发电玻璃，是新型节能创能建材，是有望平价上网的新能源，是中国贡献世界的“绿色科技”。
人工智能，是风口浪尖的热点，是最接近未来的科技，是多数科研人关注的趋势。
发电玻璃VS人工智能，如何进行碰撞呢？
8月7日，美国北伊利诺伊大学电气工程系副教授、数字信号处理实验室主任刘丽川应邀到成都中建材，为青年科研工作者及实训生带来一场关于人工智能的讲座。
参观——潘锦功抛出发电玻璃的看点
潘锦功邀请刘丽川参观了碲化镉发电玻璃展厅及下片区，讲述了产品从理论提出到工业生产过程中的精彩故事。
刘丽川对公司所掌握的碲化镉发电玻璃技术赞不绝口，了解了近年来开发的产品及其弱光发电性能。
讲座——刘丽川分享人工智能的应用
人工智能对婴儿哭声的识别:信号检测、模式提取和识别
信号检测：通过机器检测婴儿在饥饿、困倦等不同状态下的哭声，将其转化成机器可识别的数据，从而形成婴儿哭声的信号数据库。
模式选择：通过实验观察，选择最优的神经网络识别模式对数据库进行学习。
结果识别：在对婴儿哭声检测、收集、学习及模式选择的基础上，人工智能可输出较为稳定的识别结果，帮助成人通过哭声理解婴儿的诉求。
问答——发电玻璃与人工智能的碰撞
碲化镉发电玻璃在生产过程中，会对每一个工艺流程进行检测，从而得出产品的性能特征等数据。是否能够用人工智能中的机器学习方式生成性能数据，与最终的检测数据进行对比，从而全面掌握发电玻璃在各个生产流程中的状态，构建一个系统化的检测系统？
可以的，当前人工智能已经应用到手机屏幕等高端精密仪器的检测中，用在碲化镉发电玻璃上也是有希望的，需要将有问题的产品进行收集采样，建好特征数据系统，不断扩充和更新，从而提升机器对产品检测的准确度。
我们在做科研的时候，通常是以问题为导向，然后做文献综述，但很难找到很好的研究课题，您可否给我们一些选择研究课题的建议?
首先你要清楚你的动机，你为什么要做研究，一定是做了很多调研，读了很多相关的文章，相关文章列出的方法，都不能解决你的问题，那么你的问题就很有研究的价值。比如碲化镉发电玻璃，别的玻璃不能变色，不能发电，更谈不上这么高的转化效率，这个研究方向就很有价值。所以，科研，就要找出与别人不同的地方并进行突破。
感谢刘丽川所做的精彩讲座和对青年员工的勉励，希望各位员工立足岗位，崇尚科学，以国际化的视野和前沿的科技思维进行探索创新，不断提升综合素质，与企业共成长。——成都中建材总经理潘锦功
刘丽川副教授：新泽西理工学院电气工程博士，研究领域包括数字信号处理、实时信号处理、人工智能和机器学习。刘丽川已在国际期刊发表论文七十余篇，被授权四项专利，主持并参与了多项研究基金，如国家科学基金会、美国宇航局和美国国立卫生研究院基金，作品曾被《泰晤士报》、《每日镜报》、《新闻周刊》、《每日邮报》、NBC、BBC、IEEE Spectrum等媒体报道。
