人工智能技术与组织的集成创新研究

随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量,社会各界对人工智能的战略意义已形成越来越多的共识。然而,目前仍然相当缺乏关于人工智能是如何在各个方面推进企业的管理创新的系统研究。为此,提出一个企业人工智能成熟度模型。该模型描述了将人工智能集成到当前企业的应用程序中需要具备的技术基础和能力,并对人工智能走向成熟要经历的各个阶段如何使用创新工具解决企业现实问题进行了研究分析。最后针对企业智能化转型与创新管理之间有效结合的问题进行了阐述,为推动企业智能化转型和组织创新提供参考。

基于护栏性能指标的集成式人工智能模型研究

目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研究中的数据集来对5种常用的单个模型进行训练,并将其中具有较高性能的模型用于集成模型的构建。结果显示,RBFNN+BPNN+Genlin模型较单个模型和参考文献中所用模型具有更高的准确性,各项模型评价指标值优化了24%~58.9%。本研究验证了集成模型在护栏性能预测方面具有更好的性能,且为护栏优化设计提供了一种更具优势的预测模型。

选矿人工智能技术的研究进展

本文分析了选矿人工智能技术应用进展 ,探讨了专家系统、神经网络及遗传算法等的应用及各智能方法的集成技术 ,旨在抛砖引玉 。

Low Leakage Power Sequential Circuits Using Multi-Vth at Nano-Scale Transistor

Leakage power is the dominant source of power dissipation for Sub-100 nm VLSI （very large scale integration） circuits. Various techniques were proposed to reduce the leakage power at nano-scale; one of these techniques is MTV （multi-threshold voltage） In this paper, the exact and optimal value of threshold voltage （Vth） for each transistor in any sequential circuit in the design is found, so that the value of the total leakage current in the design is at the minimum. This could be achieved by applying AI （artificial intelligence） search algorithm. The proposed algorithm is called LOAIS （leakage optimization using AI search）. LOAIS exploits the total slack time of each transistor＇s location and their contributions in the leakage current. It is introduced by AI heuristic search algorithms under 22 nm BSIM4 predictive technology model. The proposed approach saves around 80% of the sub-threshold leakage current without degrading the performance of the circuit.

船舶拟人智能避碰决策理论模型的构建号验证

为了从根本上解决人为因素导致船舶碰撞和搁浅触礁事故的发生，尽可能地减少人为因素的参与是杜绝海事事故发生的一种可行方案，研发具备自动决策功能的船用智能避碰导航仪（Vessel Intelligent Collision Avoidance Navigator，简称VICAN）是解决此类问题的一种方案。本文的研究以船舶拟人智能避碰决策（Personifying Intelligent Decision-making for Vessel Collision Avoidance，简称PIDVCA）自动化研究所取得的成果为基础，从解决问题的研究思想方法构建了PIDVCA理论模型，阐述了理论模型的验证方法及其验证效果，最后在总结研究成果的基础上，指出了此项研完成果的应用前号。

污染物总量控制规划智能支持系统的开发与研究

智能决策支持系统是在决策支持系统的基础上集成人工智能中的专家系统而形成的,因此可充分发挥专家系统以知识推理形式解决定性分析问题特点,充分做到定性分析和定量分析的有机结合,使得解决问题的能力和范围得到一个大的发展。将专家系统技术和决策支持系统技术相结合应用于总量控制规划中,不仅可以很好解决总量控制规划中确定性的、结构化的问题,还可以解决不确定性的。