科学研究

喜报|人工智能学院2025年度首批获15项国家自然科学基金项目，再创新高！

FROGENT：首个端到端的全流程药物设计智能体

物联网多模态协同感知关键理论与技术研究

围绕物联网多模态协同感知展开探索，提出了基于多模感知的物联网无线感知理论方法体系，构建了高效协同方法及网络计算决策模型，提出了协同安全理论方法，综合提升了物联网系统感知能力、协作能力与安全保障能力。（1）多模感知：结合WiFi、RFID的等模信号，拓展了无线感知应用边界，实现了物联网基于无线的高效人感物感。（2）高效协同：针对物联网系统协作能力，首次提出了基于群智感知的多层室内地图及定位数据库协同构建理...

医学图像智能分析

视觉大数据研究中心研究根据图像生成诊断报告的“伶荔医”医学大模型。研发眼部OCT图像、鼻内窥镜图像、数字口腔及牙齿矫正、甲状腺肿瘤B超图像、胸部X光图像、肠胃内窥镜图像、肾脏CT图像以及组织病理和细胞病理等医学图像智能分析算法，并结合临床诊断、检验化验数据开展多模态疾病诊断/预后等计算机辅助精准医疗方法的研究

工业大数据智能分析

工业大数据智能分析项目，研发了世界上首套核电站反应堆安全壳表面缺陷检测智能机器人，有效地保障了我国重要设施安全。裂缝宽度识别误差0.05mm，缺陷定位误差小于10cm，缺陷检出率大于90%。主要技术包括：1、点线特征融合的SLAM算法，对连续帧提取角点，使用KLT光流法对角点进行追踪，使用LSD线段检测器提取线特征。2、基于旋转框裂缝检测视角的多分支检测模型，基于几何距离感知的损失函数用于提取差异性的深度特征。本技术整...

伶荔中文大语言模型

伶荔中文大语言模型，基于全球首个模块化大模型预训练框架TencentPreTrain（下载量10万/月，发表在自然语言处理顶会ACL 2023），是首个中文开源7B、13B、30B大模型。其核心技术包括：（1）LLaMA 中文预训练、指令微调及问答；（2）自适应数据采样的语言迁移学习；（3）英文 → 中英文平行语料训练；（4）自适应调整训练比例，解决知识遗忘和迁移

云数据交换与服务装备关键技术

云数据交换与服务装备关键技术及产业化从云安全、云交互、云性能三个根本方面开展研究，对多样化云安全需求、海量云资源分配与调度、大规模云数据处理与交换安全等问题进行理论研究和技术突破。该成果获广东省科学技术一等奖、中国电子学会科学技术奖一等奖

学报推荐！李坚强教授团队：基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略

李坚强教授团队及合作者在计算机科学与技术领域的权威性学术刊物、CCF推荐A类中文科技期刊《计算机学报》发表论文“基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略”，并获《计算机学报》公众号两次发文推荐：1）AI 安全| 基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略(qq.com) ； 2）美文推荐：基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略(qq.com) （点击链接查看）该工作指出，近年来，基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及...

人脸识别分析关键技术

人脸识别与分析关键技术，获广东省、深圳市自然科学奖、吴文俊人工智能自然科学奖、中国电子学会自然科学奖等殊荣。本成果用到的关键技术包括：1、学习统一阈值区分同人和不同人样本差异。相关成果Uniface，发表在视觉顶会 ICCV 2023、NeurIPS 2023上。2、网络结构自适应与共性特征迁移，相关成果发表在CVPR 2022、TIP 2022上。3、人脸分析多任务数据表征与一体化网络，相关成果Talk2Face，发表在ACM Multimedia 2022上。4、网...

泛在感知系统基础理论及产业化应用

泛在感知系统基础理论，包括智能感知、智能无线通信、异构互联、海量多态物联网感知数据处理。结合第五代通讯技术以及人工智能技术，通过网络赋予万物感知，最终在云端形成大量数据，并通过智能化落地应用。本成果获广东省科学技术奖一等奖、教育部自然科学二等奖、广东省科技进步二等奖等奖项