检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2025年第3期51卷 489-509页

作者：秦家虎马麒超李曼张聪付维明刘轻尘郑卫新中国科学技术大学自动化系合肥230027 西悉尼大学计算机、数据与数学学院澳大利亚悉尼NSW 2751

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能(Artificial intelligence,AI)基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,传统的单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大... 详细信息

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能(Artificial intelligence,AI)基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,传统的单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制的多智能体协同应运而生.在这一框架下,多智能体协同具有更高的灵活性、适应性和扩展性,为多智能体系统的发展带来更多可能性.鉴于此,首先从协同角度入手,回顾多智能体协同控制与估计领域的进展.接着,围绕博弈与控制的融合,介绍博弈框架的基本概念,重点讨论在微分博弈下多智能体协同问题的建模与分析,并简要总结如何应用强化学习算法求解博弈均衡.选取多机器人导航和电动汽车充电调度这两个典型的多智能体协同场景,介绍博弈与控制融合的思想如何用于解决相关领域的难点问题.最后,对博弈与控制融合框架下的多智能体协同进行总结和展望.

关键词：多智能体系统协同控制博弈优化多移动机器人导航电动汽车充电调度

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基于大模型的具身智能系统综述

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自动化学报 2025年第1期51卷 1-19页

作者：王文晟谭宁黄凯张雨浓郑伟诗孙富春中山大学计算机学院清华大学计算机科学与技术系

得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.鉴于此,对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先,介绍大模型在具身智... 详细信息

得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.鉴于此,对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先,介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用;其次,对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作级的控制进行了较为全面的总结;然后,对不同具身智能系统架构进行介绍,并总结了目前具身智能模型的数据来源,包括模拟器、模仿学习以及视频学习;最后,对基于大语言模型(Large language model, LLM)的具身智能系统面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.

关键词：大语言模型大型视觉模型基础模型具身智能机器人

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基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测

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计算机学报 2025年第3期48卷 556-571页

作者：钟将高晋鹏黄敬旺杨钰铭重庆大学计算机学院重庆401331

多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新... 详细信息

多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新闻的真实性往往基于可靠的证据和事实,现有方法仅依赖新闻本身的图像和文本难以判断其真假。鉴于此,本研究提出了一种基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测模型。针对新闻缺乏事实依据的问题,该模型引入证据文本并设计了一种证据增强方法,该方法通过证据文本筛选网络,剔除证据文本中的冗余信息,并利用自注意力模块实现新闻文本的证据增强。同时,为了增强图像语义信息,该模型先从图像块中提取局部特征,再通过双向GRU图像语义增强网络,捕获图像序列特征的上下文关系,并利用自注意力模块将图像中嵌入的文字作为新闻背景信息融入图像特征。最后,针对局部语义信息交互问题,该模型使用交叉注意力模块,学习证据增强后的文本特征和语义增强后的图像特征之间的互补信息,增强细粒度的局部语义交互,实现多模态虚假新闻的精确检测。在Weibo数据集与MR2中英文数据集上的实验结果表明,本文提出的模型性能优于基线方法,在各数据集的准确率上分别提高了0.8%、2.4%、4.9%。此外,在IKCEST第五届“一带一路”国际大数据竞赛中,使用该模型指定的方案从全球3809个方案中取得第一的成绩,证实了该方案的有效性。

关键词：多模态虚假新闻检测证据增强局部语义交互证据文本筛选图像语义增强

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基于访存图案变形的CGRA存储划分优化

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1003-1016页

作者：潘德财牟迪尚家兴刘大江重庆大学计算机学院重庆401331

由于兼具高灵活性和高能效的特征,粗粒度可重构阵列(coarse-grained reconfigurable array,CGRA)是一种具有潜力的领域定制加速器架构.为了利用多bank存储器的访问并行性,通常会在CGRA中引入存储器划分.然而,在CGRA上进行存储划分工作... 详细信息

由于兼具高灵活性和高能效的特征,粗粒度可重构阵列(coarse-grained reconfigurable array,CGRA)是一种具有潜力的领域定制加速器架构.为了利用多bank存储器的访问并行性,通常会在CGRA中引入存储器划分.然而,在CGRA上进行存储划分工作要么以昂贵的寻址开销为代价实现最佳分区解决方案,要么以更多的存储bank消耗为代价来减少面积和功耗开销.为此,提出了一种通过访存图案变形来实现面向CGRA的存储划分方法.通过对包含多维数组的应用进行存储划分和算子调度协同优化,形成了存储划分友好的访存图案,从而可以用全“1”超平面对其进行存储划分,进而优化了划分结果并减少了访存地址计算开销.基于全“1”超平面的划分策略,还提出了一种可精简地址生成单元的高能效CGRA架构.实验结果表明,与最先进的方法相比,该方法可以实现1.25倍的能效提升.

关键词：粗粒度可重构阵列存储划分软硬件联合设计算子调度访存图案

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面向具身人工智能的物体目标导航综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1715-1757页

作者：陈铂垒康嘉绪钟萍崔永正卢思怡杨昊楠王建新中南大学计算机学院湖南长沙410083

近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注.具身人工智能强调具身智能体通过与环境进行情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能... 详细信息

近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注.具身人工智能强调具身智能体通过与环境进行情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能体更加智能.作为具身人工智能具体化的任务之一,物体目标导航要求具身智能体在事先未知的、复杂且语义丰富的场景中搜寻并导航至指定的物体目标(例如:找到水槽).物体目标导航在辅助人类日常活动的智能助手方面有着巨大的应用潜力,是其他基于交互的具身智能研究的基础和前置任务.系统地分类和梳理当前物体目标导航相关工作,首先介绍环境表示和视觉自主探索相关知识,从3种不同的角度对现有的物体目标导航方法进行分类和分析,其次介绍两类更高层次的物体重排布任务,描述逼真的室内仿真环境数据集、评价指标和通用的导航策略训练范式,最后比较和分析现有的物体目标导航策略在不同数据集上的性能,总结该领域所面临的挑战,并对发展前景作出展望.

关键词：物体目标导航具身人工智能视觉自主探索视觉物体重排布

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双维引力场模型:个体潜能与地理位置对节点性能的量化评估

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物理学报 2025年第6期74卷 271-286页

作者：梁宗文廖俊卓薛崇琛敖永才西南石油大学计算机与软件学院成都610500

在复杂网络研究中,客观且综合地评价节点性能是一个关键问题.现有方法多基于引力模型,通过结合节点的局部或全局属性评估其影响力,在实际网络中,关键节点不仅在局部结构中发挥重要作用,还具有跨社区的信息桥梁作用及显著的全局传播潜力... 详细信息

在复杂网络研究中,客观且综合地评价节点性能是一个关键问题.现有方法多基于引力模型,通过结合节点的局部或全局属性评估其影响力,在实际网络中,关键节点不仅在局部结构中发挥重要作用,还具有跨社区的信息桥梁作用及显著的全局传播潜力.因此单纯依赖局部或全局属性的评价方法存在局限性.为更准确地描述网络中的引力场效应,本文提出了一种熵权重引力模型BGIM与BGIM+,通过引入节点信息熵替代传统度量指标,更全面地反映节点的不确定性与信息丰富性.此外,本文设计了引力修正因子,平衡节点的全局影响力和局部结构特性;同时,引入非对称吸引因子,量化核心与外围节点间的引力差异,并通过全局归一化调整机制缓解异质性网络中节点重要性分布的不均衡问题.实验在多个真实网络和合成网络上进行验证,结果表明,BGIM与BGIM+在关键节点识别和传播性能评估方面表现显著,为复杂网络研究中的关键节点识别提供了新的理论视角和技术工具.

关键词：复杂网络信息熵引力模型多维度特征

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Transformer与CNN融合的双分支遥感图像阴影检测

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遥感学报 2025年第3期29卷 741-751页

作者：王一帆黄鲜王建林周彤周文俊彭博西南石油大学计算机与软件学院

遥感图像中的阴影对图像解读和地物要素提取至关重要，但它们也可能成为干扰因素。当前，尽管深度学习在遥感图像阴影检测中取得了一定进展，但仍面临漏检、误检以及网络模型复杂等挑战。为此，本研究提出了一种融合Transformer与卷积... 详细信息

遥感图像中的阴影对图像解读和地物要素提取至关重要，但它们也可能成为干扰因素。当前，尽管深度学习在遥感图像阴影检测中取得了一定进展，但仍面临漏检、误检以及网络模型复杂等挑战。为此，本研究提出了一种融合Transformer与卷积神经网络（CNN）优势的双分支阴影检测网络。该方法采用双分支结构，从全局和局部两个层面深入挖掘信息，实现特征的有效整合，以更精确地捕捉阴影特征。此外，通过引入阴影预测模块和联合损失函数，进一步提升了阴影检测的准确性。在航空影像阴影数据集AISD (Aerial Imagery Shadow Dataset)上的实验结果表明，该方法显著提高了阴影检测的准确率，达到97.112%，并成功降低了误检率（BER降低了0.389），充分验证了其有效性。总之，本研究提出的双分支遥感图像阴影检测网络为减少小面积阴影的漏检与误检提供了新的有效手段，对遥感图像解译和地物要素提取具有重要意义。

关键词：遥感图像阴影检测语义分割双分支网络特征融合 Transformer CNN ResNet

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MQLserve:基于量化的多任务大语言模型服务系统

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计算机学报 2025年第3期48卷 517-536页

作者：符芳诚夏义扉崔斌北京大学计算机学院北京100871

随着大语言模型(LLMs)的不断发展,针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增,以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而,尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用,... 详细信息

随着大语言模型(LLMs)的不断发展,针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增,以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而,尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用,但在多任务场景却鲜有研究。具体来说,由于主流的量化方法会导致基座大模型无法在任务之间共享,现有多任务服务系统难以结合量化进行部署,限制了其在资源受限场景下的可用性。此外,现有多任务服务系统缺乏灵活的动态任务实时添加能力和针对多任务场景的调度算法支持,往往导致其系统的低吞吐、高延迟、低响应时间和极差的灵活性。本文针对现有LLM服务系统在多任务场景下的不足,创新地提出了一个多LoRA任务服务系统MQLserve。一方面,本系统设计了一种灵活高效的动态多任务量化算法,支持多任务的模型联合量化,赋能多任务场景下量化模型的共享,显著降低了模型部署的显存需求;同时支持实时的动态任务添加,提升了线上服务的稳定性和灵活性。另一方面,本系统针对多任务场景,提出了一种新型的基于输出长度预测和聚类的调度算法,有效地解决了传统调度算法在多任务场景下存在的高昂显存开销和频繁显存切换等问题,提升了系统性能。实验结果表明,与现有多任务服务系统相比,MQLserve在不同负载场景下,吞吐提高了7.5%~58.1%,延迟降低了9.6%~43.3%,平均响应时间缩短了84.2%,平均SLO满足率提高了330%。

关键词：多LoRA任务服务系统 LoRA 量化多任务调度

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基于模糊纯度粒球的粗糙集模型

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模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 221-232页

作者：王馨黄兵南京审计大学计算机学院南京211815

粒球邻域粗糙集(Granular Ball Neighborhood Rough Set,GBNRS)作为一种经典的属性约简方法,要求粒球的纯度严格为1,在类边界处会产生大量样本数为1的粒球.这些粒球通常被误判为离群点并剔除,导致类边界信息的丢失.为了解决此问题.文中... 详细信息

粒球邻域粗糙集(Granular Ball Neighborhood Rough Set,GBNRS)作为一种经典的属性约简方法,要求粒球的纯度严格为1,在类边界处会产生大量样本数为1的粒球.这些粒球通常被误判为离群点并剔除,导致类边界信息的丢失.为了解决此问题.文中首先定义模糊纯度函数,融合隶属度与类别标签,作为粒球质量的评价指标.此函数基于动态质量评估和优化策略,综合考虑数据点的隶属度、数据点的类标签及粒球的类标签三重信息.然后,在粒球分裂过程中,引入分类显著性阈值β,自适应调整M-means的m值,构建模糊纯度粒球生成算法.进一步地,针对粗糙集属性约简问题,设计前向属性约简算法,并提出基于模糊纯度粒球的粗糙集模型(Rough Set Model Based on Fuzzy Purity Granular Ball,FPGBRS).最后,在12个真实数据集上的实验表明,FPGBRS可提升分类精度和效率.

关键词：粗糙集粒球粒计算粒球邻域粗糙集(GBNRS) 属性约简

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神经网络分岔动力学综述

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自动化学报 2025年第1期51卷 72-89页

作者：肖敏陆云翔虞文武郑卫新南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210023 东南大学数学学院南京211189 西悉尼大学计算机、数据与数学学院悉尼NSW 2751澳大利亚

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、... 详细信息

自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来,神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注.首先,回顾四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用.接着,综述近三十年来关于整数阶神经网络(Integer-order neural networks,IONNs)、分数阶神经网络(Fractional-order neural networks,FONNs)、超数域神经网络(Supernumerary-domain neural networks,SDNNs)以及反应扩散神经网络(Reaction-diffusion neural networks,RDNNs)分岔动力学的相关研究成果.分析诸多组合因素,包括节点规模、耦合情形、拓扑结构、系统阶次、复值、四元数、八元数、扩散、时滞、随机性、脉冲、忆阻、激活函数等对神经网络分岔动力学的影响,并展示神经网络在多个领域的广泛应用.最后,对神经网络分岔动力学所面临的挑战以及未来的研究方向进行总结和展望.

关键词：神经网络时滞非线性动力学稳定性分岔周期性混沌

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