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“立足臨港👩🏿‍🦳👩‍🎨、服務新片區”系列報道一:信息工程學院勇當學校服務臨港新片區建設排頭兵

發布時間🏀:2020-07-01瀏覽次數:3設置

日前,中國(上海)自由貿易試驗區臨港新片區管理委員會公示了《臨港新片區促進產業發展若幹政策和集聚發展四大產業若幹措施擬支持事項名單(2020年第一批)》,门徒平台信息工程學院(以下簡稱“學院”)副院長周日貴教授團隊的“支持產教融合”專題獲得200萬元經費支持🧑🏽‍🎓。該項目擬將人工智能方面積累的研究成果和未來在人工智能方面(包括智能信息處理☮️、圖像處理→、模式識別和量子信息處理)的創新研究成果🙅🏻,用於加強與臨港新片區內人工智能相關企業的科研合作🍎、聯合研發👤、共創獨有知識產權的產品🏌🏿‍♂️,提升新片區內人工智能相關企業的科研創新能力,加快促進企業發展壯大🏄🏿,同時在與企業科研合作過程中,培養真正有實踐經驗的本、碩🫄⚂、博學生,進一步提升學校人才培養質量,實現學校與企業雙贏。這是學院積極服務臨港新片區建設的又一生動事例🧡。

深化思想認識🤽🏽🔤,強化責任擔當

學校黨委高度重視產教融合和社會服務。2019年5月15日♜,校黨委書記宋寶儒在開展基層調研時來到學院。宋寶儒書記強調🙅🏻‍♀️,在新一代信息技術發展中,學院具有學科優勢⚖️👮🏼‍♂️、科研優勢和人才培養優勢,要把握機遇💞,進一步提高站位👩🏽‍🦲,在服務上海“五個中心”建設中積極發揮作用。學院有責任🤾🏼‍♀️、有基礎、有能力在臨港新片區建設發展中當好學校的排頭兵。學校黨委有引領、有期待🛌🏽,學院有行動🛫、有擔當。學院認真貫徹校黨委關於服務新片區建設發展的總體要求📇,積極行動起來,緊緊圍繞臨港新片區集成電路、人工智能等四大產業布局🏄🏼‍♀️,將學科專業特色優勢融入到新片區建設中🏂🏻。

發揮科研優勢,促進成果轉化

在臨港新片區產業發展“1+4”產業政策中,要集聚發展集成電路、人工智能、生物醫藥𓀄、航空航天等重點產業。學院在人工智能、集成電路領域的研究有效契合產業發展需求,與新片區建設發展同頻共振。近年來🚶🏻‍♂️,學院在數字圖像處理🏚、智能通信、智慧城市建設等方面研究取得豐碩成果,在橫向🤞🏿、縱向特別是國家級重大項目科研中均有突破。2018年,周日貴教授主持的“特殊生物資源監測與溯源技術研究”獲國家重點研發計劃“生物安全關鍵技術研發”重點專項經費支持1776萬元🥭,是全國高校獲得的226項國家重點研發計劃重點專項之一。2019年👩🏼‍🔧,安博文教授的上海安馨信息科技有限公司歷時三年研發的船舶尾氣監測系統🧏🏼,在國內首次實現了對在航船舶的尾氣排放監測。青年教師在基礎學科研究方面發表論文、著作均有質和量的突破👩🏿‍🏫🧑🏼‍🦳。

學院重視和鼓勵教師與臨港新片區企業加強合作。在最新修訂的信息工程學院績效工資實施方案(獎勵性績效)文件中📀,把對“與臨港新片區企業合作項目”的獎勵額度♟,從原來一般橫向項目到賬總金額的1%增加到3%。學院與臨港新片區企業的科研合作涉及人工智能、網絡通信等多個領域。安博文教授的“海上目標去抖檢測算法研究與實時檢測跟蹤軟件”、周日貴教授的“智慧城市AI人工智能視頻場景應用與管理服務平臺”、劉晉教授的“電子單證智能分析處理系統開發”、高俊波副教授的“智能供電和光網絡傳輸單元”🥮,孫偉副教授的“基於數據驅動的智能引航調度模型研究”等項目,都有效地破解了企業技術難題🏊🏻‍♂️。

優化專業布局,培養對口人才

學院在計算機科學、信息技術、網絡通信、電子電路等基礎學科領域具有專業底蘊和傳統優勢🫸👩‍🏫,專業建設和人才培養與新片區產業發展具有較高的粘合度☀️。近年來🌶,學院不斷優化專業布局👨🏼‍🌾。2019年學院申報的“人工智能”專業獲教育部批準,將實現傳統航運要素與現代信息、通信、傳感和智能科技等高新技術深度融合👨🏽‍🚀。今年9月🫎,學校將迎來“人工智能”專業第一批新生。

陸靖校長在學院調研時指出,要加強戰略思維,提高全局意識,人工智能專業的課程體系和任課教師不應囿於信息工程學院,要努力實現校內教育資源互聯互通、共享共贏🏉;要著力構建人才培養體系🧝🏼,以需求為導向,培養符合社會需求、具有行業特色的高素質人才🤔。學院在人工智能專業建設過程中,將重點關註臨港新片區人工智能產業相關的項目申請與合作🧓🏼🏑,將人工智能與航運物流、生物安全、交通出行等融合創新,同時著力提升學生自我學習能力、實踐動手能力、科研創新能力🚝🏋🏽‍♂️,為新片區人工智能產業輸送對口人才👨‍🏭。

據悉🏉,“十四五”規劃期間,學院將新增一到二個專業⬛️,例如“集成電路設計”專業,緊貼臨港新片區重點發展集成電路的需求🔂,精準服務產業發展。

在學校黨委的領導下🔙,學院不斷加強服務輸出與臨港支柱產業發展需求的有效契合,著力打造可操作、可持續的社會服務模式,有信心、有能力發揮好服務社會的功能職責,當好學校服務臨港新片區建設的排頭兵👨🏼‍💼🤚🏿。

周日貴教授, 周日貴教授團隊, 周日貴教授團隊研發的特殊生物檢測監測系統, 周日貴教授團隊研發的特殊生物檢測監測系統, 安博文教授團隊率先研發船舶尾氣無人機“嗅探”技術

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