随着人工智能技术的快速发展，新一代人工智能由感知智能逐步迈向认知智能，机器被赋予了知识表达、逻辑推理与自主判断等能力。知识图谱作为认知智能的基础，正逐渐成为人工智能的核心技术驱动之一，在包括语义搜索、自然语言生成、问答系统、人工智能对话系统以及个性化推荐系统等不同场景下被广泛采用。知识图谱是大规模语义网络知识库，旨在描述真实世界中存在的实体以及实体之间的关联关系，能够以资源描述框架三元组的形式存储结构化信息并进行知识表示。因其丰富的语义表达和统一结构化的描述形式，知识图谱为提高机器的认知理解和自主判断能力，打破不同领域的数据表示和语义认知壁垒方面开辟了全新的视角。

医学图像分割是医学图像处理中核心部分。它可以帮助医生清楚地看到病变部位，对疾病做出准确诊断和有效治疗安排。医生可能无法在视觉上观察到潜在的疾病，但他们可以通过仔细的手动分割或分离检查医学图像的亮度变化及其边界来发现疾病。随着图像分割技术的飞速发展，针对人体各种器官及其运动，更精确的自动化分割算法不断出现。医学图像分割算法比徒手分割算法更准确、速度更快。

机器视觉与传感器技术使用相机标定与三维重建算法来精确测量图像中的物体，用图像识别算法来进行物体识别。机器视觉已经从学术研究转向商业领域，是工业自动化革命的核心。但它的不仅仅将目光投向工业机器人技术革命，它的应用涵盖了几乎所有机器以及制造周期的各个方面。在工业自动化、机器人技术、无人机和3D建模、医疗仪器等广泛应用领域，能为物体提供更详细准确的定位、分析与测量。视觉传感器是任何机器视觉系统中的关键要素，它正从速度和精度两方面性能上快速提升。

随着全球金融业中量化交易的指数级增长，各种预测算法，交易算法，因子，技术指标等不断被提出。包括量子场论和量子非谐振荡理论的量子金融及其底层技术，为传统的量化交易提供了全新的研究方向。金融市场存在着诸多可作为建模对象的因子，如何有效的使用量子理论对金融市场进行建模，并通过量化交易获得可观的收益，成为了当今金融界热门的话题之一。通过前期的研究表明，众多的量子金融模型虽然被提出且能很好的利用金融概念来解释，但实际的盈利效果并不理想，这与我们研究的初衷相悖。拟以全球金融市场作为研究对象，结合量子理论、模糊逻辑、混沌理论、深度学习及强化学习，对全球金融市场进行量子理论建模，并利用算法对金融市场进行预测和交易。该研究揭示了金融市场中的量子力学属性，并试图在复杂的金融市场运动中寻找出可追寻的规律从而获利，为量子金融从理论到实践奠定坚实的基础。

传感云系统实现了物理世界和信息世界的融合，其中数据是上层一切应用的根本。但底层传感网的计算能力弱、通信能力不足、传输数据量大，加之其与云端的数据协同机制尚不明确，目前仍存在数据传输延迟大、错误率高、隐私易泄露等诸多关键性问题。我们前期发现，已有方案没有进行云边端协同，或者云边端协同得还很不够，由此推测云边端紧密协同是解决上述问题的关键。拟以“云边端数据协同”为研究对象，探索云边端协同对数据传输、清洗、同步和检索全过程的影响，对揭示和阐明云边端数据协同机制和规律有重要意义，为解决传感云的上层应用问题奠定基础。