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特等奖!太阳城app学子问鼎挑战杯!

来源: 发布时间:2023-11-01 23:03 点击数: Views

10月27日至31日,由共青团中央、中国科学技术协会、教育部、中国社会科学院、中华全国学生联合会和贵州省人民政府共同主办,贵州大学承办的第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛终审决赛于贵州大学隆重举行。

本届“挑战杯”吸引了全国2000多所高校、250多万学生参赛,涌现出40余万优秀作品。经过校级、省级、全国三级比赛,我校项目《太阳城app 主题教育》入围终审决赛,与全国300多所高校超700件科技作品进行激烈角逐,最终斩获特等奖!


辛勤磨一剑,梅花香自来

艰难困苦,玉汝于成。一件好的作品离不开背后的反复打磨。比赛前夕,校团委牵头邀请了生命与海洋科学学院实验中心陈伟钊主任、管理学院实验中心张江乐老师、医学部生物医学工程学院柴语鹃老师、医学部基础医学院汪业军老师、创新创业教育中心卓文祺老师、医学部团委副书记陶洋老师对项目进行指导,为我校取得优异成绩保驾护航。赛前两天在参赛地会议室,校团委再次组织国赛团队进行答辩培训,从ppt呈现方式、临场表现、演讲重点等方面给予针对性的意见,并鼓励参赛团队放松心态,以自信从容的姿态迎接挑战。

团队成员各有所长,发挥各自优势,分工明确。从校赛、省赛再到国赛,团队成员经过无数个日夜的精雕细作,一步一个脚印走向更广阔的舞台。


亮点展实力,创新赢未来

团队成员均为医学相关专业学生,在兴趣驱动下,多数成员自学计算机编程,具有扎实编程基础,部分成员更是擅长数学和人工智能。成员背景和技术能力的多样性,促使这一生命科学和计算机的多学科交叉项目得以深度开展。

“数字细菌”侧重于数字表征和计算,拟开发一系列工具,对细菌内在每个分子进行0/1数字编码,进而计算求解和预测细菌分子的进化、功能、相互作用、调控和表型。细菌无处不在,作为人体的重要组成部分,它们广泛分布于人体各个部位,与人类的健康密切相关。此外,各种新发、耐药菌感染日益频发,据WHO预估,到2050年,耐药菌感染将超越肿瘤和心血管疾病,成为人类1号致死源。实现耐药菌感染的精准诊疗,是“健康中国2030”蓝图的重要组成部分。

团队紧跟“十四五”规划,建设数字中国战略部署,研发全新的数字化技术,全力促进细菌的基础和临床应用研究。项目从基因组、分泌蛋白通路和基因水平展开研究。基因组层面,创新性将进化系统引入比较基因组研究中,直观展示基因组的进化轨迹。分泌蛋白层面,创新性提出新的特征解析及预测算法和框架,开发第一个细菌多分泌蛋白一站式集成预测和功能注释系统。基因层面,创新性开发自动地对细菌基因和基因家族进行批量、系统进化特征分析的系统。该项目通过三个层面的原创性算法模型及工具的开发和应用,为细菌耐药的机制研究和临床诊疗实践提供重要的指导。

项目取得丰硕成果。团队第一作者发表SCI论文3篇,获软件著作权14项,获全国荣誉6项,开发多个应用网站和数据库,并且已被多个国内外课题组应用。

项目创新点及取得成果


漫漫征途路,更上一层楼

正如团队成员所说:“在细菌研究数字化领域,我们也将继续发挥创造力,力争站在科技的最前线,保持热爱,全力以赴。”希望团队不忘初心,在自己热爱的领域继续发光发热。


在本届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛终审决赛中,学校还有3个项目脱颖而出,取得佳绩。

《太阳城app》项目获主体赛全国三等奖。项目团队制造的软体机械手解决了传统软体机械手运动时准确及平稳的抓握精细易碎物品的问题。团队自主制造且拥有自主知识产权的新型柔性压力传感器,配合视觉传感器和强化学习自适应PID算法,解决了传统软体机械手在抓握过程中出现的抖动问题,填补了传统软体手的传感空白,提高了机械手在工业流水线上的生产效率。

《太阳城app 主题教育》项目获“揭榜挂帅”专项赛全国一等奖。团队和指导老师共同提出了PipeBot机器人系统,以管道机器人代替人工,用智能化提供效率,同时节约人力物力,降低对环境的污染和损害。在经过大量的市场调研后,团队选择使用履带式机器人,通过三维激光扫描技术获取目标物体表面各点的空间坐标,对获取的数据进行计算、处理、分析,构建出目标物三维模型。此外,他们还设计了外挂装置,可以通过加装搅拌器、高压水枪等设备,对堵塞物进行疏通,以达到探勘的目的。经过对PipeBot的速度、清淤能力、勘探作业以及通信能力的实地测试后,验证了所设计机器人的可靠性。

《太阳城app 主题教育》项目获“揭榜挂帅”专项赛全国等奖。为了解决元宇宙数字人生成成本高、效率低,普通人进入元宇宙门槛高难题,团队在丁文华院士的指导下提出了一套自主可控的交互型数字人生成和驱动方案。通过一张普通人脸图像重建三维人脸模型,利用语音对该人脸模型进行驱动,实现人机之间的交互行为。为了提升交互行为的深度与乐趣,方案接入了ChatGPT来生成回答问题的文本,并通过TTS将答案转为语音来驱动基于输入图像重建的三维人脸。最终团队可以通过Blender等软件直接导入生成的面部模型序列进行播放和编辑,也可以通过pyrender将生成的面部模型序列渲染成视频的形式播放出来。


(校团委 闻雯 朱彦澄 罗若城)

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