机器联觉:通信与多模态感知的智能融合

通信感知一体化技术局限于雷达感知与通信在频谱和硬件层面上的共享,不足以提升新兴应用场景中通信与感知的性能.在涵盖海量多模态感知和通信数据的场景中,通信感知一体化技术应向考虑多模态感知的方向进行范式演进,即通信与多模态感知的智能融合.受人类联觉现象启发,文中系统化建立并论述通信和多模态感知智能融合的范式——机器联觉.首先,总结机器联觉3种典型工作模式:唤起模式、增强模式、合作模式,系统全面给出通信和多模态感知之间相互辅助增强的目的与方式.然后,介绍机器联觉研究的数据基础(通信与多模态感知智能融合仿真数据集)和理论基础(通信与多模态感知联觉机理).最后,综述当前机器联觉的研究现状,并展望未来的研究方向.

基于鸟瞰图的空间-通道注意力多传感器融合

基于鸟瞰图(Bird′s-Eye View,BEV)的目标感知算法现正成为研究热点,但少有针对BEV的多传感器融合.因此,文中提出基于空间-通道注意力的多传感器融合模块,对不同模态的特征数据增加局部注意力机制,能有效修正多传感器之间的空间误差.利用转置注意力操作,充分融合图像和点云数据,消解不同模态语义信息之间的异质性,使融合的BEV特征在不引入空间偏差的同时,有效结合多传感器各自的独特信息,实现更全面准确的感知.在nuScenes数据集上的实验以及大量的消融实验表明,文中融合模块能有效提升目标检测算法的精度,可视化结果展现融合后的特征具有更完整、准确的特征信息,可明显提升对远处物体的检测.

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望

生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持.

运行于区块链上的智能分布式电力能源系统:需求、概念、方法以及展望

智能分布式电力能源系统(Intelligent distributed,electrical energy systems,IDEES)具有组件种类繁多,数量庞大,管理困难,利润低微等特点,导致传统中心化的运营管理不再适合此类系统,而区块链技术可能是推行大规模分布式智能电力能源系统重要的技术路径.由于电力能源系统是一种具有社会和技术双重属性的系统,从而注定了其在用区块链实现运行时,必然需要多种区块链来描述和建模其不同的属性,在文中称之为"区块链群".具体来说,从底层到高层,这个区块链群由分布式数据存储与服务区块链、智能资产管理区块链、电力系统分析区块链、智能合约运营区块链和智能电力交易支付区块链组成.基于区块链技术、分布式文件服务技术、分布式电力系统分析与管理技术,这些不同层次和功能的区块链自我组织、互相协助,最后形成一个分布式自主的电力能源运行系统.在此复杂系统中,频繁而深度的计算与交互衍生出系统智能,笔者期望这种智能将促成稳定、可靠、有效的电力能源生产、传输与消费.

基于区块链的传染病监测与预警技术

利用传染病预警技术和系统来监测传染病异常暴发趋势并及时准确预警,是传染病早期防控的关键。现行传染病预警系统尚存在智能化程度不足、关键信息流通不畅和分布式协同决策困难等问题。基于区块链分布式计算架构,结合人工智能、大数据和智能合约等新兴信息技术,提出了一种传染病监测与预警技术及其实现框架。该技术可高效集中多方监测力量,灵活集成多种预警手段,在安全和保护隐私的前提下构建知识集成和智慧互联的分布式协同监测环境,并以智能合约作为公开公正的、软件定义的监测代理来实时融合决策、监测疫情和自动预警,从而兼顾预警准确性与及时性要求,避免孤证和决策偏差。