检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学院大学学报（中英文） 2023年第5期40卷 701-709页

作者：冯航涛曾少锋张璐杨旭刘智勇中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

由自主控制算法控制的非载人无人飞行器在执行定向打击等危险任务中往往比有人机具有更大的优势。然而,在执行爆破任务的时候,无人机在不同场景下的检测算法鲁棒性往往无法得到保证,这极大地影响了无人机对目标的定位效果,导致执行任务... 详细信息

由自主控制算法控制的非载人无人飞行器在执行定向打击等危险任务中往往比有人机具有更大的优势。然而,在执行爆破任务的时候,无人机在不同场景下的检测算法鲁棒性往往无法得到保证,这极大地影响了无人机对目标的定位效果,导致执行任务的成功率大幅降低。为解决上述问题,提出利用基于跨域的目标检测算法提高无人机在不同场景下检测算法的鲁棒性,并通过在线GPS聚类算法提高无人机对目标定位的稳定性。同时,鉴于目标爆破位置对爆破结果的影响,提出一种薄弱部位定位算法,提高爆破的精确度和成功率。

关键词：无人机目标检测知识蒸馏图像分割

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面向加密货币反洗钱的智能监管研究：模型、方法与应用

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智能科学与技术学报 2025年

作者：张昳斐袁勇杨东王飞跃中国人民大学数学学院中国人民大学法学院中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室

近年来，基于区块链技术的加密货币市场正在快速发展，新兴商业模式和应用场景不断涌现，形成了数万亿美元规模的新经济体系。加密货币具有去中心化、匿名性和易于跨境流通等特性，极大地丰富和发展了以法定货币为核心的主流金融体系，... 详细信息

近年来，基于区块链技术的加密货币市场正在快速发展，新兴商业模式和应用场景不断涌现，形成了数万亿美元规模的新经济体系。加密货币具有去中心化、匿名性和易于跨境流通等特性，极大地丰富和发展了以法定货币为核心的主流金融体系，同时也被广泛应用于洗钱等非法金融活动。因此，面向加密货币反洗钱的监管研究成为新兴热点领域，而机器学习和人工智能则成为加密货币交易行为监管、交易网络分析、安全风险评估等领域的主要研究方法。首先，系统性地梳理了近年来加密货币反洗钱的智能监管研究进展，从传统机器学习、深度学习、集成学习、图分析和启发式方法等维度归纳总结了反洗钱监管研究的主要模型、方法和应用模式。同时，整理了加密货币反洗钱研究文献中的常用数据集，并基于Elliptic数据集给出现有模型和算法的性能对比。最后，讨论了加密货币反洗钱的研究挑战与未来发展方向，以期为加密货币和去中心化金融产业的繁荣与健康发展提供有益的参考和借鉴。

关键词：加密货币反洗钱区块链机器学习人工智能

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平行音乐:大模型时代的人机混合音乐创演

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智能科学与技术学报 2024年第2期6卷 150-163页

作者：倪清桦鲁越林飞黄峻王艺瑾林伟华王飞跃澳门科技大学中国澳门999078 山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 加州大学洛杉矶分校美国洛杉矶90095 亚利桑那大学美国图森85721 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

随着声音艺术等垂直领域基础模型的迅速发展,人工智能与音乐创作表演呈现愈发融合的趋势。面向音乐创演的流程与需求,提出新型音乐创演框架——平行音乐系统,该系统基于平行系统理论与人工社会、计算实验和平行执行方法,通过模拟真实世... 详细信息

随着声音艺术等垂直领域基础模型的迅速发展,人工智能与音乐创作表演呈现愈发融合的趋势。面向音乐创演的流程与需求,提出新型音乐创演框架——平行音乐系统,该系统基于平行系统理论与人工社会、计算实验和平行执行方法,通过模拟真实世界的音乐创演环境,构建高度逼真的虚拟音乐创演场景,在虚拟和真实音乐系统间实现实时无缝交互,设计大模型时代音乐创演的人工系统、计算实验、平行执行各环节技术路线,形成由自然人、数字人、机器人组成的人机混合音乐创演团队。阐述了平行音乐的理论框架和关键技术,分析其在现代音乐领域中的创新意义和潜在价值,并探讨了平行音乐在乐曲生成和音乐治疗等场景中的应用案例。旨在利用大模型时代的人工智能技术赋能传统音乐创作路径,推动音乐创演的技术革新进程,释放音乐家的艺术创新潜力,以期为新时代音乐创演提供新视角与启发。

关键词：平行系统大模型平行艺术平行音乐平行人 ACP方法

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机器人运动轨迹的模仿学习综述

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自动化学报 2022年第2期48卷 315-334页

作者：黄艳龙徐德谭民英国利兹大学计算机系英国利兹LS29JT 中国科学院自动化研究所精密感知与控制研究中心北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京101408 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

作为机器人技能学习中的一个重要分支,模仿学习近年来在机器人系统中得到了广泛的应用.模仿学习能够将人类的技能以一种相对直接的方式迁移到机器人系统中,其思路是先从少量示教样本中提取相应的运动特征,然后将该特征泛化到新的情形.... 详细信息

作为机器人技能学习中的一个重要分支,模仿学习近年来在机器人系统中得到了广泛的应用.模仿学习能够将人类的技能以一种相对直接的方式迁移到机器人系统中,其思路是先从少量示教样本中提取相应的运动特征,然后将该特征泛化到新的情形.本文针对机器人运动轨迹的模仿学习进行综述.首先详细解释模仿学习中的技能泛化、收敛性和外插等基本问题;其次从原理上对动态运动基元、概率运动基元和核化运动基元等主要的模仿学习算法进行介绍;然后深入地讨论模仿学习中姿态和刚度矩阵的学习问题、协同和不确定性预测的问题以及人机交互中的模仿学习等若干关键问题;最后本文探讨了结合因果推理的模仿学习等几个未来的发展方向.

关键词：机器人技能学习模仿学习运动基元轨迹学习

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有噪条件下的新类检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第5期33卷 682-693页

作者：曾凡霞何泽文张文生中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响... 详细信息

针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响;然后利用样本类内零空间使同类样本坍塌为一点,实现对已知类分布的有效约简;最后基于零空间再求得使类间距最大化的变换矩阵,以上步骤得到一个判别性变换矩阵以刻画样本的分布信息、描述样本之间的相似性.该算法能刻画样本潜在结构,提升已知类与新未知类之间的判别性.在11个公开数据集上的实验结果表明,该算法是有效和鲁棒的,具有较好的新类检测性能.在局部保持性实验中,KNDLPP在4个UCI数据集上的整体平均AUC值为90.656%;在复杂结构保持性实验中,KNDLPP在Banana,Moon及3个UCI数据集上的整体平均AUC值为91.949%;在2个无噪高维数据集的新类检测实验中,KNDLPP平均AUC值为86.214%,高于次优算法4个百分点;在4个UCI数据集的4种有噪条件下,KNDLPP性能排名第1.

关键词：核方法零空间判别局部保持映射新类检测

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个人信息保护政策的网络评价量化计算模型实证研究

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现代情报 2022年第6期42卷 3-16页

作者：周庆山赵菲菲董立峰北京大学信息管理系北京100871 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

[目的/意义]通过对个人信息保护政策的网络评价文本进行分析挖掘,可为政府相关部门了解个人信息保护政策具体政策评价提供重要参考维度。[方法/过程]本文结合半结构访谈、网络媒体传播及公众社交平台评论数据,采用定性和定量研究相结合... 详细信息

[目的/意义]通过对个人信息保护政策的网络评价文本进行分析挖掘,可为政府相关部门了解个人信息保护政策具体政策评价提供重要参考维度。[方法/过程]本文结合半结构访谈、网络媒体传播及公众社交平台评论数据,采用定性和定量研究相结合的方法,从政策完善度、政策效果、政策宣传、政府信任等多个维度入手,构建个人信息保护政策的网民评价计算框架。[结果/结论]在计算框架中,本文创新性地提出“议程设置匹配度”“政策各维度正负面占比”等核心指标,以及网络主题抽取模型,最终对6项个人信息保护政策进行了量化实证计算,基于对实验结果的分析,为提高个人信息保护政策的公众认可度提出参考建议。

关键词：网络评价数据公共政策评价计算框架个人信息保护政策

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基于YOLO轻量化的多模态行人检测算法

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图学学报 2024年第1期45卷 35-46页

作者：苑朝赵亚冬张耀王嘉璇徐大伟翟永杰朱松松华北电力大学自动化系河北保定071003 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 天津新松智能科技有限公司天津301800

针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,... 详细信息

针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,提高小目标行人的检测精度。在颈部网络中设计了基于深度可分离卷积的DBL模块,进一步缩减模型的参数量。另外,为了提高低光照条件下行人的检测精度,利用可见光模态和红外模态在不同光照条件下特征互补的特点,提出了基于图像熵的可见光与红外模态加权融合方法,并设计了融合模块EWF。相比与基准方法,该算法对于不同光照条件下的行人目标,模型的mAP提高55.5%,MR降低85.9%,模型的推理速度达到33.4帧/秒,并且均优于其他经典的目标检测算法,为边缘计算和低光照场景下的行人目标的实时检测提供了可能。

关键词：行人检测 YOLO 轻量化多模态深度可分离图像熵

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联邦服务:基于分布式数据共治的智能服务范式

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智能科学与技术学报 2024年第2期6卷 210-219页

作者：贾晓丰秦蕊王寿文齐红威王飞跃李娟娟章敏梁小龙北京市大数据中心北京100101 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂重点系统管理与控制国家实验室北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 数据堂(北京)科技股份有限公司北京100192

随着数字化转型的加速,数据已成为驱动科技创新与经济增长的核心要素。然而,广泛存在的数据孤岛现象严重阻碍了跨领域、跨组织间的数据流通与合作,使得数据供应难以满足多样化的用户需求,数据的供需匹配面临严峻挑战。作为联邦生态的核... 详细信息

随着数字化转型的加速,数据已成为驱动科技创新与经济增长的核心要素。然而,广泛存在的数据孤岛现象严重阻碍了跨领域、跨组织间的数据流通与合作,使得数据供应难以满足多样化的用户需求,数据的供需匹配面临严峻挑战。作为联邦生态的核心环节和对外赋能的重要窗口,联邦服务基于分布式数据共治原则,促进了跨领域、跨组织的数据流通与协同,为智能的供需匹配提供了一种有效的技术框架。首先,探讨联邦服务在联邦生态中的重要地位以及与联邦生态各环节的关系。其次,提出联邦服务的5层基本框架,并探讨其核心优势。在此基础上,提出联邦服务的关键支撑技术,主要包括区块链和去中心化自治组织与运营、大语言模型和场景工程、分布式计算和边缘计算、加密技术和隐私计算。最后,以数据与场景的供需匹配为应用案例,介绍联邦服务如何实现智能的供需匹配。提出的联邦服务理论与技术对于构建基于分布式数据共治的智能服务范式具有重要意义。

关键词：联邦服务区块链去中心化自治组织与运营大语言模型去中心化物理基础设施网络联邦数据

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平行麻醉:从麻醉自动化走向智慧型全周期麻醉平台

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智能科学与技术学报 2023年第2期5卷 234-246页

作者：赵毅飞申乐叶佩军王静王飞跃中国医学科学院北京协和医院麻醉科北京100730 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

基于平行医疗理论提出了平行麻醉理论及方法,该理论旨在通过人工系统建模、计算实验分析及人机交互的平行执行等方式,构建由生物人(医护人员)、机器人(机械自动化设备)及数字人(数字医护)构成的有机统一的智慧型全周期麻醉平台。首先从... 详细信息

基于平行医疗理论提出了平行麻醉理论及方法,该理论旨在通过人工系统建模、计算实验分析及人机交互的平行执行等方式,构建由生物人(医护人员)、机器人(机械自动化设备)及数字人(数字医护)构成的有机统一的智慧型全周期麻醉平台。首先从当前麻醉学科发展的现状及面临的瓶颈入手,从临床麻醉、危机管理、科学研究、教育教学及运营管理等方面构想平行麻醉系统中由生物人、数字人、机器人共同构建的多个智能化场景模式,并分析生物人在每个场景中的作用及三者相辅相成的关系。重点介绍了平行麻醉通过计算实验及虚实结合的执行修正模式对患者医疗安全及医护工作效能的提升与改善。最后通过分析平行麻醉系统构建中的伦理问题,分析自动化与智能设备在麻醉中参与的边界及规定,以“尊重生命、公平透明、高效运转、节省劳力”为系统准则,建立一个减少医护机械化重复劳动、增强智能决策辅助能力、提升精细化治疗水平和管理水平的智慧型全周期麻醉平台。

关键词：平行麻醉智能医疗麻醉机器人数字医生个体化麻醉

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基于前馈径向基网络的动态抓取参数估计方法

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深圳大学学报（理工版） 2022年第3期39卷 334-342页

作者：王建强黄开启苏建华江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

针对机器人抓取非匀速运动物体过程中需要估计目标运动参数的问题,提出一种基于前馈径向基网络的物体运动参数估计方法.该方法首先采用核相关滤波算法实时跟踪目标位置,建立目标的运动模型;然后,通过径向基网络预测目标的运动参数,动态... 详细信息

针对机器人抓取非匀速运动物体过程中需要估计目标运动参数的问题,提出一种基于前馈径向基网络的物体运动参数估计方法.该方法首先采用核相关滤波算法实时跟踪目标位置,建立目标的运动模型;然后,通过径向基网络预测目标的运动参数,动态调整卡尔曼滤波运动估计方程的采样时间,大幅降低了计算耗时,同时提高了机器人对运动参数估计的准确性;最后,利用UR5机器人开展了抓取平面自由运动物体的实验.结果表明,与前馈感知机网络相比,所提出方法将抓取所需的时间缩短了20%,能较好地解决机器人抓取物体过程中,由于物体运动或方向变化造成的抓取失败问题.

关键词：机器人技术运动估计核相关滤波卡尔曼滤波前馈径向基函数动态抓取

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