图像识别与人工智能研究所发展规划报告
人工智能发展报告
人工智能发展报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。
它正以惊人的速度改变着我们的生活、工作和社会的方方面面。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用无处不在。
人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的历程。
早在上世纪 50 年代，科学家们就开始了对人工智能的探索。
然而，由于当时计算能力的限制和算法的不成熟，进展相对缓慢。
直到近年来，随着大数据的积累、计算能力的大幅提升以及算法的不断创新，人工智能迎来了爆发式的发展。
在技术层面，深度学习是当前人工智能领域的核心技术之一。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对图像、语音、文本等各种数据的准确理解和处理。
例如，在图像识别领域，深度学习算法能够准确识别出各种物体和场景，其准确率甚至超过了人类。
同时，强化学习也是人工智能的重要技术之一，它通过让智能体在与环境的交互中不断学习最优策略，在机器人控制、游戏等领域取得了显著成果。
人工智能的应用领域极为广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，提高诊断的准确性和效率。
例如，通过对大量医疗影像数据的学习，人工智能系统能够快速检测出肿瘤等病变，为早期治疗提供了可能。
在教育领域，人工智能可以实现个性化学习，根据学生的学习情况和特点，为其提供定制化的学习内容和辅导。
在交通领域，自动驾驶技术有望大大减少交通事故，提高交通效率，改善人们的出行体验。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、市场预测，帮助投资者做出更明智的决策。
然而，人工智能的发展也带来了一系列的挑战和问题。
首先是就业问题。
随着人工智能在各个领域的应用，一些传统的工作岗位可能会被取代，导致部分人员失业。
这就需要我们加强对劳动者的再培训，提升他们的技能，以适应新的就业需求。
其次是伦理和法律问题。
例如，人工智能决策的公正性和透明度如何保障？如果人工智能系统出现错误导致损失，责任应该如何界定？此外，数据隐私也是一个重要问题。
人工智能的未来和发展研究报告
人工智能的未来和发展研究报告1人工智能1.1人工智能的概念它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”1.2人工和智能的区别“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我( SELF)、思维(MIND) (包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND) )等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
1.2人工智能的拟人行为人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
必从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
2人工智能对生活的影响2.1人工智能对自然科学的影响在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，Ai带来的帮助不言而喻。
更重要的是，Ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
2.2人工智能对智能经济的影响专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益，AI也促进了计算机工业网络工业的发展，但同时，也带来了劳务就业问题。
人工智能技术应用与发展规划研究报告
人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为我国科技领域的研究热点。
图像识别可行性研究报告
图像识别可行性研究报告一、图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时的人工智能学家在对模式识别领域展开研究，并提出了一系列算法和方法。
随着计算机技术的发展和硬件性能的提升，图像识别技术得到了迅速发展。
在此基础上，深度学习技术的兴起促进了图像识别技术的发展，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在图像识别领域取得了显著的成就。
此外，大规模数据集的建立和高性能计算平台的应用也为图像识别技术的进步提供了支持。
二、图像识别技术的原理和方法图像识别技术主要通过图像的特征提取和模式匹配来实现对图像内容的识别。
其中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，而模式匹配则是将提取的特征与预先存储的模式进行匹配以实现识别。
在特征提取方面，卷积神经网络是目前主流的方法，它通过多层卷积、池化和全连接等操作来提取图像中的特征。
而在模式匹配方面，通常采用支持向量机（SVM）、最近邻（KNN）等分类器来完成对图像内容的识别。
三、图像识别技术的应用领域图像识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 人脸识别：通过分析图像中的人脸特征，实现对人员身份的识别，应用于人脸支付、考勤签到等场景。
2. 车牌识别：通过分析车辆图像中的车牌信息，实现对车辆的自动识别，应用于停车管理、交通监控等领域。
3. 物体检测：通过对图像中的物体进行检测和识别，实现对物体的分类和定位，应用于无人驾驶、智能监控等场景。
四、图像识别技术的发展趋势未来，图像识别技术将继续向着更高的精度、更快的速度和更广泛的应用领域发展。
在技术方面，深度学习技术仍将是主要的研究方向，同时结合自然语言处理（NLP）和强化学习等技术，实现对图像内容的更深层次理解。
在应用方面，图像识别技术将逐渐渗透到各个行业，如医疗保健、农业、零售等领域。
同时，与其他技术的结合也将加速图像识别技术的发展，如与区块链、物联网等技术的融合，将进一步扩大图像识别技术的应用范围。
人工智能图像识别项目可行性分析报告
人工智能图像识别项目可行性分析报告一、项目背景随着科技的迅速发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。
图像识别作为人工智能的一个重要分支，具有巨大的潜力和应用价值。
它可以应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、工业检测等众多领域，为人们的生活和工作带来极大的便利和效率提升。
二、项目目标本项目旨在开发一款高效、准确的人工智能图像识别系统，能够对各种类型的图像进行快速、精准的识别和分类。
具体目标包括：1、实现对常见物体、场景的准确识别，准确率达到 90%以上。
2、具备快速处理大量图像数据的能力，处理速度达到每秒_____帧。
3、支持多种图像格式和分辨率，具有良好的兼容性。
三、市场需求分析1、安防监控领域公共场所的安全监控需求不断增加，需要能够实时识别异常行为和可疑人员的图像识别系统。
智能门禁系统对人脸识别的准确性和速度有较高要求。
2、医疗诊断领域医学影像的分析需要高效的图像识别技术辅助医生进行疾病诊断。
病理切片的图像识别有助于提高诊断的准确性和效率。
3、自动驾驶领域车辆需要识别道路标志、交通信号灯和其他车辆、行人等，以保障行驶安全。
4、工业检测领域产品质量检测中，通过图像识别可以快速发现缺陷和瑕疵。
综上所述，人工智能图像识别在多个领域都有着迫切的市场需求，具有广阔的发展前景。
四、技术可行性分析1、数据采集可以通过网络爬虫、传感器采集、合作机构提供等多种方式获取大量的图像数据。
对数据进行清洗、标注和预处理，为模型训练提供高质量的数据支持。
2、算法选择目前有多种成熟的图像识别算法可供选择，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
根据项目需求和数据特点，选择合适的算法进行优化和改进。
3、模型训练利用高性能的计算资源，如云计算平台或 GPU 服务器，进行大规模的模型训练。
采用合适的训练技巧，如数据增强、正则化等，提高模型的泛化能力。
4、模型评估使用多种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对训练好的模型进行客观评估。
人工智能像识别实验报告
人工智能像识别实验报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和实现人类智能的学科。
其中，人工智能在图像处理领域的应用备受关注，特别是像识别方面的研究。
本实验旨在通过人工智能技术实现对图像中的物体进行像识别，以探索该技术在实际应用中的效果与限制。
1. 实验背景像识别是指通过计算机视觉技术，使用人工智能算法训练模型，使其能够自动对图像中的物体进行分类和识别。
像识别技术的发展，为许多领域带来了巨大的潜力与机遇。
例如，在医学影像领域，人工智能像识别可以辅助医生对肿瘤、病变等进行自动检测和识别，提高早期发现的准确率；在工业领域，人工智能像识别可以应用于自动化生产线，实现对产品质量的自动监测与控制。
2. 实验步骤（1）数据采集与准备：在本实验中，我们选择了一个包含不同类别物体的图像数据集，共包含1000张图片。
根据图像数据的特征，标注了每个物体对应的像素位置与类别。
（2）数据预处理：将原始图像数据进行预处理，包括图像灰度化、尺寸调整、减去均值等操作，以便于后续模型的训练与测试。
（3）模型选择与训练：根据实验需求，我们选择了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为像识别模型，并利用标注的图像数据集进行模型的训练，通过迭代优化模型参数，使其能够准确地对图像中的物体进行识别。
（4）测试与评估：使用一部分未参与模型训练的图像数据作为测试集，对训练好的模型进行测试，并统计模型在测试集上的准确率、召回率等评价指标，以评估模型的性能和效果。
3. 实验结果与分析经过对数据集的训练与测试，我们得到了模型在像识别任务上的性能指标。
在测试集上，模型的准确率达到了95%，召回率达到了92%。
这说明该模型能够较为准确地对图像中的物体进行识别。
然而，在进一步分析中，我们也发现了一些问题与限制。
首先，对于图像中存在遮挡、模糊等情况的物体，模型的识别准确率较低。
人工智能技术发展报告
人工智能技术发展报告一、引言人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一。
随着计算能力的提升和大数据的普及，AI技术在许多领域都取得了显著的进展。
本报告将概述人工智能技术的最新发展，并探讨未来的趋势和挑战。
二、人工智能技术的发展1.机器学习与深度学习：近年来，机器学习，尤其是深度学习，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
深度学习通过训练神经网络从大量数据中自动提取特征，大大提高了识别的准确率。
2.计算机视觉：计算机视觉是AI的一个重要分支，其在图像识别、自动驾驶、智能安防等领域具有广泛的应用。
随着深度学习技术的发展，计算机视觉在目标检测、图像分割等任务上的性能得到了显著提升。
3.自然语言处理：自然语言处理是使计算机理解和生成人类语言的能力。
近年来，随着深度学习技术的引入，自然语言处理取得了重大突破。
例如，机器翻译、智能客服、语音助手等领域的应用越来越广泛。
三、未来趋势与挑战1.可解释性与透明度：随着AI技术在各个领域的广泛应用，可解释性与透明度成为越来越重要的问题。
未来的AI系统需要能够解释其决策过程，以便用户和监管机构能够理解并信任其结果。
2.隐私与安全：随着AI技术的发展，数据隐私和安全问题变得越来越突出。
如何在利用数据进行AI训练的同时保护用户隐私，是一个亟待解决的问题。
3.伦理与公平：AI技术的广泛应用可能对就业、社会结构等方面产生影响。
因此，需要关注AI技术的伦理和公平问题，确保其应用不会加剧社会不平等。
四、结论人工智能技术正处于快速发展的阶段，其在各个领域的应用越来越广泛。
然而，随着技术的发展，我们也面临着许多挑战，如可解释性、隐私、伦理等。
因此，未来的研究需要综合考虑技术发展和社会需求，以实现可持续的人工智能发展。
基于人工智能的图像识别技术研究开题报告
基于人工智能的图像识别技术研究开题报告
一、研究背景
随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了
广泛应用。
图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而实
现对图像内容的自动识别和分类。
在人工智能领域，图像识别技术是
一个重要的研究方向，具有广阔的应用前景。
二、研究意义
图像识别技术在医疗影像分析、智能交通、安防监控、无人驾驶
等领域具有重要应用价值。
通过深入研究基于人工智能的图像识别技术，可以提高图像识别的准确性和效率，推动相关领域的发展和进步。
三、研究目标
本研究旨在深入探讨基于人工智能的图像识别技术，通过构建高
效的图像识别模型，提高图像分类和检测的准确率和速度，为相关领
域的应用提供技术支持。
四、研究内容
图像特征提取：研究基于深度学习的图像特征提取方法，包括卷
积神经网络（CNN）等。
图像分类与检测：探讨基于深度学习的图像分类和目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
迁移学习：研究如何利用迁移学习提高图像识别模型的泛化能力和效果。
实验验证：设计并实现一系列实验验证，评估所提出方法在不同数据集上的表现。
五、研究方法
本研究将采用文献调研、理论分析和实验验证相结合的方法，通过对相关领域的前沿技术进行深入研究，提出创新性的解决方案，并在公开数据集上进行验证和评估。
通过以上内容的研究，我们将为基于人工智能的图像识别技术提供新的思路和方法，推动相关领域的发展和应用。
希望本次开题报告能够得到您的认可与支持，谢谢！。
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图像所学科建设与发展规划根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。
一、学科建设总体目标（一）学科基础图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。
（1）目前本学科点共有五个研究方向：“计算机视觉与应用”、“成像自动目标识别与精确制导技术”、“多谱成像与遥感图像处理”、“人工智能与思维科学”“面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。
（2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。
科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。
现有教学科研用房4000 平方米。
实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。
（3）学科特点模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。
本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。
本学科点具有特色和优势的研究方向是：·计算机视觉与应用在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。
·成像自动目标识别与精确制导技术开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。
·多谱成像与遥感图像处理研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与分析，包括对可见光图像、红外图像、雷达图像、多光谱图像等。
其特色是紧密结合航天遥感和武器制导，开展国家急需的新型成像传感器和遥感图像处理新方法研究，取得了填补国内空白的研究成果。
·人工智能与思维科学在专家系统、电子设备智能维护诊断与智能仪器方面的研究独具特色（导弹射前检查专家系统、晶振和晶体滤波器设计专家系统、棉花专家系统、智能数据库系统、VXI模件等）。
本学科点是国内最早参加认知科学研究单位之一，开展了关于创造性思维模型的研究，在国内有一定的影响和优势。
·面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计开展图像模式识别算法专用芯片、MPP处理器芯片的研究与设计、模式识别与图像处理的并行算法、嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统及其在航天、航空电子系统中的应用，其特色是实现弹载与星载信息处理系统的实时性、小型化和高可靠性。
模式识别中算法的复杂性是很突出的，与科学计算不同，其实时性要求很高，需要研究各种高效的专用处理器结构，并行处理结构和方法(MPP体系结构及并行图象处理算法，IC设计)。
本学科点在飞行器导引头、卫星等弹载、星载信息处理专用系统设计与研究方面优势明显。
（6）目前在国内同类学科中所存在的不足是：·基础研究、理论升华较薄弱；·高质量生源不足。
与国际一流水平的差距表现为：国际影响力尚弱，尚未形成在该领域的中国学派，与国际交往尚需加强实质性合作。
（二）总体目标模式识别与智能系统属于信息科学与技术领域的前沿学科，是多学科的交叉点和新兴学科的生长点，结合分析本学科现状和学科特点，我们的主要思路是：突出特色，创造特色，发展特色，创建国家级重点学科。
今后5年建设的主要目标：（1）加强基础研究，积极做好学术专著的撰写和出版工作，积极在国外高水平杂志上发表更多高水平的学术论文，在1-2个研究方向上接近或达到国际一流，初步形成具有中国特色的理论、方法体系和学术流派；（2）进一步促进与航天技术和其它相关学科的交叉，承担重大、重点航天、航空领域的国防军工项目；（3）建设一支开放、流动、相对稳定的高素质学科梯队；（4）争取多种渠道对本学科建设的支持，进入国家重点学科和国家（国防）级重点实验室建设序列，建成拥有国际先进水平的关键设备和技术手段的研究基地，具有先进的系统研究开发能力。
预期成效：逐步形成在国际上有影响的研究开发中心，培养国际一流的高层次人才，能够解决国民经济、国防建设所急需的关键技术，为国家提供具有自主版权的软/硬件应用系统、软/硬件集成技术和新型电子设备、部件的设计。
二、基本任务1、聚集学科队伍增强拔尖人才意识，以高层次人才队伍建设为重点加强师资队伍建设，努力培养、引进拔尖人才和中青年学术骨干，培养和造就具有国际竞争力的人才队伍；进一步深化人事和管理制度改革，加强人事工作的规范化管理，建立与之相适应的人事管理机制，努力提高人事工作整体水平和工作效率。
积极引进和稳定青年、高层次学术骨干，扩大博士后规模，不断壮大教师队伍，补充学术梯队。
2、构筑学科基地经过多年的努力和积累，在国家“211工程”和国防“20工程”的资助下，形成了初步的实验室建设规模，具备了一定的承担较大科研项目的能力。
为了争取、落实、承担国家（国防）级重大科研项目，提升总体科研实验能力，支持产生重大的标志性科研成果，需进一步争取多方支持。
完善充实实验室研究开发平台的功能，加快现有实验设备功能的完善和开发，积极推进和筹集经费投资已有实验设施的二次开发项目，挖掘设备的使用效能，提高设备的利用率，使之达到国际先进水平。
能支持多个相关学科的教学和科研，满足重点学科群体的需要。
3、争取、落实重大科研项目，以科研促学科建设1）积极搞好“十·五”重点、重大国防科研和型号研究项目和国家自然科学基金、重点项目的投标和后续研究，争取在“十·五”科学研究方面有较大的发展，做好“十一·五”项目建议的准备工作；2）加强国家自然科学基金、863、国家（国防）“十五”等纵向项目的申报，加强与航天院、所、中科院等单位的科研合作，组织优势力量，跨研究室，跨院、系、所，甚至跨学校，共同申请大项目，申请重点项目。
3）抓好校内外联合，争取国家重大基础研究和重点基础研究项目；4）开拓横向科研项目的协作。
4、学研产协调发展为了搞活，抓体制改革，试行一所两制，争取外单位或国外机构联合建设重点实验室，或者开发产品。
做好人员分流，致力于一部分有开发前景的研究成果的产品开发和产业化工作。
确定专人负责抓成果转化和产业工作，如三维激光扫描，指纹识别和非致冷红外焦平面数字化成像仪产品等。
争取开展科研院所、厂矿、企业的工程硕士、研究生班和在职博士生的培养、教学工作，争取承担校软件学院的部分研究生培养工作。
三、具体措施一、以作风建设和组织建设为重点，抓好领导班子建设1、以“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻十五届六中全会精神和江泽民同志在中纪委七次全会上的讲话精神，抓好班子成员的德能勤绩廉。
2、所领导要经常直接和教工商谈工作，在工作中深入调查研究，为师生解决实际问题。
应在工作中研究理论问题，注重总结和思考，并发表有实际价值的理论文章，以推动工作。
3、所领导班子的工作应体现民主集中制的原则，坚持党政联席会议制的议事范围及决策程序，形成书面制度，并有实施记录。
4、半年一次的民主生活会要有主题、有内容、有效果，会议要有详细记录。
二、以发挥党员的先进性和党组织的创造力凝聚力战斗力为重点，加强党建工作1、针对新时期党建工作的新情况新问题，开展专题调研，探索党建工作的新思路。
把发挥党员的先锋模范作用作为新时期党建的重点来抓。
2、贯彻落实我校第一次党代会提出的各项任务，结合师生党员的不同情况，积极开展“争先创优”活动，坚持“两会一课”制度，探索党支部的组织生活会、民主生活会新形式，加强对党员的教育管理，充分发挥党员的先进性。
3、贯彻落实《华中科技大学发展党员工作细则》（试行），认真做好党员发展工作，特别重视在青年教职工和研究生中发展党员，对入党积极分子培养、教育工作规范，组织发展程序规范，入党材料整理规范。
4、建立健全基层党组织，保证每个党员都编入一个支部（含退休党员）。
充分发挥党组织的创造力凝聚力战斗力。
三、在稳定教师队伍的基础上，积极吸引高水平人才1）充分利用各种资源，调动各方面的积极因素，积极做好院士、“长江学者奖励计划”特聘教授和“高校青年教师奖”获得者等的培养和引进工作，力争拔尖人才的数量有明显增加。
同时努力创造条件，改造教学科研环境，千方百计提高教师待遇，在稳定现有人才的基础上，积极引进中青年学术带头人和优秀留学回国人员，引进高层次的国内外博士和学有所成的国内外专家到本所工作，主动做好联系工作，配合学校引进院士级大师。
2）继续推行学校的“博士化计划”，动员补充进所的青年教师攻读博士学位，不断提高教师队伍中的博士比例，提高教师的整体素质。
充分调动广大教师，特别是优秀人才的积极性和创造性，培养、稳定、扩大青年教师队伍。
·以高水平、重大或重点项目和优势学科方向为核心，组织层次结构合理的学术攻关梯队，压担子，促使年轻教师挑大梁；·强化团队精神，加强师德教育，营造团结合作、努力拼搏的科研工作氛围；·对青年教师政治上、业务上严格要求，树立严谨的学风，生活上努力帮助他们解决实际问题，以解除后顾之忧；·鼓励所内教师进行国内外学术交流和进修，尽力提供有关信息和方便；·对有发展前途的青年教师在研究课题，人员配置，研究开发环境，进修、学习等方面予以大力支持，尽力提供帮助；·逐步形成开放、流动、竞争、（核心）精干、高效、层次结构合理、团结合作的研究、教学运行机制。
3）进一步加强博士后流动站的宣传工作，使在站博士后人员数量有较大增长。
4）鼓励教师参加各种外语培训和通过外语考试，提高教师的外语水平，推荐和鼓励教师进行各种国际学术交流。
5）充分发掘和利用科研协作单位的资源，聘请国内外著名学者来校工作和讲学。
积极做好高级访问学者的引进和派遣工作。
6）根据学校的部署，结合本单位以科研为中心工作的实际情况，以岗位津贴、奖金等分配手段，调动各单位和教职工的积极性，并留出一部分用于吸引和稳定高层次人才。