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01  AI SPIDER|科技成果智能检索平台 队名：以梦为马 成员：韩迪、陈国威、胡鑫 AISpider 基于机器学习等技术，构建科学可视化检索平台，使科研工作者能快速、准确定位到目标文献，精简阅读量，从而大大提高文献调研效率，促进科研工作快速进行。 02  SOUL HAND|让机械拥有人一样的触觉 队名：触觉感知 成员：王东、倪士全、李继辉 让机械拥有人一样的触觉，其设计主要由三部分组成：1.触觉传感器设计；2.控制系统硬件和软件设计；3.机械结构设计。 03   LAMOST|郭守敬望远镜光谱预处理软件 队名：AI小白 成员：王奇勋、陆敏、张子阳 通过深度学习，让电脑学习 SDSS 绝对流量定标的规则，得到模型后进一步提升 LAMOST 光谱的质量。未来更是有海量的光谱数据，这些数据为深度学习与人工智能铺垫好了道路，同时也急需深度学习与人工智能，去发掘隐藏海量光谱中的更深层次的信息。 04  基于贝叶斯分类的商品虚假评论分析 队名：三杰团队 成员：郝孝帅、王磊、史梦婷 如今，电子商务成为了商品出售的一种重要渠道。用户在购买商品的同时可以针对所购买的商品发表评论，这些用户评价成为潜在消费者购买该种商品的一项重要决策依据。为了减少垃圾评论对潜在用户购买商品的影响，我们采用多项式贝叶斯、K近邻和SVM分类算法等方法对垃圾评论进行识别，为用户提供可靠的参考数据。 05  基于神经网络的摄影作品主题和风格识别系统 队名：悦然天地 成员：李昊 张静怡 利用深度神经网络的方法，构建了一种对摄影作品（或照片）进行自动标记及分类方法，并实现了应用程序访问接口供第三方调用测试。该方法及相应的服务接口能够帮助用户处理激增的图片数据，帮助改善图片整理、分拣、娱乐及搜索等应用。 06  基于神经网络的场景检测技术 队名：起个名字真难 成员：彭硕、陈航艇、吕温 场景识别技术可以为未来人工智能应用于现实生活提供关键性支持。与传统的场景检测手段不同，我们对场景进行检测时使用了近来大热的深度学习方法，通过使用AIChallenger、DCASE2016和Google audioset中的音频、图像和视频数据集，结合开源的tensorflow和kaldi库，对RNN（卷积神经网络）中的VGG网络和DNN（深度神经网络）中的TDNN网络模型进行训练。经测试，部分场景对用户上传的信息识别率很高，可达93%-98%。 07  高危遗传病风险咨询系统 队名：因未队 成员：鲁豪杰、张苇、张亚宁 通过调研疾病全基因组关联分析相关文献和数据库，获得若干与疾病相关的高风险位点信息,并结合广泛应用于临床诊断治疗的疾病风险特征和诊断指标来建立人体危险因素识别系统。本系统可以通过单独或者整合样本的基因序列数据以及，给受试者特异的生活方式指导和临床检查建议。可实现提前预防、精确诊断与精确治疗。 08  智能语音菜谱APP——舌尖厨房 队名：北极光 成员：张东杰、方正、郭晶晶 舌尖厨房采用全程语音自动问答的方式，了解用户的做菜偏好（包括口味、难度等），为用户推荐个性化菜谱，并指导用户完成做菜的全过程。可根据用户的语音指令执行一系列操作，同时可解答用户在做菜过程中遇到的一系列问题。通过使用语音交互式菜谱，提高用户体验，让用户能够全身心投入和享受做菜的过程。 09  HCA|幸福捕手 队名：大佬就是这么随意 成员：王迁、林俐、汪柳萍 幸福捕手，捕捉幸福！为用户提供实时智能指导，可帮助用户管理情绪，主动分析用户记录，生成个性化反馈报告。让用户积极向上，时时阳光！ 10  零时差NBA新闻 队名：西红柿炒番茄 成员：张尧、王思培、凌玥 本项目主要内容是实现了基于NBA比赛文字直播来生成比赛新闻文本的系统。针对文字直播信息量低和体育新闻实时性不高的难题，采用算法实时智能生成NBA比赛新闻，向球迷提供“零时差”的新闻报道。该算法还可以推广到其他要求实时性和准确率的事件报道领域，提高新闻实时性，降低人工成本。 11 基于多视角学习的车祸智能检测系统 队名：光影 成员：龚腾飞、唐蕊 本系统从空间视角和表观视角分别提取视频的3D-HOG，3D-SIFT，STIP以及3D-HOF特征，并采用基于秩一致性的多视角学习方法（RANC）对视频进行建模。通过实验表明，多视角学习综合多个单一视角不同的特征，通过适当算法约束，能够排除无关信息的干扰，使视频异常检测的准确性进一步增强。 12 静脉识别研究 队名：塘朗山大王队 成员：黄晨阳、李四楠、沈志娟 指静脉识别作为世界上最尖端的生物识别技术之一，具有其独特的优势：（1）静脉血管位于体表内部，随年龄增长其组织结果变化不大；（2）静脉图像只有在活体上才能采集到（3）静脉是人体内部的血管特征，很难伪造或手术改变；（4）采集过程十分友好，设备小，便于携带。本研究设计的指静脉识别系统是通过深度学习的方法，最终实现指静脉图像识别功能。 |
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