检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第05期 1272-1285页

作者：王龙标江宇王天锐王晓宝党建武天津大学智能与计算学部认知计算与应用重点实验室中国科学院深圳先进技术研究院

目的探讨了一种基于语音信息解耦策略的语音预训练大模型，利用海量无标注语音数据提取独立的语言信息、副语言信息和非语言信息，为下游的大语言模型和生成模型提供完备且可控的语音信息，推动言语交互系统的发展。方法提出了一种基... 详细信息

目的探讨了一种基于语音信息解耦策略的语音预训练大模型，利用海量无标注语音数据提取独立的语言信息、副语言信息和非语言信息，为下游的大语言模型和生成模型提供完备且可控的语音信息，推动言语交互系统的发展。方法提出了一种基于信息解耦的自监督语音表征学习大模型，以高效解耦韵律、说话人及内容特征。在编码器风格的自监督预训练策略基础上，引入两个轻量化模块，增强韵律和说话人特征提取。同时为避免已提取的信息干扰内容信息的学习，模型通过残差机制将其从主分支中剔除，并采用语音掩码预测机制训练主分支，以优化深层特征在语言处理任务中的表现。通过结合多层特征并调整权重，模型能够获取适用于各类下游任务的特定特征。此外，提出的渐进式解码器优化了预训练大模型在语音生成任务中的适应性。结果实验结果表明，本文方法针对不同数量音频训练的两个版本模型（Base和Large）在多项任务中均表现优越。与HuBERT(speech processing universal performance benchmark)模型相比，Base版本在语音识别、说话人验证和情感识别任务中的准确率分别提升5.65%、13.02%和2.43%;Large版本分别提升2.53%、5.76%和1.78%。在情感音色转换任务中，相较于基线模型ConsistencyVC和wav2vec-vc，本文模型在说话人相似度、情感相似度、词错率和感知质量评分等指标上均有所提升，进一步验证了模型的有效性。结论通过将信息解耦思路融入自监督预训练特征提取大模型，有效提升了模型对语音信息的解析与重构能力，为言语交互大模型提供了新的研究视角与实用工具。本文开源代码地址：https://***/wangtianrui/ProgRE。

关键词：信息解耦自监督学习(SSL) 语音编解码言语交互大模型语音合成

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融合工艺-质量语法知识的复杂零件关键工序识别方法

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计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 778-793页

作者：冯少广黄瑞黄波朱书艺施盈帆河海大学常州市图形图像与骨科植入物数字化技术重点实验室江苏常州213222 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

随着以计算机辅助设计(CAD)/计算机辅助制造(CAM)/计算机辅助质量检验(CAQI)为代表的先进制造技术在产品制造过程中的广泛应用,企业积累了大量的工艺数据(包括与之关联的质量数据),如何有效利用这些工艺数据实现待制零件工艺方案中关键... 详细信息

随着以计算机辅助设计(CAD)/计算机辅助制造(CAM)/计算机辅助质量检验(CAQI)为代表的先进制造技术在产品制造过程中的广泛应用,企业积累了大量的工艺数据(包括与之关联的质量数据),如何有效利用这些工艺数据实现待制零件工艺方案中关键工序的识别成为保证零件加工质量的一个关键问题。但是,已有的关键工序识别方法主要依赖工艺设计人员,未能有效学习已有工艺数据中零件的工艺方案与加工质量之间的关联关系。提出一种融合工艺质量语法知识的复杂零件关键工序识别方法。首先,构建基于加工特征的多层次结构化工艺模型,实现工艺数据中零件三维几何与工艺方案、质量检测数据之间的有效关联。其次,根据结构化工艺数据,采用统计学习方法,构建工步质量对预测模型,从而计算零件工艺方案中不同时刻的工步质量对的置信度,并且建立具有复合性的质量工艺知识与或图模型(Q-PK-AOG)。最后,给定待制零件的工艺方案,以Q-PK-AOG为引导,根据不同时刻工步质量对的置信度,基于语法解析实现待制零件工艺方案中工步质量的预测,从而实现零件工艺方案关键工序的识别。以三轴数控铣削加工零件为研究对象,开发了一个基于CATIA的原型系统,通过实验验证了所提方法的有效性。

关键词：关键工序识别贝叶斯学习质量工艺知识与或图语法解析

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液体生物燃料合成与炼制的研究进展

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合成生物学 2025年第1期6卷 18-44页

作者：郭姝媛张倩楠姑丽克孜·买买提热夏提杨一群于涛中国科学院深圳先进技术研究院深圳合成生物学创新研究院合成生物化学研究中心广东深圳518055 中国科学院深圳先进技术研究院深圳合成生物学创新研究院中国科学院定量工程生物学重点实验室广东深圳518055

人类社会发展对化石燃料的依赖导致了资源枯竭的加剧及显著的气候变化,迫切需要开发能够代替化石燃料的新型生物燃料。虽然已有生物乙醇和生物柴油等生物能源,但其生产规模和成本仍然是大规模应用的主要问题。近年来,随着可再生能源技... 详细信息

人类社会发展对化石燃料的依赖导致了资源枯竭的加剧及显著的气候变化,迫切需要开发能够代替化石燃料的新型生物燃料。虽然已有生物乙醇和生物柴油等生物能源,但其生产规模和成本仍然是大规模应用的主要问题。近年来,随着可再生能源技术的发展,结合代谢工程及新兴的合成生物学,开发基于CO_(2)合成的新兴生物燃料,逐渐成为未来绿色能源的重要研究方向。本文综述了生物燃料的种类及四代生物燃料的发展情况,并着重介绍了第三代和第四代生物燃料丰富的底物原材料、多能源偶联合成生物燃料的研究现状、合成生物学在其中的应用及现阶段的研究进展。最后概括了合成生物燃料所面临的困境,主要包括原料的供应及成本,新型液体生物燃料产量低和产品种类少等问题,并提出相应的解决办法,以二氧化碳作为主要原材料,结合自养型微生物及甲基营养型微生物等细胞工厂,通过优选固碳途径、转化二氧化碳为甲醇等低碳底物及多能源耦合等方式实现多种生物燃料的合成,以期扩大生物燃料的产能及应用范围,进一步推动新型生物燃料的产业化进程。

关键词：合成生物燃料新型生物能源一碳底物可再生能源微生物代谢工程

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生物分子传感中的抗体探针：由碳基计算走向硅基计算

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合成生物学 2025年

作者：谭骁天李睿涵杨慧中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所医学成像科学与技术系统重点实验室

蛋白质等生物大分子在疾病诊断与治疗、基础科学研究中占据核心地位，而抗体探针作为免疫分析的关键工具，其重要性日益凸显。近年来，抗体探针的设计、预测与生成正经历从传统的基于动物免疫的“碳基计算”向人工智能驱动的“硅基计算... 详细信息

蛋白质等生物大分子在疾病诊断与治疗、基础科学研究中占据核心地位，而抗体探针作为免疫分析的关键工具，其重要性日益凸显。近年来，抗体探针的设计、预测与生成正经历从传统的基于动物免疫的“碳基计算”向人工智能驱动的“硅基计算”的革命性转型。传统的抗体生成技术依赖动物免疫，不仅效率低下，且难以精准控制。人工智能的引入为抗体设计带来了突破，实现了高特异性、高亲和力抗体探针的快速生成及抗原表位的精准预测。这一转变不仅能提高抗体类蛋白探针的性能，也缩短了研发周期。本文介绍并评论了抗体生成技术的演进历程，分析了人工智能在抗体设计中的应用优势与挑战，并展望了抗体类蛋白探针与新一代生物传感器的协同发展前景。蛋白质从头设计随着蛋白结合蛋白（PBP）预测技术的成熟，研究人员有望通过“硅基计算”与“硅基性能表征”，快速生成满足特定需求的探针分子，同时实现抗原表位及分子功能的精确预测。结合新一代高灵敏生物传感技术，人工智能辅助设计的非天然蛋白探针将显著提升免疫分析灵敏度，拓展可分析的分子信息类型，推动免疫分析向多维化方向发展。这一创新不仅为合成生物学研究开辟了新的研究路径，也将为精准医学诊断方法的开发提供有力支撑。

关键词：免疫分析抗体设计碳基计算人工智能生物传感

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公平视角下厦门市保障房与商品房就医可达性对比

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中国科学院大学学报(中英文) 2025年第2期42卷 186-198页

作者：刘文惠张国钦王阳中国科学院城市环境研究所中国科学院城市环境与健康重点实验室/厦门市城市环境智慧管理重点实验室福建厦门361021 中国科学院大学北京100049 中国科学院深圳先进技术研究院先进计算和数字工程研究所广东深圳518055

以厦门市为例,结合百度地图实时交通数据测度驾车及公共交通方式下保障房与商品房的就医可达性,通过分析两类住房就医可达性差异及其在城市内不同分区及不同交通方式下的表现特征,探究不同住房群体的就医空间公平性。研究结果显示:1)保... 详细信息

以厦门市为例,结合百度地图实时交通数据测度驾车及公共交通方式下保障房与商品房的就医可达性,通过分析两类住房就医可达性差异及其在城市内不同分区及不同交通方式下的表现特征,探究不同住房群体的就医空间公平性。研究结果显示:1)保障房相较商品房而言,在建设选址及周边医疗设施配套建设上处于明显劣势;2)无论在何种出行方式及区域尺度下,保障房就医可达性均低于商品房,且二者就医空间不公平现象在外围市区及采用公共交通出行时尤为突出;3)即便是医疗设施配建充足,两类住房就医可达性均较好、驾车出行下就医空间公平性较好的城市核心分区,在以公共交通为出行方式就医时也存在着空间不公平现象。研究结果反映出厦门市医疗设施空间配置在不同类型住房中的不均衡与偏向性,也体现出居住于保障房中、更依赖于公共交通的群体面临着更低的就医可达性。政府有关部门未来应重点加强对外围市区保障房周边医疗设施配套建设,并重视保障房周边公共交通体系的配套建设;此外,在未来规划新建保障房时应注重选址的公平性,并同步做好公共服务设施规划,将社会公平理念落实于规划实践中。

关键词：保障房商品房就医可达性公共交通空间公平

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基于几何模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪算法

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计算机应用 2025年

作者：古松健吴福祥高向阳杨梦杰詹忆冰程俊广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 中国科学院深圳先进技术研究院盛云科技有限公司京东探索研究院

针对轮式移动机器人(WMR)在轨迹跟踪过程中因定位失准和未知干扰等因素导致的位姿偏移问题，提出了一种基于几何模型预测控制(GMPC)的增强型粒子群混合器(EPSO-Mixer)算法，旨在提升WMR的轨迹跟踪性能。首先，以粒子群优化为基础，提出... 详细信息

针对轮式移动机器人(WMR)在轨迹跟踪过程中因定位失准和未知干扰等因素导致的位姿偏移问题，提出了一种基于几何模型预测控制(GMPC)的增强型粒子群混合器(EPSO-Mixer)算法，旨在提升WMR的轨迹跟踪性能。首先，以粒子群优化为基础，提出了一种增强型粒子群优化(EPSO)算法，可以加快收敛速度并提升优化能力。其次，利用EPSO对GMPC进行改进，根据当前偏移程度筛选出最优跟踪参数以有效地减少轨迹跟踪误差。再次，结合混合全多层感知器(MLP-Mixer)架构，提出了EPSO-Mixer算法，进一步增强对全局最优解的搜索能力，同时生成更具适应性的控制策略。仿真实验结果表明，与非线性模型预测控制和经典GMPC算法相比，EPSO-Mixer GMPC有效提升了WMR在位姿偏移条件下的轨迹跟踪性能，误差减少约16.4%～82.3%，并显著改善了运动中的振动问题。由此可见，EPSO-Mixer能够提供更有效的控制策略，不仅降低了参数调整的难度与时间成本，而且显著增强了轨迹跟踪控制的自适应能力。

关键词：轮式移动机器人轨迹跟踪粒子群优化混合全多层感知器几何模型预测控制

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基于领域自适应预训练的黑暗场景下行为识别研究

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集成技术 2025年第1期14卷 25-38页

作者：许清林乔宇王亚立中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 中国科学院大学北京100049 上海人工智能实验室上海200232

黑暗场景与传统预训练模型所使用的数据之间的域差距导致传统的预训练-微调策略难以达到理想效果,而从头开始的预训练则代价高昂。针对此问题,该研究提出一种领域自适应预训练方法,旨在改善黑暗场景下的行为识别性能。该方法通过融合外... 详细信息

黑暗场景与传统预训练模型所使用的数据之间的域差距导致传统的预训练-微调策略难以达到理想效果,而从头开始的预训练则代价高昂。针对此问题,该研究提出一种领域自适应预训练方法,旨在改善黑暗场景下的行为识别性能。该方法通过融合外部视觉去暗增强模型,引入关键的去暗知识,并利用跨领域自蒸馏框架优化预训练模型,可有效减小明暗场景间视觉表征的域差异。在一系列黑暗场景行为识别实验中,该方法在全监督的黑暗场景行为识别数据集中的准确率达97.19%;在无源领域自适应场景数据集中的准确率提升至49.11%;而在多源领域自适应场景数据集中的准确率达54.63%。

关键词：黑暗场景行为识别迁移学习领域自适应

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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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CRISPR-Cas系统的小型化研究进展

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合成生物学 2025年第1期6卷 105-117页

作者：董颖马孟丹黄卫人深圳大学第一附属医院泌尿外科国家地方联合肿瘤基因组临床应用关键技术工程实验室广东深圳518036 中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所广东深圳518000

CRISPR-Cas基因编辑技术由于其简便性和高效性,已被广泛应用于生物学、医学、农学等领域的基础与应用研究。目前广泛使用的Cas核酸酶均具有较大的分子量(通常大于1000个氨基酸),而广泛应用于基因治疗中的腺相关病毒(AAV)载体的承载容量... 详细信息

CRISPR-Cas基因编辑技术由于其简便性和高效性,已被广泛应用于生物学、医学、农学等领域的基础与应用研究。目前广泛使用的Cas核酸酶均具有较大的分子量(通常大于1000个氨基酸),而广泛应用于基因治疗中的腺相关病毒(AAV)载体的承载容量却十分有限,在容纳CRISPR核酸酶与gRNA的编码序列之余往往难以承载更多其他功能元件,如碱基编辑、转录调控、多基因编辑等相应元件,这严重限制了其在基因治疗等领域的应用。使用紧凑型Cas蛋白变体的CRISPR-Cas系统可能有助于用AAV产生和传递基因组编辑和调节工具到人类细胞。因此,小型化的CRISPR-Cas系统开发是解决这一技术难题的重要途径,本文主要概括了基于Cas9、Cas12和Cas13蛋白系统在小型化方面的研究进展,包括筛选新型Cas蛋白、缩减蛋白结构域以及引导RNA的改造等,旨在为开发微型精准基因编辑和调控工具提供新思路。目前小型化的CRISPR-Cas系统的局限性主要体现在蛋白分子量的大小和基因编辑的效率、特异性不可兼得上,在未来的研究中若能解决这一问题,获得更小型化的结构域,相信不仅能够优化该系统在体内的传递,更有望为临床带来高效率且低损害的治疗方法。

关键词： CRISPR-Cas系统小型化Cas蛋白 Cas蛋白工程化改造紧凑型Cas蛋白基因调控工具

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基于上下文信息和大语言模型的开放词汇室内三维目标检测

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集成技术 2025年

作者：张胜程俊中国科学院深圳先进技术研究院中国科学院人机智能协同系统重点实验室香港中文大学

现有室内三维目标检测算法能够检测的目标类别往往是有限的，这限制其在智能机器人领域的应用。开放词汇目标检测能够在不用定义目标类别的前提下检测给定场景的所有感兴趣目标，从而解决室内三维目标检测的不足。与此同时，大语言模型... 详细信息

现有室内三维目标检测算法能够检测的目标类别往往是有限的，这限制其在智能机器人领域的应用。开放词汇目标检测能够在不用定义目标类别的前提下检测给定场景的所有感兴趣目标，从而解决室内三维目标检测的不足。与此同时，大语言模型的先验知识能够显著提升视觉任务的性能。然而现有的开放词汇室内三维目标检测研究存在只关注目标信息，而忽视了上下文信息的问题。室内三维目标检测输入数据主要是点云，点云数据存在稀疏和噪声问题。只依赖目标信息，会对三维目标检测结果产生负面影响。上下文信息包含场景描述，能够对目标信息进行补充，从而提升目标检测中类别判定的准确率。为此，本文提出了基于上下文信息和大语言模型的开放词汇室内三维目标检测算法，该算法通过结合上下文信息和大语言模型的思维链推理来获取检测结果。最后在SUN RGB-D和ScanNetV2数据集上对所提出的算法进行了验证，实验结果验证了所提出算法的有效性。

关键词：大语言模型室内三维目标检测开放词汇上下文信息思维链

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