人工智能理论与应用方向原创性成果（1）
成果简介
Ø 首次将深度学习检测算法运用于CTCs/CTM检测研究，设计一种人机交互方式，辅助病理医师实现快速检测。经临床样本检测实验，具有准实时的检测时效性，高于89%的查准率，并具备发现假阴性正例的能力；
Ø 搭建了CTCs 检测技术研究云平台，实现了图谱库、病例库的软硬件环境与检索工具，为临床课题单位建立临床医学数据库提供便利的数据和工具支持。
Ø 承担国家重点研发计划子课题一项，获得经费支持306万元；
Ø 所研发的CTCs工作站系统应用于山东省肿瘤防治研究院、山东大学第二附属医院、山东省千佛山医院、齐鲁医院等14家医院；
Ø 部分研究成果发表在《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》、《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》、 《Neurocomputing》等期刊。
人工智能理论与应用方向原创性成果（2）
成果简介
Ø 与山东省医科院联合研发了循环肿瘤细胞检测工作站
Ø 开发了交互式自动阅片系统，可用于癌症的辅助诊断
Ø 与控制学院、机械学院合作完成了腹腔镜手术适用静脉采血装置
Ø 形成专利、计算机软著群
人工智能理论与应用方向原创性成果（3）
成果简介
Ø 利用嵌入局部相似因子的区域活动轮廓模型在OCT眼底图像上对GA病变区域进行识别。
Ø 鉴于已有的活动轮廓模型的研究中对于随机噪声的影响而导致的图像分割不理想，研究工作尝试采用自动初始化活动轮廓曲线，提出局部相似因子克服模型对噪声的敏感问题，惩罚偏离实际值数据项。
Ø 该研究工作发表在《Pattern Recognition》期刊上。自2017年至今入选爱思唯尔（Elsevier）发布中国高被引学者（Most Cited Chinese Researchers）榜单
人工智能理论与应用方向原创性成果（4）
成果简介
Ø 提出并实现了具有双极性阻变开关行为的多值电阻随机存取存储器（RRAM）。实现的RRAM具有较低操作电压、稳定耐久性能及出色的时间保持能力等优异性能。此外，通过调节施加在器件上的限制电流，能够实现单一器件获得多种阻态的转变；
Ø 该研究工作为实现具有高密度存储的类脑芯片提供了新思路，能够打破传统冯·诺依曼架构瓶颈。
Ø 研究工作获得2项国家自然科学基金青年项目、1项省自然科学基金优秀青年基金、2项省自然科学基金博士基金、1项中国博士后基金支持；
Ø 部分研究成果发表在《IEEE Transactions on Electron Devices》、《Applied Physics Express》等期刊。
人工智能理论与应用方向原创性成果（5）
成果简介
Ø 提出并实现了可用于可穿戴电子设备的多功能柔性压力传感器。通过巧妙地利用低成本阳极氧化铝作为模板，实现了基于微纳结构的传感器的低成本制备，避免了传统光刻技术的成本高、工艺复杂等缺点；
Ø 提出的传感器芯片具有响应/恢复时间快、灵敏度高、可靠性高、非接触检测等优异性能，能够对人体姿态与生理信号（如运动、弯曲、语音、心跳、脉搏等）进行实时检测，推动柔性传感器件在人体轻量化可穿戴设备、医疗保健监控、智能机器人皮肤和人机界面等方面的应用。
Ø 以上研究工作获得2项国家自然科学基金青年项目、1项省自然科学基金优秀青年基金、2项省自然科学基金博士基金、1项中国博士后基金支持；相关研究工作发表在《ACS Applied Materials & Interfaces》期刊。
网络计算与数据安全方向原创性成果（1）
成果简介
Ø 首次使用基因表达式编程从显微断层图像中提取出动力学方程来描述抗压强度与显微图像特征的关系。提出了一种相似权值锦标赛选择算子来提高种群的多样性。
Ø 首次利用三维微观结构图像和深度信念网络估算水泥抗压强度。有效利用了网络模型独特的训练模式和灵活调整的参数，在提取出的水泥图像特征中实现了对其强度的无损估计。
Ø 研究工作获得4项国家自然科学基金面上项目、1项山东省重点研发计划、1项山东省自然科学基金省属高校优青(重点项目)支持，
Ø 获得山东省自然科学学术创新奖1项、济南计算机科学技术一等奖1项。
Ø 部分研究成果发表在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》等期刊。
网络计算与数据安全方向原创性成果（2）
成果简介
Ø 首次以非球形的方式构建分区空间，通过将最近邻分类方法和神经网络分类器融合，有效提高了分类器在多种数据上的精度
Ø 首次以动态质心的方式来决定分类空间中各类别的中心。通过使用K-均值算法引入多个质心并将其散布在整个分区空间中。不同类别的数据将自动寻找和自己匹配的质心。有效优化了传统神经网络分类器中需要手动设置固定质心的问题。
Ø 相关工作获得2项国家自然基金面上项目支持，部分研究成果发表在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、等期刊。
网络计算与数据安全方向原创性成果（3）
成果简介
Ø 探究了个体学习和进化之间的关系。证明了进化可以帮助个体将一般的神经可塑性塑造为出色的学习能力。
Ø 利用进化计算方法，使用一般的神经网络来表示突触可塑性；并与Hebbian 学习规则以及不具有学习能力的个体作为对比。通过构建真实的捕食场景，证明了进化可以帮助个体寻找到不凡的学习能力来适应不同的环境。并解释了异构因素以及不同能量惩罚项对于个体行为的影响。
Ø 以上研究工作获得1项国家自然基金面上项目支持，部分研究成果发表或在线发表在IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》、《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》等高水平期刊。
网络计算与数据安全方向原创性成果（4）
成果简介
Ø 首次提出数据引力学习方法，并在特征选择、非平衡数据处理等多个方面对该学习模型进行改进，成功将该学习模型应用于互联网流量识别中；
Ø 首次提出高斯模型导向的非平衡过采样算法，整合了基于距离和计数的少数类样本权值评估方法，克服了传统非平衡数据过采样方法的缺陷，能精确表达少数类样本的分布，并将模型成功应用于非平衡视频流量识别。
Ø 研究工作获得国家自然科学基金面上项目2项、山东省优秀创新团队项目1项支持，
Ø 获得山东省自然科学奖三等奖1项、黑龙江省科技进步奖二等奖1项。
Ø 部分研究成果发表在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、 《Information Sciences》、《Computers Communications》、《Applied Soft Computing》等期刊。
网络计算与数据安全方向原创性成果（5）
成果简介
Ø 针对于自媒体数据营销意图发现问题，构建了基于主题记忆网络模型的CLSTM-TMN模型，对于新闻平台的和谐稳定，及时制止互联网营销信息传播显得尤为重要；
Ø 针对互联网群体活动决策问题，提出了群体用户兴趣建模与信息推荐方法，形成完整的一套包含分析、提取、聚集的群体活动学习框架，丰富推荐理论和方法，扩展推荐系统适用范围
Ø 以上研究工作获得国家自然科学基金青年项目1项、山东省自然科学基金1项，部分研究成果发表在《Expert Systems with Applications》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Neurocomputing 》等期刊。
虚拟现实与人机交互方向原创性成果（1）
成果简介
Ø 完成了手势体态大数据库（IT_BG）的构建，IT_BG数据库共有74种手势和2 种人体态势，其中包含17种静态手势、14种动态手势和43种手势轨迹；
Ø 经过第三方有资质软件测试机构的专业测试结果证明，在本项目组研发的IT_BG库中，74种手势的识别率达到98%；
Ø 以上研究工作获得2项国家重点研发计划子课题的资助，基于该项研究发表论文10篇，已授权专利7项，已提交专利19项。
虚拟现实与人机交互方向原创性成果（2）
成果简介
Ø 基于意图感知模型与算法，提出一种“Midas Touch问题”的解决方法，构建了一种多（同一）手势表达同一（不同）语义的映射模型与算法，开发了多模态融合的意图理解模型与算法；
Ø 通过深入研究自然交互中的认知关注，从注意机制、交互意图和认知行为模型等角度揭示手势自然交互的认知机理，从新的角度探索全自由度手势的实时性跟踪问题；
Ø 研究了新型人机交互引擎与模型，提出了智能导航式人机自然交互引擎与模型、多模态融合的人机自然交互引擎与模型、人机相向互动的人机自然交互引擎与模型。
Ø 相关成果发表在《Pattern Recognition》、 《Information Sciences》、《电子学报》等刊物上，并在中学立体几何教学、钠水反应AR系统中得到示范应用。
虚拟现实与人机交互方向原创性成果（3）
成果简介
Ø 提出了一种基于单样本学习和对抗训练的语义分割方法。
Ø 该方法使神经网络能够在单样本标注的前提下不断学习新样本信息，从而提高分割精度。
Ø 该方法有效解决了单样本语义分割过程中识别信息难以被有效利用的问题，在分割精度、模型泛化等方面得到了进一步提高，有望应用于地理信息系统、自动驾驶、机器人等需要应用计算机视觉技术的场景来提高技术潜力。
Ø 相关研究结果以论文《Recognizing novel patterns via adversarial learning for one-shot semantic segmentation》发表于国际期刊《Information Sciences》上。
虚拟现实与人机交互方向原创性成果（4）
成果简介
Ø 提出了一种基于视觉反馈的输变电系统设备图像自动识别与采集方法，实现了对杆塔、绝缘子等典型设备的精确定位与缺陷诊断，为机器人巡检提供了故障信息自动化采集诊断平台。
Ø 提出了一套机器人更换跌落开关业务的半自主视觉伺服系统，利用双目视觉定位和机械臂操作，利用无线通讯，通过远程人工操作，分析机器人系统获取的多个视频传感器的图像信息，辅助机器人完成跌落开关的半自动更换业务。
Ø 研究工作获得获得吴文俊人工智能科学技术奖科技进步奖三等奖1项，申请专利7项。
虚拟现实与人机交互方向原创性成果（5）
成果简介
Ø 开发高压输电线路安全隐患检测系统，已经能够实现对杆塔上定时回传的图像序列进行智能化分析，自动检测其中的作业车辆、施工现场、悬挂物等并自动报警。降低95%的人工工作量。
Ø 水平和优势：国内空白。目前国内尚无其他针对固定杆塔序列图像的分析系统。目前合作企业是国内第一家，其原先采用人工分析方式，工作量巨大。国内主要是针对无人机拍摄图像的分析。
