人工智能时代的生物识别创新创业新趋势——中国科学院自动化研究所虹膜、人脸、步态识别技术产业化实践

生物识别学科和技术领域经过50多年的发展,积累了丰富的理论和方法,在严格受控的条件下基本上可以正确识别高度配合的用户,但是,在数字化生物特征信息获取过程受到内在生理变化(如眨眼、斜视、姿态、表情、运动等)和外界环境变化(如光照、遮挡、距离等)时,生物识别的性能急剧下降,不能满足现实世界复杂环境下身份识别的需求。

自动化纸箱码垛流水线的数字技术研究

本文致力于探讨纸箱自动化码垛流水线的设计,涵盖智能技术的整合、生产效率的提升、劳动成本的降低以及从手动到自动化的转变。首先分析了当前自动化系统的挑战,随后提出了创新解决方案,以增强托盘稳定性和流程的流畅性。本文还详细讨论了自动化设计对整体生产线效率的影响,并从技术实施的角度出发,分析了系统实施过程中的技术挑战及其解决方案。最后,探讨了未来技术趋势对系统升级的潜在影响。

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.

智能艺术工厂:基于平行艺术智能体的创作自动化

近年来,多模态内容生成模型迅速发展,极大地提高了创意工作者的创作效率。然而,现有方法仍然需要领域专业知识,无法实现创作全流程的自动化,难以广泛服务于普通人群。因此,提出智能艺术工厂的理念和架构,基于大模型和人工智能智能体技术,构建智能艺术工厂的工作流程、基本功能和实现方法,建立面向创意创作的智能体员工和数字人团队,通过生物人、数字人和机器人的跨物理、信息、社会空间协作,实现创作流程自动化和创作知识自动化。智能艺术工厂将进一步解放大众的创造力。

自动化仓库货位分配优化问题研究

研究了自动化立体仓库固定货架的货位分配问题。分配货位时需要同时考虑货架稳定性和出入库操作的效率,将这一问题描述为一个组合多目标优化问题,采用遗传算法对这一问题进行了求解,对交叉算子进行了改进,得到的解可兼顾两个优化目标。仿真实验表明这一方法可较好地解决货位分配问题。

变电站综合自动化系统体系结构研究

在分析了常用变电站综合自动化系统的结构、特点以及常用系统不足的基础上,提出了一种基于4层结构模型的变电站综合自动化系统。它实际采用的是一种分层的功能模块化设计思想,硬软件可做到模块化、通用化,能根据不同类型变电站的一次接线方式实现不同的系统配置。整个系统的可靠性较高,可维护性和开放性较好。文中较详细地阐述了该系统的构成和原理。

白酒勾调生产管理自动化系统的研究与设计

利用勾调专家的经验和知识,研究人机结合的小样智能勾调和大规模勾调生产和管理的自动化系统,该系统利用Internet技术将自动化勾调系统与厂级勾调生产管理系统进行系统集成,实现勾调控制和管理的融合。系统可使管理人员能对酒库管理和勾调过程进行实时监控,便于管理层对勾调生产进行整体规划,对加快该企业的新产品开发周期、保证产品质量的一致性、缩短决策和信息传递周期、提高管理决策的科学性和生产效率将有明显的促进作用。

基于文献指标与合著网络的《自动化学报》2011–2016年发表论文分析研究

本文以《自动化学报》2011–2016年发表的文献数据为依据,以定量与定性相结合的方式探索研究自动化学科领域研究动态.首先,从发文量、影响因子、被引情况、下载量等指标角度对该刊过去6年的发展情况进行统计分析;随后,通过对关键词、论文作者与发文机构的数据挖掘,获取并呈现自动化学科热点研究领域、核心科研人员与机构;最后,构建作者合著网络,并对核心子网络的指标属性进行深入解析,刻画科研人员及机构间的合作关系.研究结果可为自动化领域科技工作者及关注自动化学科发展的人士了解学科动态,加强学术交流,以及促进群体合作提供一定的参考.

平行系统方法在自动化集装箱码头中的应用研究

平行系统是一种建立在人工社会和计算实验基础上的科学研究方法,它的特点是既能真实反映现实系统的动态过程,又能实时优化现实系统的控制过程.自动化集装箱码头是一类典型的复杂系统,既存在不计其数的作业方案,同时也有大量的约束条件.如何在最短时间和最低能源消耗的前提下,完成具有间歇和批次特征的集装箱转运任务,是涉及到数学、控制、管理和计算机等多个学科的重大课题.本文采用数据引擎作为人工社会中的基本计算单元,构成一个复杂的平行系统,用于自动化集装箱码头信息控制系统的研究.数据引擎作为一种面向图形化元件组态的计算环境,非常适用于复杂系统的建模与计算.在可视化和动态重构技术的支持下,利用380个数据引擎对一个具有8台岸桥、25辆AGV和16台龙门吊组成的港机系统进行了自动化作业过程的计算实验.研究结果表明,数据引擎技术是实现平行系统的有效方法,由多数据引擎组成的计算环境,能够大幅度降低自动化集装箱码头信息控制系统建模的复杂程度,能够将码头系统的管理和控制过程无缝地融合在一起.该平行系统可直接与港机设备对接,建立"人工码头"和"物理码头"之间的平行关系,从而实现对港机设备的最优控制.

基于知识组织的中国科学院学位论文应用系统的设计框架

主要介绍基于知识组织的“中国科学院学位论文应用系统”的设计与实现,通过构建学位论文的实用分类体系,主要完成了系统的功能分析和用户界面设计,并提出了系统可行性实施方案。

基于改进近端策略优化的空战自主决策研究

针对传统强化学习在空战自主决策应用中信息冗余度高、收敛速度慢等问题,提出一种基于双重观测与复合奖励的近端策略优化空战自主决策算法。设计了以交互信息为主、个体特征信息为辅的双重观测信息,降低战场信息高度冗余对训练效率的影响;设计了结果奖励和过程奖励相结合的复合奖励函数,提高了训练过程收敛速度;采用广义优势函数估计,改进了近端策略优化算法,提高优势函数估计的准确性。仿真结果表明:在对战固定程控对手和矩阵博弈对手实验场景中,该算法决策模型均可根据战场态势准确进行自主决策,完成空战任务。

基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。

平行麻醉:从麻醉自动化走向智慧型全周期麻醉平台

基于平行医疗理论提出了平行麻醉理论及方法,该理论旨在通过人工系统建模、计算实验分析及人机交互的平行执行等方式,构建由生物人(医护人员)、机器人(机械自动化设备)及数字人(数字医护)构成的有机统一的智慧型全周期麻醉平台。首先从当前麻醉学科发展的现状及面临的瓶颈入手,从临床麻醉、危机管理、科学研究、教育教学及运营管理等方面构想平行麻醉系统中由生物人、数字人、机器人共同构建的多个智能化场景模式,并分析生物人在每个场景中的作用及三者相辅相成的关系。重点介绍了平行麻醉通过计算实验及虚实结合的执行修正模式对患者医疗安全及医护工作效能的提升与改善。最后通过分析平行麻醉系统构建中的伦理问题,分析自动化与智能设备在麻醉中参与的边界及规定,以“尊重生命、公平透明、高效运转、节省劳力”为系统准则,建立一个减少医护机械化重复劳动、增强智能决策辅助能力、提升精细化治疗水平和管理水平的智慧型全周期麻醉平台。

自动化控制技术在机械加工工艺中的应用研究

机械加工业在我国的工业发展领域中占据着重要的地位,也起着至关重要的作用。随着工业技术的发展,机械加工业也面临着加工工艺需要不断改革和创新的局面,对管理水平、工艺操作、工作人员的专业技能与业务素质以及加工过程中的安全意识都提出了更高的要求。这对自动化技术的运用和推广都起到了促进作用,加工制造企业也因此能够在经济效益和企业发展方面都得到有效的提升。

基于数字摄影测量的馆藏文物三维重建方法研究

为了降低人为操作对文物的损害风险,需开展馆藏文物三维重建方法的研究,以通过数字化技术的应用实现对文物的非接触性记录和数字化保存。目前,现有的三维重建方法存在重建图像的清晰度较低,还原度较差等缺点,因此本文提出了一种基于数字摄影测量的馆藏文物三维重建方法。首先对馆藏文物进行图像采集;然后提取文物的特征点,并通过匹配馆藏文物影像来获取对应关系;再采用不规则离散点构建三角不规则网格(TIN)来建模文物的三维形状;最后,为进一步提高重建效果,进行纹理映射,将高质量的图像纹理信息应用到三维模型上。经过测试和分析,验证了所提出的方法在馆藏文物的三维重建中具有良好的整体效果,分辨率可达到预期的2800像素×2800像素。该方法可为文物修复工作提供可靠的参考依据。

平行科学:大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系

智能大模型技术作为智能产业与新质生产力的典型代表,正掀起人类社会变革的新浪潮,并加速推动科学研究范式的转变,在人工智能驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)中起着越来越重要的作用,推动以“三个世界、三种技术、三类科学家、三种模式”为特点的平行科学新范式的形成。从虚实互动之平行智能的角度看,大模型技术在数学、生物学、健康与医学、化学、材料科学和天文学等领域都取得了一定的成绩。未来应基于平行科学的“三个世界”,利用“三类知识”,整合“三类科学家”,构建服务于AI4S研究的智能生态系统,特别是联邦生态系统的基本框架。

基于生成对抗网络的隧道裂缝自动分割算法研究

传统裂缝识别技术需要大量带标签的裂缝图像作为试验数据集,为减少裂缝图像标注的工作量,利用生成对抗网络图像分割的特性与优势,构建一种Crack-GAN网络用于隧道裂缝自动分割。Crack-GAN网络结构集成2个模块:融合残差化U-Net网络的生成器网络和利用全卷积网络生成置信图的判别器网络。首先U-Net模块使用密集的残差模块来生成保留细粒度信息的深层表示,然后判别器来判断输入真假,并以端到端的方式训练,再经过生成对抗模型之间不断迭代,使生成模型达到分割裂缝的最优状态。试验表明,Crack-GAN网络在自制铁路隧道裂缝数据集上的像素准确性为98.35%,精准率为71.23%,召回率为80.78%,F 1得分为75.98%,单次检测时间80 ms,综合表现优于U-Net和CrackSegNet。

速溶咖啡萃取自动化生产设备研究

随着速溶咖啡行业需求市场的不断扩大,人们对速溶咖啡的品质的不断提高,速溶咖啡的生产能力相对落后,以前咖啡萃取生产过程中手动和半自动控制,无法满足速溶咖啡生产需要。速溶咖啡是通过将咖啡萃取液中的水分蒸发而获得的干燥的咖啡提取物。咖啡溶液是存在于咖啡豆中的一类重要物质。

生物制氢-水处理生产示范工程自动化系统的研究

介绍了如何用组态王作为上位机,PLC作为下位机实现对生物制氢水处理生产示范工程的自动化控制系统。

面向淋巴水肿疾病的电子病历命名实体识别应用研究

目的/意义探讨人工智能技术应用于淋巴水肿患者电子病历非结构化文本数据的关键实体识别问题。方法/过程阐述样本稀缺背景下模型微调训练的解决方案,选取首都医科大学附属北京世纪坛医院淋巴外科既往收治患者594例为研究对象,依据临床医生标注的15种关键实体类别,微调GlobalPointer模型的预测层,借助其全局指针识别嵌套和非嵌套的关键实体。分析实验结果的准确性和临床应用可行性。结果/结论微调后模型总体精准率、召回率和Macro_F1均值分别为0.795、0.641和0.697,为淋巴水肿电子病历数据精准挖掘奠定基础。