理技术指的是通过集成多种不同频率范围或谱段的数据,将其综合利用并进行有效分析处理的一种技术手段。
这些不同频率范围或谱段所包含的信息互补性较强,通过对其进行合理融合处理和分析,可以获取更为全面准确的信息,并在决策制定、科学研究、工程设计等方面发挥重要作用。
多谱信息智能处理技术已经在国内外取得了许多研究成果,并得到了广泛应用。
例如,在地质勘探领域,多谱信息智能处理技术可以结合地震、电磁以及重力等数据源进行勘探资源预测与评估;在医学影像诊断中,可以将不同类型的医学影像数据进行融合分析,提高诊断准确性和改善患者治疗效果;在环境监测与保护方面,可以利用遥感数据与地面监测数据相结合,对大气、水体、土壤等环境指标进行全面监测和评估。
然而,尽管多谱信息智能处理技术具有广阔的应用前景和重要的意义,但目前国内相关研究还存在一些挑战和不足。
例如,数据融合与分析算法的精度和效率仍需提高;多源数据集成与管理方面亟待解决的问题还很多;设计开发适用于多谱信息智能处理技术的硬件平台也尚未成熟。
因此,针对这些问题进行深入研究,并推动多谱信息智能处理技术在我国取得新的突破和应用是十分迫切和必要的。
(一)建设目标1.实现无人值守实训课通过物联网控制系统的应用,实现学生根据学校制定的实训课表或自主预约计算机实训室并上机实践的功能,从而解决由于无人值守实训课,导致计算机实训室使用率低的问题。
2.考核学生实践课时完成率系统运行过程中实时记录学生上机真实数据,学校可根据相关数据自动生成的统计表对学生完成课时情况进行考核。
3.智能门禁及电源控制通过门禁控制系统、电源控制系统的智能控制,实现在无人值守的情况下计算机实训室门禁及电源的正常开/关功能。
4.智能数据统计分析以系统在运行过程产生的大量真实数据为基础,利用相关功能模块,实现系统自动生成相关统计分析报表的功能。
如:设备使用率、实践教学统计、学生自主上机统计、实践课程统计等。
三、建设内容平台基础功能要求平台可将各系统组成部分及基本信息进行录入和设置,达到系统智能运行管理的目的。
能根据学校的实际需要扩展多项业务应用模块,丰富系统管理功能。
1.基础管理基础数据管理中心是实训室管理平台运行的核心支撑系统,配置学校实训室、师生和控制点的基本信息,为设备的智能控制提供地理位置及操作权限等。
包含组织结构管理,角色管理,班级管理、用户及卡片的管理,学期及课节的管理,课程及项目管理,控制点管理等。
2.教学实践管理1)平台支持与教务系统进行对接,可直接导入实验课表电子档。
2)平台支持课程发布,管理员或指导教师能根据实际需求发布临时课程,课程发布后平台自动向相关师生推送信息。
3)平台支持临时课程调整,并具备自动逻辑冲突判断功能。
减少教师临时调换上课时间的操作流程,并能将课程的调整信息实时送达相关人员。
4)平台支持课程删除功能。
管理员或相关教师可以将不需要的实验课程进行删除,并将相关信息推送到相关人员。
5)平台支持课表查询功能,可实时查看相关课程信息。
6)学生能查询个人的实践记录,管理人员可查询全体学生的实验记录,包括时间、地点、课程等信息。
7)支持当前实验信息查看,包括:实践课程、地点、上课时长及考勤等信息。
计算机语言学来说,全国有几所高校开设了这个方向,一般下设自然语言处理,机器翻译,信息检索等分支。
论实力来说北大,哈工大,复旦大学在这方面有很强的实力,区别在于北大计算语言所侧重语言学资源的构造,比如汉语词典,什么人民日报词性标注语料库等等,要知道研究计算语言学,资源是必不可少的。
哈工大拥有全世界最大的自然语言研究中心(其实就是全国规模最大的,当然就是全世界最大的了,呵呵!)主要以应用为主,资源不及北大,主要是因为北大有北大中文系为依托。
因为计算机语言学会涉及很多语言学的知识,这是工科院校所不具备的。
所以哈工大以应用为主,要知道微软拼音输入法就是由哈工大王晓龙教授研发的,所以在这方面,哈工大实力也是不容小视,只是地理位置上稍稍欠缺一点。
复旦大学有个上海市智能信息处理重点实验室,里面很多牛人,其中有搞自然语言处理的。
其他的开设院校有,中科院计算机所,清华,北语,东北大学,大连理工大学,山西大学等等。
南京大学好像有机器翻译。
基本上就是这些了,每个学校不管名气如何,都是有一两个很厉害的导师做支撑的,比如东北大学,山西大学。
这些教授的相关信息都是可以从网上查得到的。
一学校北京语言大学(国内对外汉语系第一!)南京大学北京大学北京师范大学北京外国语大学上海外国语大学吉林大学黑龙江大学厦门大学暨南大学广东外语外贸大学这几个大学从师资到生源到环境, 一流.北京语言大学,2006年中国大学研究生院文学类A等学校排名13,“对外汉语”教学界的“大哥大”。
顺便提一句,“对外汉语”教学现在还不是一个专业,而仅是一个研究方向,因为到目前为止它仍是一个三级学科,通常都设置在“语言学及应用语言学”这个专业下面,作为它的一个研究方向。
北京语言大学招收属于文学硕士的“对外汉语”教学的研究生和属于教育学硕士的“课程与教学论”专业的“对外汉语”教学的研究生。
考试的内容基本相同,语言学概论,现代汉语,古代汉语。
“课程与教学论”专业要多考一个“对外汉语教学概论”。
多谱信息智能处理技术全国重点实验室2023年度开放课题申请指南目录1. 引言1.1 背景和意义1.2 结构概述1.3 目的2. 多谱信息智能处理技术概述2.1 定义和原理2.2 应用领域2.3 发展趋势3. 多谱信息智能处理技术在全国重点实验室的意义3.1 实验室背景和定位3.2 技术研究进展3.3 开放课题的价值与影响力4. 2023年度开放课题申请指南4.1 申请条件与要求4.2 评审流程与标准4.3 预期成果与实施计划5 结论1. 引言1.1 背景和意义多谱信息智能处理技术是指通过对多种不同频段、波长或能量水平的信息进行融合和处理,以实现更全面、准确和高效的数据分析与应用。
随着科技的进步和社会发展,各类传感器、仪器设备以及无线通信技术的广泛应用,产生了大量具有不同物理特性的信息数据。
这些数据包括但不限于光学图像、雷达信号、红外辐射等等。
这些多谱信息蕴含丰富的隐藏信息和潜在价值,但由于其复杂性和异构性,如何对其进行高效处理和挖掘成为了重要研究领域。
多谱信息智能处理技术在日常生活中具有广泛应用前景。
例如,在航空航天领域,通过对多谱信息进行并行处理可以提高遥感图像的分辨率和质量;在医学诊断中,利用多种医学影像数据(如X光片、CT扫描、MRI等)联合分析可以提高诊断准确性;此外,在环境监测、农业生产等领域也都存在着对多谱信息智能处理技术的需求。
因此,研究和推动多谱信息智能处理技术的发展具有重要的背景和深远意义。
1.2 结构概述本文将围绕多谱信息智能处理技术全国重点实验室2023年度开放课题申请指南展开介绍。
首先,在引言部分,我们会对多谱信息智能处理技术的背景和意义进行阐述,并简要介绍本文的结构。
其次,我们将在第二部分概述多谱信息智能处理技术的定义和原理、应用领域以及未来发展趋势。
然后,在第三部分中,我们将侧重介绍多谱信息智能处理技术在全国重点实验室的意义,包括实验室背景定位、技术研究进展以及开放课题的价值与影响力。
国家重点实验室2024公式名单1. 化学品制备实验室- 主要研究领域:新型材料的合成与制备、有机合成、催化剂设计等- 公式名单:Goldberg反应、Suzuki偶联反应、Grignard反应、Kohler合成等2. 生物医学实验室- 主要研究领域:药物筛选、疾病机理研究、基因编辑等- 公式名单:Hill方程、Michaelis-Menten方程、PCR扩增等3. 物理实验室- 主要研究领域:新材料特性研究、光电子学、凝聚态物理等- 公式名单:薛定谔方程、Maxwell方程、能带结构等4. 地质灾害防治实验室- 主要研究领域:地质灾害预测、灾害防治技术、勘探技术等- 公式名单:地震波传播方程、地质构造模拟方程、山体稳定性评价模型等5. 电子信息技术实验室- 主要研究领域:通信技术、计算机科学、物联网等- 公式名单:香农定理、傅里叶变换、信息熵等6. 新能源材料实验室- 主要研究领域:太阳能电池、储能材料、光催化材料等- 公式名单:光合作用方程、光电转化效率公式、化学势能变化公式等7. 城市环境规划实验室- 主要研究领域:城市空气质量、垃圾处理、水资源利用等- 公式名单:空气污染指数计算公式、水资源承载能力公式、生态足迹计算方法等8. 新药研发实验室- 主要研究领域:药物设计、药理学、临床试验等- 公式名单:药物半衰期计算公式、药物活性预测公式、药物剂量计算方法等9. 智能制造实验室- 主要研究领域:工业机器人、自动化生产、智能控制系统等- 公式名单:PID控制器设计方程、自适应控制器公式、加工精度计算方法等10. 生态保护与可持续发展实验室- 主要研究领域:生物多样性保护、生态系统平衡、可持续资源利用等- 公式名单:生态系统稳定性指数计算公式、生物多样性评估模型、可持续发展指数计算方法等11. 智能交通与运输系统实验室- 主要研究领域:智能交通管理、交通网络优化、车辆自动驾驶技术等- 公式名单:交通流模型、交通信号优化算法、车辆行驶能耗计算公式等12. 数字农业与智慧农村实验室- 主要研究领域:农业信息化、智能农机、农村一体化发展等- 公式名单:作物生长模型、农田土壤养分模型、智能农业生产效率公式等总结:国家重点实验室的公式名单涵盖了化学、生物、物理、地质、电子信息技术、新能源、城市规划、新药研发、智能制造、生态保护、智能交通、数字农业等多个领域,这些公式不仅是理论研究的重要工具,也是科学技术创新的关键支持,将对我国高新技术领域的发展起到重要的推动作用。
科技行业人工智能实验室建设规划第1章项目背景与目标 (4)1.1 人工智能发展概况 (4)1.2 实验室建设意义与目标 (4)1.2.1 建设意义 (4)1.2.2 建设目标 (4)1.3 实验室建设原则 (4)第2章实验室组织架构与管理模式 (5)2.1 组织架构设计 (5)2.1.1 管理层 (5)2.1.2 科研部门 (5)2.1.3 支持部门 (5)2.2 管理模式与运行机制 (6)2.2.1 管理模式 (6)2.2.2 运行机制 (6)2.3 人力资源配置与培训 (6)2.3.1 人力资源配置 (6)2.3.2 培训与发展 (6)第3章实验室研究方向与规划 (6)3.1 研究方向设置 (6)3.1.1 机器学习与数据挖掘 (6)3.1.2 计算机视觉与图像处理 (7)3.1.3 自然语言处理 (7)3.1.4 技术 (7)3.1.5 知识图谱与大数据 (7)3.2 技术路线图 (7)3.2.1 基础研究 (7)3.2.2 技术研发 (7)3.2.3 产业应用 (7)3.3 研究与开发计划 (7)3.3.1 人才培养与团队建设 (8)3.3.2 科研项目与平台建设 (8)3.3.3 产业合作与技术推广 (8)3.3.4 知识产权与标准制定 (8)第4章设备与基础设施建设 (8)4.1 设备选型与配置 (8)4.1.1 服务器设备 (8)4.1.2 存储设备 (8)4.1.3 工作站与终端设备 (8)4.1.4 网络设备 (9)4.1.5 辅助设备 (9)4.2 基础设施建设 (9)4.2.1 电源与空调系统 (9)4.2.2 空间布局 (9)4.2.3 安全与环保 (9)4.3 网络与信息安全 (9)4.3.1 网络安全 (9)4.3.2 数据安全 (9)4.3.3 信息安全 (9)第五章技术研发与成果转化 (9)5.1 技术研发体系 (10)5.1.1 技术研发方向 (10)5.1.2 技术研发团队 (10)5.1.3 技术研发策略 (10)5.1.4 技术研发投入 (10)5.2 成果转化机制 (10)5.2.1 成果评价 (10)5.2.2 成果保护 (10)5.2.3 成果转化途径 (10)5.2.4 成果转化激励 (10)5.3 产学研合作 (10)5.3.1 校企合作 (10)5.3.2 校校合作 (11)5.3.3 国际合作 (11)5.3.4 行业联盟 (11)第6章人才培养与交流合作 (11)6.1 人才培养计划 (11)6.1.1 研究生培养 (11)6.1.2 本科生培养 (11)6.1.3 企业人才培养 (11)6.2 师资队伍建设 (11)6.2.1 引进与培养相结合 (11)6.2.2 跨学科团队建设 (12)6.3 国际交流与合作 (12)6.3.1 国际学术交流 (12)6.3.2 国际合作项目 (12)6.3.3 国际人才培养 (12)第7章知识产权与标准制定 (12)7.1 知识产权战略 (12)7.1.1 专利布局 (12)7.1.2 商标策略 (13)7.1.3 著作权保护 (13)7.2 标准制定与推广 (13)7.2.1 标准制定 (13)7.2.2 标准推广 (13)7.3 技术秘密保护 (13)7.3.2 加强技术秘密管理 (13)第8章实验室评估与监督 (13)8.1 评估指标体系 (13)8.1.1 研究成果评估指标 (14)8.1.2 人才培养评估指标 (14)8.1.3 科研条件评估指标 (14)8.1.4 管理水平评估指标 (14)8.2 监督与考核机制 (14)8.2.1 建立定期评估机制 (14)8.2.2 建立动态监督机制 (14)8.2.3 建立绩效考核机制 (15)8.2.4 建立激励机制 (15)8.3 持续改进措施 (15)8.3.1 优化实验室管理流程 (15)8.3.2 提升实验室科研能力 (15)8.3.3 加强实验室合作与交流 (15)8.3.4 完善实验室设施与设备 (15)8.3.5 提高实验室人员素质 (15)8.3.6 强化实验室安全与环保意识 (15)第9章风险评估与应对措施 (15)9.1 风险识别与分析 (15)9.1.1 技术风险 (15)9.1.2 管理风险 (16)9.1.3 市场风险 (16)9.1.4 法律与合规风险 (16)9.2 风险防范策略 (16)9.2.1 技术风险防范 (16)9.2.2 管理风险防范 (16)9.2.3 市场风险防范 (16)9.2.4 法律与合规风险防范 (16)9.3 应急预案与处置 (17)9.3.1 技术风险应急预案与处置 (17)9.3.2 管理风险应急预案与处置 (17)9.3.3 市场风险应急预案与处置 (17)9.3.4 法律与合规风险应急预案与处置 (17)第10章实验室建设与发展规划 (17)10.1 建设阶段划分 (17)10.1.1 初创阶段 (17)10.1.2 建设阶段 (17)10.1.3 成熟阶段 (17)10.2 发展目标与愿景 (18)10.2.1 发展目标 (18)10.2.2 愿景 (18)10.3.1 加强人才队伍建设 (18)10.3.2 提升科研能力 (18)10.3.3 推动产业应用与创新 (18)10.3.4 扩大国际影响力 (18)第1章项目背景与目标1.1 人工智能发展概况全球科技变革的加速推进,人工智能技术已成为推动经济社会发展的关键动力。
高校人工智能专业实验室建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 研究方法 (3)第二章实验室建设规划 (3)2.1 实验室布局设计 (4)2.2 功能区域划分 (4)2.3 设施设备配置 (5)第三章人工智能基础课程建设 (5)3.1 课程体系构建 (5)3.1.1 课程体系框架 (5)3.1.2 理论课程设置 (5)3.1.3 实践课程设置 (5)3.2 教学内容安排 (6)3.2.1 理论教学 (6)3.2.2 实践教学 (6)3.3 实验项目设置 (6)3.3.1 课程实验 (6)3.3.2 课程设计 (6)3.3.3 综合训练 (6)第四章实验室技术支持 (7)4.1 技术服务平台搭建 (7)4.2 实验室软件资源建设 (7)4.3 技术支持团队建设 (8)第五章实验室师资队伍建设 (8)5.1 师资队伍结构优化 (8)5.2 教师培训与选拔 (8)5.3 教师激励与评价 (9)第六章实验室科研项目 (9)6.1 科研项目申报与评审 (9)6.1.1 申报条件与流程 (9)6.1.2 评审标准与程序 (9)6.2 科研项目实施与管理 (9)6.2.1 项目启动与任务分配 (9)6.2.2 项目进度监控与调整 (9)6.2.3 经费管理与使用 (10)6.3 科研成果转化与应用 (10)6.3.1 成果鉴定与评价 (10)6.3.2 成果转化途径 (10)6.3.3 成果应用推广 (10)第七章实验室国际合作与交流 (10)7.1 国际合作项目策划 (10)7.1.1 项目定位与目标 (10)7.1.2 项目策划原则 (10)7.1.3 项目策划流程 (11)7.2 国际学术交流与培训 (11)7.2.1 学术交流 (11)7.2.2 培训项目 (11)7.3 国际合作成果共享 (11)7.3.1 成果共享原则 (11)7.3.2 成果共享方式 (11)第八章实验室运行与管理 (12)8.1 实验室管理制度建设 (12)8.1.1 管理体系构建 (12)8.1.2 实验室管理流程优化 (12)8.2 实验室安全与环保 (12)8.2.1 安全管理 (12)8.2.2 环保管理 (13)8.3 实验室信息化管理 (13)8.3.1 信息化建设目标 (13)8.3.2 信息化管理措施 (13)第九章实验室文化建设 (13)9.1 实验室文化内涵 (13)9.2 实验室文化活动策划 (14)9.3 实验室文化传承与创新 (14)第十章实验室建设评价与反馈 (15)10.1 实验室建设评价体系 (15)10.1.1 评价目的与原则 (15)10.1.2 评价指标体系 (15)10.2 实验室建设成果展示 (15)10.2.1 基础设施成果 (15)10.2.2 师资队伍成果 (15)10.2.3 教学与科研水平成果 (16)10.3 实验室建设反馈与改进 (16)10.3.1 反馈渠道 (16)10.3.2 反馈内容 (16)10.3.3 改进措施 (16)第一章引言人工智能技术的迅速发展和广泛应用,其在国家战略、产业升级和人才培养等方面的重要性日益凸显。
智能信息处理重点实验室
智能信息处理重点实验室以学科发展趋势和区域产业布局为指引,长期规划基础研究方向,积极适应区域产业需求,坚持资源开放与创新驱动,学科建设、人才培养与服务地方并举,拟在视觉信息处理、系统模拟与优化、大数据分析与挖掘、智能信息系统设计四个方向上开展学术研究与工程实践。
通过建设,以视觉信息处理和系统模拟与优化两个方向为重点,在图像分析与模式识别、图像语义分割与标注、复杂系统模拟仿真与优化等方面形成一批有显著影响的学术研究成果,学科水平达到省内领先地位,力争跻身国家级平台。
瞄准城市管理、智慧交通、智慧农业、工业制造和大数据五大应用领域,促进实验室科研成果转移转化,推进智能信息处理技术与实体经济深度融合,产研协作,实施一批有良好社会效益、经济效益的工程实践项目,创建本区域智能信息处理技术创新联盟,提供技术服务,培育领军企业,切实推动区域内社会治理智能化与企业智能化升级,助力区域内人工智能产业创新孵化,形成省内示范引领。
实验室在本区域内有效落实国家《新一代人工智能发展规划》的战略决策部署,促进我省在智能信息处理领域的学科发展水平;为本区域尤其是宝鸡市“新型智慧城市”建设与“两化深度融合”发展提供技术、人才等支持,有效提升宝鸡市城市管理能力和治理水平,显著推进区域内农业、高端装备制造、新材料、大数据等产业发展升级;将深度激活宝鸡文理学院学科发展与实践创新潜能,有利于学校依托智能信息处理实验室,加强校内计算机科学与技术、数学、物理学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合,极大助力学校学科建设、人才培养和服务地方的能力和水平的提升,促进学校可持续发展。
智能信息处理重点实验室占地面积510平米,其中实验用房占地400平米,管理用房占地80平米,资料室占地30平米。
重点实验室配套设施包括计算机学院已建的云计算服务平台、智能信息处理实
验室、虚拟现实实验室等。
云计算服务平台:于2015年3月搭建了云计算服务平台,占地面积80平米,该平台涵盖了网络、云软件、计算、存储四大类应用服务。
在以太网和云计算相关技术基础上,实现了数据中心资源高效利用、虚拟化环境下云网融合、基于混合云理念的资源动态扩展以及针对具体业务交付的行业应用交付。
云计算服务平台为大数据分析与处理实验室项目提供的了便利数据对接条件。
智能信息处理实验室:建设于2015年4月的智能信息处理实验室,占地面积80平米,包括服务于工业检测镜头、传送装置、组态软件、3D扫描仪等内容,提供基于机器视觉和模式识别一整套的设备,对于开发服务于工业生产的智能制造项目提供了测试、调试、实验平台。
虚拟现实实验室:虚拟现实实验室占地120平米,配置3D扫描仪、图形工作站、大型渲染服务器及VR体验设备。
能够支持机械零部件安装、拆卸,工业用品设计等方面VR/AR内容的制作。
一、开放合作与运行管理情况
1.开放合作
重点实验室主要从事视觉信息处理、系统模拟与优化、大数据分析与挖掘、智能信息系统设计等方面的研究,设备仪器齐全,制度规范,具备向社会开放的能力,具体描述如下:
(1)实验室积极开展国内外科技合作和交流,并通过设置开放课题等方式,吸引国内外高水平研究人员来实验室开展合作研究。
(2)实验室与科技主管部门进行合作,将已经成熟的科研成果,对社会进行开放,学校和企业共同孵化,推进科技成果转化。
(3)实验室利用企业已经积累的数据和开发的产品,与企业共同展开大数据分析与挖掘、智能信息系统设计等方面的工作。
(4)重点实验室重视科学普及,向社会公众特别是学生开放,每年集中开放时间不少于7天。
企业重点实验室面向科研、教学单位开放。
2.日常运行管理
重点实验室重视和加强运行管理,建立和完善管理体制和运行机制,建立健全内部规章制度。
具体描述如下:
(1)建立和完善严格的评价指标体系。
通过量化考核,对实验室固定工作人员的聘任采用“有出有进”的动态管理。
(2)重点实验室应重视科学道德和学风建设,积极营造宽松民主、潜心研究、鼓励创新、宽容失败的科研环境,开展经常性、多种形式的学术交流活动
(3)重点实验室应加强产学研合作和协同创新,积极构建基础研究、应用研究、成果转化和产业化协调发展的机制,充分发挥在学科领域及行业科技进步中的骨干和引领作用。
(4)每年1月30日前,重点实验室将上年度考核报告及当年工作计划,经依托单位和主管部门审核后,报省科技厅。
3.人员聘用及流动
人员聘用及流动分别由学术委员会、实验室管理机构、重点实验室由固定人员和流动人员四个方面分别描述。
(1)重点实验室主任学术委员会主任和委员由学术委员会主任和委员由宝鸡文理学院聘任。
学术委员会由省内外高等院校、科研院所、企业等优秀专家组成,人数不超过10人,其中宝鸡文理学院人员3人,其他单位7人。
同一位专家不得同时担任3个以上重点实验室的学术委员会成员。
学术委员会每届任期5年,每次换届更换比例应在1/3以上,2次不出席学术委员会会议的应予以更换。
(2)重点实验室管理机构设主任1名,由宝鸡文理学院进行聘任,每届任期5年,连任不超过2届,经主管部门审核后报省科技厅备案。
重点实验室主任应是本领域高水平的学术带头人,具有较强的组织管理能力,年龄不超过60周岁,每年在重点实验室工作时间不少于8个月。
(3)重点实验室由固定人员管理。
实验室固定人员15名,其中专职协助重点实验室主任处理日常运行管理等相关事宜主任助理1名,研究人员、技术人员14名。
(4)重点实验室流动人员管理;流动人员管理包括客座研究人员、访问学者、博士后研究人员、在读研究生、临时聘用人员,人员平均保持在15名左右。
4.仪器设备管理与使用
(1)重点实验室统筹制定仪器设备的发展和管理方案。
有计划地实施科研仪器设备的更新改造和自主研制,保障仪器设备的高效运转。
(2)实行仪器设备“专管共用”:将所有大型仪器按照功能归类放置, 相关的大型仪器集中管理,专人管理。
新购置的仪器设备, 要及时联系相关技术人员对仪器管理人员进行培训。
仪器在验收合格后要尽快投入使用, 以便设备厂家对其进行全面的维护, 从而提高仪器设备的使用寿命。
对于一些操作相对简单的仪器, 可定期对学校师生(特别是研究生) 进行培训, 并建立仪器操作规程, 确保在无技术人员在场的条件下, 学生能熟练掌握操作流程。
建立有偿服务机制:重点实验室可以通过加强向外界的宣传, 面向校外科研单位或高校开展一些有偿服务, 从而提高大型仪器设备的使用效率, 并在实验室内形成良好的设备运行机制。
重点实验室主要设备清单如下:。