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    智能制造与工业大数据分析方向

    开展典型制造行业智能制造服务应用模式，典型制造企业智能制造服务平台和工业大数据分析与决策平台开发技术等方面研究，突破企业制造资源虚拟化封装与云端适配接入，智能制造服务智能匹配选择与服务动态组合，制造过程调度、协同与优化，制造企业大数据集成、分析与展示等关键技术。

    数据挖掘技术方向  

    研究关联规则算法的改进与优化，关联规则技术在生产、销售中的具体应用；研究利用时间序列分析，后去事务发展模式并对事务进行监督、检测的方法；研究半监督分类和迁移学习的模式识别技术及其在大数据中的应用；研究在传统流体数据可视化中，引入机器学习技术及检测算法，提高流体数据特征检测的鲁棒性的方法。最终结合行业特点，重点展开数据挖掘技术在轻工制造领域中的应用研究。

    智能信息处理方向   

    研究高维数据处理、生物信息处理、医学信号处理技术；研究特征提取算法、小波分析技术以及模式识别技术在人脸识别、癌症诊断、脑电信号识别等方面的应用，从高维数据中检测肿瘤标志物，放疗化疗危险因素分析，核磁共振图像肿瘤的识别与分类，蛋白质二级结构预测等。研究深度学习、强化学习、迁移学习等机器学习技术在目标检测与识别、机器人智能、自然语言处理、语音处理等方面的应用。

    物联网与智慧信息技术方向

    研究物联网相关的信息感知、无线传感器网络与海量信息处理技术。主要研究课题：随着物联网产业被我国列为五大新兴战略性产业之一，紧密跟踪物联网行业发展的趋势，研究物联网技术发展与应用过程中所面临的核心技术和关键问题，具体包括：1：物联网感知信息获取与数据融合技术研究；2：物联网通信理论与网络体系结构优化技术研究；3：物联网综合信息分析与海量数据挖掘技术