主要项目
Major Projects

本课题围绕虚拟原位数据中心，研究数据原位汇聚、热敏制导一体化存储、轻量访问、数据协同、隐私计算和安全管理等关键技术，提供高性能数据协同计算和低能耗数据服务。

项目经费：100 万元

本项目基于概率模型检测技术，通过对图神经网络训练过程建立概率模型，并根据图神经网络的结构建立通用的最优训练策略搜索模型，提出基于大规模图神经网络并行算法，构建高效的训练策略框架。

项目经费：30 万元

本项目通过融合气象动力学与人工智能理论，提出"物理-数据"双驱动的创新框架，建立"以多模态数据驱动模型训练，以物理约束保障可解释性"的研究范式，研究引入关键气候模态指数作为物理增强特征，以动态自适应架构生成多尺度级联预测结果，最终实现长时序、高精度的台风完整生命周期预测。

项目经费：12 万元

本项目旨在研究可再生器官的智能制造技术，建立基于图像识别的再生胰岛制备关键工艺节点的质量控制方法，分析和预测决定胰岛细胞身份的关键基因，建立由种子细胞一步转化为再生胰岛细胞的"正向重编程"技术。

项目经费：300 万元

本项目面向社交网络中的信息推荐，研究结合文本、表情符号及图像的跨模态情感特征提取与融合方法，实现精准的用户情感状态识别，并构建能反映其瞬时兴趣与长期偏好的动态画像模型，最终实现更能满足用户即时心理需求与情感共鸣的个性化信息推荐。

项目经费：21 万元

成果：发表论文 20 篇，申请专利 3 项

本项目聚焦气象领域中的多模态时空大数据问题，基于深度学习的理论研究气候变化与台风的相关性。构建全球气候模式数据增强和特征提取模型，然后将全球气候模式特征融合热带气旋数据构建气候变化影响下的台风识别和预测模型，解决传统方法中预测时间过短和准确度过低的问题。

项目经费：20 万元

成果：实际部署应用，获得上海市科技进步二等奖

本研究以分析热带气旋的气象特点与潜在关联为核心，以创新多模态数据的自适应深度学习方法为目标，从获取太平洋地区的大规模多模态气象数据入手，以从局部到整体的研究视角，针对多模态数据构建基于卷积神经网络和循环神经网络的热带气旋路径预测模型，以拓展深度学习在气象领域的理论架构和技术基础。

项目经费：20 万元

成果：发表论文 10 篇

本研究以不确定环境下的人机物融合系统为核心，探索其形式化建模与验证方法。通过构建多层次的模型框架，结合深度学习与传统建模方法，旨在提高系统在复杂环境中的适应性与鲁棒性。

项目经费：20 万元

成果：发表论文 6 篇