人工智能与浙江传统制造业融合发展的思考

传统制造业的转型升级是浙江打造制造强省的基本内容。近年来,浙江省制造业着力于调结构、促转型,不断向价值链高端延伸,转型升级取得积极成效,但依然任重道远。针对当前人工智能与传统制造业融合发展过程中面临的瓶颈,我们应从基础设施、政策支持、公共服务、产业集群、人才资源、协同创新等方面着手创新。

智能物联网AIoT研究综述

智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段,存在大量问题和挑战。首先简述了AIoT技术产生的背景,明晰其定义和应用场景。以此为契机,构建了一个新型的面向智能信息处理的云边端融合AIoT架构。在给出AIoT研究体系的基础上,详细探讨并比较了其各组成技术模块,包括AI融合IoT数据采集、复杂事件处理及协同、云边端融合研究、AI融合IoT安全及隐私保护和AI融合应用服务等方面的研究现状和解决方案。最后,论述了AIoT未来的研究方向和发展趋势。

制造业特色小镇数字化、智能化升级分析

当前,以互联网、云计算、物联网、大数据、人工智能、5G设施等为代表的新一代信息技术发展速度持续提高。可以预见,人类社会将从传统信息社会过渡到智能社会,新兴信息技术将更加呈现出高速发展的技术大爆炸态势。特色小镇作为我国工业园区升级和城镇化改革的一种全新形式,已成为近年来经济社会发展的重要载体。随着国家"互联网+"战略的推进,越来越多的特色小镇走上数字化、智能化的发展道路。

基于优化卷积神经网络的车辆特征识别算法研究

针对道路场景图像中不同距离目标车辆特征存在识别效果弱、精度低的问题,提出一种基于优化卷积神经网络的车辆特征识别算法。首先,采用基于PAN模型的多尺度输入获取不同距离的目标车辆特征;其次,在卷积神经网络结构中加入多池化、BN层和Leaky ReLU激活函数改进网络模型的性能,通过引入混合注意力机制,集中关注车辆图像中的重要特征和区域,从而增强了网络模型的泛化能力;最后,通过构建多层次卷积神经网络结构完成对车辆的特征效果识别。仿真实验结果表明,在单一场景的BIT-Vehicle数据库中,本文算法相比CNN、R-CNN、ABC-CNN、Faster R-CNN、AlexNet、VGG16和YOLOV8在单一目标和多目标识别率方面分别提高了16.75%、10.9%、4%、3.7%、2.46%、1.3%、1%和17.8%、10.5%、2.5%、3.8%、2.7%、1.1%、1.3%,在复杂场景的UA-DETRAC数据库中,本文算法相比其他算法在不同距离目标车辆识别中获得了更加精确的效果。

一种改进鲸鱼算法的无线传感器网络定位优化研究

针对无线传感网络(WSN)的最小二乘法节点定位误差大、精度低的缺点,提出了改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)与定位模型相结合的研究策略。首先阐述了无线传感的节点定位模型,其次在鲸鱼算法种群初始化采用深度神经网络提高初始位置多样性,对包围捕食行为中的参数采用非线性和自适应策略避免算法过早陷入局部最优,在迭代搜索过程中利用二次插值法缓解鲸鱼位置多样性衰减问题,最终达到较好的位置搜索效果,最后将改进后的鲸鱼算法求解节点定位目标函数最优值。仿真实验中IWOA与改进的鸡群算法(ICSO)和反向蛙跳-教学优化算法(OSFL-TLBO)相比,在算法时间复杂度方面具有一定的优势,同时在未知节点方面提高了分别提高了12.1%和9.4%,在参考节点方面提高了15.19%和7.2%、节点密度方面提高了9.38%和8.23%、通信半径方面提高了7.41%和5.8%、区域面积方面提高了8.19%和7.95%,结果表明IWOA算法在节点定位方面具有良好的效果。

度过沉淀期的AI创新会有大的爆发

像所有新生伊始的事物一样,“人工智能”还不是一个边界清晰的概念.虽然早在上世纪七八十年代,这个词就已经红遍全球.当时,中国许多主流高校的人工智能所几乎与计算机系是同一时间建立起来的.但时至今日,当人们谈论人工智能时,其背后具象早已与数十年前大相径庭.这一轮的“人工智能热”应该是于2012年深度学习技术突破在学术圈的爆炸,而后随着极具新闻价值的Alpha Go事件迅速普及到全社会.由于人工智能话题迅速引爆,各种方向开始努力往这个概念上靠,以至于所有与“智能”有关的东西都被归为AI,但其实很多初级“智能”只靠信息化技术、大数据技术等就可以达到,这些技术和应用其实早就有了,它们不是真正的人工智能.

求解大规模优化问题的改进狼群算法

针对狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)求解大规模问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA).采用深度神经网络进行初始化狼群个体提高种群多样性;借助遗传算法挑选首狼提高算法寻优能力;设计距离优化因子以协同狼群算法个体的探索和开发能力;构建尺度系数改进围捕行为避免算法陷入局部最优,减少运行时间.选取18个大规模(100维,200维,500维和1000维)标准测试函数进行性能对比,结果表明,IWPA算法在求解精度和收敛速度上优于其他对比算法.

做强做优杭州城市大脑的SERVICE架构

2020年3月31日,习近平总书记来到杭州城市大脑运营指挥中心,就杭州运用城市大脑推进城市治理体系和治理能力现代化进行考察调研。习近平总书记指出,城市大脑是建设"数字杭州"的重要举措,通过大数据、云计算、人工智能等手段推进城市治理现代化,从信息化到智能化再到智慧化,是建设智慧城市的必由之路,也是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。