基于Agent的模型表示与模型复合

在分析当前模型表示与模型复合方法的局限性基础上,结合Agent技术,提出了基于Agent的模型表示与模型复合理论。基于Agent的模型表示与复合,通过在传统的模型表示方法中加入知识和智能机制,从而把模型与数据、对象完整地区分开来,使模型本身具备了自适应和学习能力;模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题,从而把以前含糊不清和难于统一的模型复合计算转换为一个多Agent协商和协作问题,为当前模型库系统和决策支持系统的建设提供了一个全新的解决方案。

基于Agent的模型转换及其支撑软件工具ODAMTransformer

模型驱动开发技术通过不同抽象层次模型的建立和转换,可有效提高软件开发的效率和质量。本文将模型驱动开发思想引入到面向Agent软件工程,研究了基于Agent的模型转换技术,并将它集成到面向Agent的软件开发方法学ODAM中。ODAM将基于组织抽象所建立起来的模型视为平台无关模型,将基于特定平台所建立起来的模型视为平台相关模型,支持模型驱动的软件开发。本文选取JADE作为目标系统的开发平台,建立了ODAM元模型和JADE元模型间的映射关系,提出了从ODAM组织模型到JADE模型、从JADE模型到程序代码的模型转换规则,开发了相应的支撑软件工具ODAMTransformer,通过案例分析和演示展示了技术和工具的可行性和有效性。

复杂系统研究中基于agent的模型化方法

Agent-based modeling(ABM)是自底向上的研究复杂系统的模型化方法.本文介绍了agent建模与复杂系统的关系,总结和阐述了agent和ABM的一些基本概念和性质,并且分析了ABM在社会和经济领域中的应用和近年来国际上的研究成果,旨在进一步推进ABM在各研究领域的应用.

综合集成系统中基于Agent的模型设计与管理

简要介绍了Agent技术,提出了Agent Model结构和模型综合集成空间(Mspace)概念.在综合模拟系统中,建立了消息队列(MSMQ())模型,以实现对模型的管理与调度.阐述了基于Agent Model结构和模型综合集成空间(Mspace)技术探讨作战仿真类模型,以及实现了模型在交互联合作战仿真集成方面所作的研究.

探析基于公共支撑能力的政务大模型AI+Agent

本文详细探讨了具有公共支撑能力的政务大模型AI+Agent如何为政务应用赋能,点明了创新行政管理和服务方式的重要性,并根据目前省级平台建设情况,描述了系统的特点以及能力输出,最后提出了多模态大模型AI+Agent的应用场景和系统架构。

基于企业经营大模型AI-Agent的电子商务实验室建设探索

针对大模型与生成式AI技术问题,教师从AI-Agent电子商务实验室功能设计、企业经营大模型AI-Agent技术形态、多协作AI-Agent实验项目生成等方面,进行基于企业经营大模型AI-Agent的电子商务实验室建设的研究,运用模拟真实电子商务环境、实验项目生成、理论连接实践等方法,搭建一个教学实践和研究的平台,推动电子商务技术创新和电子商务专业人才培养。

大模型关键技术与应用

介绍了自ChatGPT发布以来,大模型关键技术和应用的主要进展。在大模型设计方面,模型规模不断增加,但已有放缓趋势,更长的上下文以及多模态已经成为主流,计算效率明显提升;在模型训练方面,从单纯追求数据数量逐渐转变为关注数据的多样性和质量,特别是如何使用合成数据训练大模型成为主流探索方向,这是迈向通用人工智能(AGI)的关键;在模型推理方面,模型量化和推理引擎优化极大降低了模型使用成本,诸如投机采样等新兴算法逐渐成熟。在应用层,Agent技术获得了重大进展,在克服大模型固有缺陷方面发挥了不可替代的作用。越来越多的企业开始规划、研发以及使用大模型,企业级大模型应用架构日益成熟完善,并以场景、技术、算法三要素为抓手加速大模型商业价值闭环。

基于大模型的态势认知智能体

针对战场态势信息众多、变化趋势认知困难的问题,提出基于大模型的态势认知智能体框架和智能态势认知推演方法。从认知概念出发,结合智能体的抽象性、具身性特点,明确了智能体构建的3个关键环节:学习环境、记忆方式和产生知识机制;设计了战场态势认知智能体架构,包括记忆部件、规划部件、执行部件、评估部件以及智能体训练要点。在长期记忆部件中,围绕战场复杂状态建模特点,分析大语言模型、多模态大模型、大序列模型的运用问题。

面向供应链分销的多维空间Pareto边界自动谈判模型研究

随着电子商务的快速发展,自动谈判逐渐成为提升供应链系统效率的一种手段。为了优化多方参与的供应链分销谈判应用,本文将多边多属性谈判问题转化为多目标优化模型,采用改进的非支配遗传算法NSGA-Ⅲ计算多维空间的Pareto边界;然后,设计多线程谈判模型,将参与多方谈判的买卖各方拆解为多个双边谈判线程,分别在多维Pareto边界上进行谈判;进而,采用动态时间依赖策略(DTD),使Agent根据对方报价在Pareto边界上动态调整让步策略,快速达成协议。为验证模型的有效性,本文进行了大量模拟自动谈判实验。实验结果表明,所提出的改进算法和谈判流程优于领域最新研究成果,能有效提升多边多属性谈判效率,有助于多方达成共赢局面。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

大语言模型支持的多智能体:技术路径、教育应用与未来展望

面对复杂多变的教育环境,多智能体系统以其协作、分布式和自适应的优势成为解决教育难题的新途径。本研究分析了多智能体系统的基本原理和演化历程,聚焦其在教育领域的源点,并从领域、结构和场景三个角度,探讨多智能体系统教育应用的形态演化。在技术层面,本研究探讨了生成式人工智能技术如何赋能多智能体系统,构建了基于大模型的智能体“眼—脑—手”三维能力框架,并提出了多智能体系统智能性提升的内外双循环框架。在教育应用方面,本研究阐述了多智能体系统教育应用的多重角色,包括促进知识管理的百科全书型智能体、促进协作交互的智能学伴型智能体、促进学习规划的教学助手型智能体和促进学科教学的专业教师型智能体等,探讨了多智能体系统在教育应用与跨文化体系适应中的潜力。多智能体系统的教育应用也面临诸多挑战,包括如何确保系统稳定性和安全性、如何避免负面影响、如何实现与传统教育方法优势互补等。针对这些挑战,本研究提出融合教学要素、对接数字基座、变革教育范式、加强安全伦理隐私保护等对策,以期重塑多智能体教育生态,引领其稳健前行。本研究可为促进智能化教育技术的发展提供新思路,为推动教育数字化和教育高质量发展贡献新力量。

基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,威胁网络运行的安全性;为此,对基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统进行了研究;通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT664位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计;软件部分设计入侵检测标准,采用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测;经实验测试表明,基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。

小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。

大语言模型时代的智能运维

大语言模型由于其强大的语言能力、代码生成能力、工具编排能力,将是智能运维(AIOps)落地取得突破的重要因素。大模型时代的AIOps架构是多AIOps智能体的人机协同系统。首先列举了AIOps对大语言模型的应用需求,探讨了大语言模型时代的AIOps架构,其次总结了将大语言模型整合到运维工作流程中所面临的挑战,最后结合这些挑战给出了解决思路并倡议以“社区众包,群体智慧”的方式加速落地运维大语言模型。

教育智能体情绪线索赋能在线学习的模型构建及实践研究

教育数字化转型会带来课程内容、教学活动等要素的内涵及其关系的变化,在线学习和混合教学等数字化学习方式将成为主流教学方式。在线学习带来诸多优越性的同时,也存在师生交互缺失、情绪交流缺乏的问题。虚拟学习环境中具有情绪线索的教育智能体为破解该问题提供了一种更加智慧化的手段。教育智能体是用于在线学习环境以满足不同教学目标要求、类似教师的虚拟角色,可为学习者提供认知和情感支持。然而,已有研究关于教育智能体情绪线索对在线学习全过程的作用效果尚未达成共识。为此,从动机、情绪、理解、巩固和迁移5个角度对2003年以来国内外42个相关实证研究进行了系统性分析,构建教育智能体情绪线索赋能在线学习的理论模型,并结合问卷量表法、社会网络分析法和内容分析法对高校专业课教学进行实践探究。结果表明:(1)情绪智能体组学习者的学习动机在实验前后呈现了最大幅度的提升,且存在显著高效应;(2)情绪智能体组学习者协作交互的积极性在增加,交互水平也在提升,学习热情最高;(3)情绪智能体组学习者的内部和外部认知负荷无明显变化,而相关认知负荷显著增加,促进其新知的掌握;(4)教育智能体情绪线索助力学习者记住更多的项目,从而提高了其知识保持成绩;(5)教育智能体情绪线索可以帮助学习者对更高层次的反思进行深度构建,从而发展了反思能力,也反映了其迁移能力的提升。最后,针对教育智能体的设计提出建议,以期为在线学习提供更符合个性化需求的情感认知工具,推动人工智能与教育的融合发展。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

基于AI agent的6G内生智能技术框架及其应用

未来6G网络将内生支持通信和AI一体化服务,赋能丰富多彩的新业务,支撑社会高效可持续发展。为此,借鉴了IT行业AI Agent的应用范式,基于电信应用场景创新地提出了6G AI Agent技术框架的三大设计理念,包括多模型融合、定制化Agent和插件式环境交互,并基于该理念构建了6G AI Agent技术框架。通过环境交互层、Agent引擎层、模型调度层、模型基座层交互协同,实现了自主环境感知、自主任务生成和自主执行任务的能力。此外,以移动网络的智能感知任务为例,探索了AI Agent的使用场景及价值,为AI新技术在电信领域发展提供了新的思路和技术支撑。

部分饱和岩石的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟方法研究

在讨论地震波传播理论时,大部分情况下是把地震波看作弹性波.事实上,地下介质是非完全弹性介质,这使得传统的均匀、完全弹性介质理论受到了严重挑战.地震波在裂隙岩石中传播受裂隙系统和流体含量的影响较大,以往许多关于频变各向异性的理论大多局限于单相流体假设,但是几乎所有储层中通常被一种以上的流体部分饱和或完全饱和.本文在Chapman理论基础上,提出了基于部分饱和的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟新方法,以提高对部分饱和岩石的黏弹性地震波频变各向异性的认识.该方法基于Chapman和Kelvin理论模型,计算了双相不混溶流体饱和裂隙岩石中的黏弹性波频变各向异性弹性系数的表达式,提出包含喷射流和斑块效应的统一地震波传播的黏弹性Chapman-Kelvin新模型.通过对新模型进行数值试验,讨论了无裂缝和存在裂缝两种情况下,含裂隙储层部分饱和岩石中耦合的喷射流和斑块效应对黏弹性介质频变各向异性的影响.试验结果反映出黏弹性介质下地震波频变各向异性的变化规律,验证了本文提出的新方法和新模型正确.本文将黏弹性介质各向异性与裂缝中的流体流动参数相联系,有利于提高对含裂缝储层部分饱和岩石的黏弹性波频变地震各向异性的认识,以及地震学与油藏工程的结合程度.

基于HCPN的复杂BPMN协作模型数据流建模与验证

为了保证复杂BPMN协作模型的正确性,不仅要涵盖多实例和子进程等复杂元素,还要在检测控制流错误的同时检测数据流错误。但业务流程建模标注(BPMN 2.0)缺乏形式化语义的描述,这对模型正确性的验证造成了阻碍。因此,给出了一种具有弧权重的层次化着色Petri网(HCPN)的定义,它既可以对数据流进行形式化表示,又可以对多实例和子进程结构进行建模。进一步提出了从BPMN协作模型到HCPN模型的形式化映射方法。然后基于HCPN模型的弧权重给出了缺失、丢失和冗余3种数据流错误的定义,并提出了对应的检测算法。最后,设计了一个自动化建模与验证的框架,通过一个案例研究说明了该方法的有效性。