基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段.为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升,亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力.首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程;随后分析测试对车辆智能评估的效用;然后基于平行测试理论,提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法,并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架.该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径.

RAG-PHI:检索增强生成驱动的平行人与平行智能

大模型技术的发展为融合生物人、数字人和机器人的平行人系统构建提供了崭新思路和智能基础。但是,在面临复杂系统的管控任务时,仍然存在着知识更新受限、专用能力不足以及信息隐私泄露等问题。为此,提出了检索增强生成驱动的平行人与平行智能框架——RAG-PHI,打造了开放式数据平台,为平行人系统接入实时知识、行业知识及私有知识;构建动态路由检索,进行上下文抓取和平行人能力重组;引入上下文提示学习增强思维与行为能力。进一步,面向平行人的组织管理、培训评估和运营生产模式,提出了基于RAGPHI架构的平行人社区、平行人学校和平行人工厂架构,形成了检索增强生成和基础大模型协同驱动下的平行人生态,促进智业时代的生产力提升。

从基础智能到通用智能:基于大模型的GenAI和AGI之现状与展望

本文对生成式AI(Generative artificial intelligence,GenAI)的国内外发展现状进行了概述,重点分析了中美之间在算力、数据、算法、生态等方面存在的差距.为改变我国在生成式AI领域的落后现状,提出高能效算力建设、联邦数据、专业领域模型、基于TAO的联邦生态等应对策略,对大模型时代AI安全治理进行了论述,对通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的未来发展进行了展望.

平行药物系统:基于大语言模型和三类人的框架与方法

近年来,随着物联网、大语言模型、多模态交互等新一代人工智能技术的迅猛发展,传统的药物研发、生产加工等过程面临着智能化转型的挑战。为此,以平行智能为理念,基于ACP方法和大语言模型提出了虚实交互的平行药物系统,并将三类人(数字人、机器人和生物人)的概念引入系统中,详细阐述了该系统的理论框架与构建方法。平行药物系统涵盖医药产业的全流程,药物研发阶段考虑了药物发现、实验室研究、临床试验等过程;药物生产加工阶段考虑了制药工厂运行、系统分析预测等方面;药物医疗保健阶段考虑了个性化用药咨询、增强现实用药指导、隐私安全等内容。平行药物系统打造了一个数字化的“药物空间”,旨在建立药物系统的新范式,推动智能化药物的革命。

平行旅游:基础智能驱动的智慧出游服务

旅游作为一种满足人们对不同生活体验和知识需求的活动,对经济、文化等领域都产生了深远影响。随着物联网、多模态大语言模型等技术的迅速发展,传统的旅游业难以满足人们智能化以及个性化的旅游需求。为此,以平行智能为理念,基于ACP方法与多模态大语言模型提出了虚实交互的个性化旅游服务系统,通过构建旅游大模型,并结合检索增强生成方法和多智能体协作系统,打造个性化旅游服务的新范式。此外,探讨了平行旅游的应用生态,从“行”“住”“食”“衣”4个方面对整个旅游生态进行拓展,分析了其他行业与个性化旅游服务的融合。平行旅游将为旅游行服务业的发展带来全新可能。

生成式AI的大模型提示工程:方法、现状与展望

大语言模型和视觉语言模型在各领域的应用中展示出巨大潜力,成为研究热点。然而,幻觉、知识迁移、与人类意图对齐等问题仍然影响着大模型的性能。首先,探讨了提示工程与对齐技术基本原理,提出基于提示优化、专家反馈机制及实时调整机制的引导概念,提升了大语言模型在跨领域应用中的性能;其次,深入分析提示工程的核心技术,如多步推理处理复杂任务的原理;然后,针对各领域的实际应用,讨论提示工程的发展现状;最后,总结提示工程面临的挑战并展望其未来发展方向。提示工程在理论与应用方面的发展,为提升大模型在实际应用中的性能提供了全面的解决方案。

工业园区危险废物集中焚烧处理工艺优化与环境影响评估

在工业化进程不断加快的背景下,工业园区的危险废物处理面临着巨大挑战。集中焚烧处理因其显著的体积减量效果和毒性去除能力而被广泛应用。这种方法不仅能减少环境污染,还能通过集中控制污染物实现更高效的环境管理。同时,焚烧过程中的资源回收利用能力为工业园区的可持续发展提供了重要支持。基于此,首先分析工业园区危险废物集中焚烧处理的必要性,其次分析工业园区危险废物集中焚烧处理工艺的优化策略,最后探讨工业园区危险废物集中焚烧处理的环境影响评估方法。

变频空调器异常制冷剂流体噪声机理研究及专用消声装置的设计

变频空调器的普及速度越来越快,随之而来的一些技术壁垒需要攻克,其中制冷剂流体异常噪声就是变频空调器的一个顽疾,不时引起用户投诉。经过分析这种异常噪声的发生机理,并通过多方试验验证,最终完成了由整流管、过滤器、主毛细管、过渡管、加强管、防振胶等关键零部件构成的专门针对制冷剂异常噪声的消声装置。通过对数十个制冷剂流体异常噪声问题的机型进行试验验证,此装置都可以起到良好效果,解决了异常噪声问题。同时,还一并消除了一些此前无法处理的强度弱、振动大、嗡嗡声等问题。此装置均由通用原材料构成,通用性强,成本低,可以解决难度很大的技术问题,是一项实用的创新设计。

废白土无害化处理中的高温热解法研究

为了解决工业生产中含润滑油废白土带来的环境污染问题,本文以含润滑油废白土为原料,探索和优化对废白土进行无公害处理的工艺条件,利用二段高温热解的方法,研究了煅烧温度、保温时间和载气量等条件对废白土蒸油率的影响。研究结果表明:在氮气氛围下,焙烧温度为400℃,保温时间为2 h时,蒸油率可达39%。其中不凝性气体(CH_(4)、NH_(3)、N_(2)H_(4)、C_(3)H_(8)、C_(4)H_(10)等)占15%左右,可回收油量约为24%;当焙烧温度为800℃,保温时间为2 h时,蒸油率可达7.47%,其中有C_(3)H_(8)、CH_(4)及其他少量碳氢化合物产生。通过该方法处理后的废白土基本能够达到国家非危废物的排放标准,并且能够回收原废白土中20%左右的含油量。本研究为企业的进一步中试开发提供了废白土无害化处理的方法依据及基础数据。

平行科研院所:从数字化转型到智能化变革

为应对当前科研院所在管理工作与科研业务方面面临的双重复杂性挑战,平行科研院所的概念被提出。平行科研院所以虚实互动的平行智能理论为基础,利用基于数字孪生与元宇宙的数字化建设技术、基于区块链与去中心化自治组织与运营(DAO)的分布式治理技术、基于多模态大数据与大模型的智能化决策技术以及基于分布式自主科学(DeSci)与人工智能驱动的科学(AI4S)的科学创新范式,形成基于复杂科学的科研院所变革引导方案,构建可信、可靠、可用和高效益的智慧科研组织与运营生态。介绍了平行科研院所的体系设计与关键技术,描述了其主要特征与优势,并探讨了其典型应用场景。平行科研院所超越简单的科研院所数字化转型,强调更高级的智能化变革,旨在促进科研院所的可持续健康发展。

元宇宙与平行系统:发展现状、对比及展望

随着人工智能和虚拟现实等技术的发展,数字化技术正不断丰富和改变着人们的生活体验与生产方式,并成为管控复杂系统的有力工具。元宇宙与平行系统为数字化系统的建设提供了可行途径,在科学研究和产业应用中获得了广泛关注。综述了元宇宙与平行系统的发展现状,分析了两者的区别与联系,并对其未来发展进行了展望,预期为智能产业、智能经济及智能社会的发展提供一定的参考与借鉴。

平板硫化机温控系统常见问题分析

本文简要介绍了平板硫化机温控系统组成、工作过程，ＰＩＤ参数的整定和调节仪及执行机构之间作用方式的匹配；对平板硫化机温控系统常见故障进行了分析，并介绍了故障的解决方法。

硫化主管道温度和压力数据的采集及LED模块屏显示系统

介绍了硫化主管道温度和压力数据的采集及ＬＥＤ模块屏显示系统。该系统主要用于过热蒸汽压力、热水压力和热水温度３个参量的跟踪显示、打印、存档及轮胎硫化过程中的质量跟踪、查询和工艺管理等信息的显示，并根据动力供应的波动曲线优选了每５ｍｉｎ显示、记录１次三参量检测结果，还可接收条屏温压数据，查打监测文件名，编辑内、外组文件，具有操作简单、方便、快捷等优点。

PC在LL－D_1型内胎硫化机群控中的应用及其生产管理系统

采用微型计算机与ＦＸ２系列ＰＣ进行数据通讯的方法，完成了对１８台ＬＬ－Ｄ１型内胎硫化机群控，以及班／台、分厂生产实际产量统计、存档、打印报表等，实现了生产自动控制与生产管理一体化．实际应用表明．对于橡胶薄制品的硫化，在其介质温度、压力相对恒定的条件下，采用简单实用的时序控制，具有投入费用低、见效快、可强化工艺管理等优点．

基于信息技术的森林资源调查新体系

该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合 ,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题 .2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量的估测 .曾研究了比值项的作用 ,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式 ,以及在中国不同气候带的应用 .在对精度和费用进行了细致的分析后指出 :遥感调查方法比传统方法节约经费 1 3～ 1 2 .近年来 ,作者在上述研究的基础上 ,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究 .解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题 ,并引入地理信息系统 (GIS)和全球定位系统 (GPS) 。

用岭估计研究以RS和GIS为基础的森林郁闭度估测

本文根据最小二乘估计 (LS)及岭估计 (R)原理 ,利用平均残差平方和准则 ,从样地对应的RS和GIS信息中 ,用计算机仿真方法筛选出影响郁闭度估测的主要信息。在分析LS估计存在缺陷的基础上 ,提出采用岭估计建立郁闭度估测方程。实例分析表明 ,当在影响郁闭度估测的变量间存在复共线性时 ,岭估计比LS估计具有较高的预报精度 ,可以满足生产的需要。

森林资源遥感估测的重要进展

传统的森林资源调查是一项费时、费力 ,需大量经费的工作。 2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被引入中国。以中国林科院为主的一批林业科学工作者 ,积极将其应用于森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量的估测。研究了比值项的作用 ,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式 ,以及在中国不同气候带的应用。指出遥感调查方法比传统方法节约经费 1/3～ 1/2。近年来 ,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究 ,解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题 。

谈轮胎成型机的技术改进

文章简单介绍了桦林橡胶厂对轮胎成型机的技术改进,技术改进的主要内容为:驱动后压辊三维动作采用双速电机;采用F_1—60MRPC控制,对下压合装置的技术改进,增设直插式下压辊。经技术改进后取得了如下效果;提高了产品质量,提高了装备水平,提高了劳动生产率,降低了维护量。

基于深度学习的自动驾驶多模态轨迹预测方法:现状及展望

对周围车辆轨迹的精确预测可以辅助自动驾驶车辆做出合理的即时决策。虽然相比传统轨迹预测算法,深度学习方法已取得较好效果,但是自动驾驶车辆在异构高动态复杂变化环境下实现多模态高精度预测仍存在信息丢失、交互和不确定性难以建模、预测缺乏可解释性等问题。Transformer具备的长距离建模能力和并行计算能力使其不仅在自然语言处理领域取得巨大成功,而且在扩展至自动驾驶多模态轨迹预测任务时也解决了以上问题。基于此,对过去基于深度神经网络的方法,特别是对基于Transformer的方法进行全面总结与回顾;同时分析了Transformer相较于传统序列网络、图神经网络、生成模型的优势,并结合现有难题进行针对性分析与分类。Transformer模型可以更好地应用于多模态轨迹预测任务,此类模型具有更好的泛化性和可解释性。最后,对多模态轨迹预测未来发展方向进行了展望。

地理信息系统中多边形叠合算法的研究

本文探讨的多边形叠合算法是在开发牡丹江林管局信息管理系统时提出并完成的。结果表明:采用将两幅专题图并成一张新图,重建空间数据之间的拓扑关系,重新生成多边形,重新生成标志点,并利用标志点进行属性回填的方法,可圆满解决专题图叠合后拓扑关系复杂、属性不易回填的问题,成功地实现两幅专题地图的叠合。