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中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于机器视觉的表面缺陷检测装置
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 机器视觉 表面缺陷 检测装置
2023/11/22
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于机器视觉的表面缺陷检测装置
胡泳：AI倾向于加强人类对话的缺陷（图）
AI 人类对话 缺陷
2023/3/10
近日，以ChatGPT为代表的AI机器人掀起一场狂欢般的全民参与。对AIGC即将给人类社会带来的颠覆，人们既深怀憧憬，又充满焦虑。
胡泳： AI倾向于加强人类对话的缺陷（图）
AI 加强人类对话 缺陷 人工智能
2023/7/17
近日，以ChatGPT为代表的AI机器人掀起一场狂欢般的全民参与。对AIGC即将给人类社会带来的颠覆，人们既深怀憧憬，又充满焦虑。
中国科学院软件研究所在开源智能家居系统设备集成缺陷研究方面取得进展
开源智能家居 设备集成 缺陷
2022/9/7
在人机物融合的信息物理系统（CPS）中，设备集成缺陷是影响系统质量的重要因素。中国科学院软件研究所软件工程研究开发中心团队针对人机物融合的典型应用系统——智慧家庭（smart home）系统中的设备集成缺陷开展了实证研究分析。
在人机物融合的信息物理系统（CPS）中，设备集成缺陷是影响系统质量的重要因素。中国科学院软件研究所软件工程研究开发中心团队针对人机物融合的典型应用系统——智慧家庭（smart home）系统中的设备集成缺陷首次开展了实证研究分析。
中国科学院软件所在开源智能家居系统设备集成缺陷研究方面取得进展（图）
智能家居系统 设备集成 信息物理
2023/8/20
在人机物融合的信息物理系统（CPS）中，设备集成缺陷是影响系统质量的重要因素。中国科学院软件研究所软件工程研究开发中心团队针对人机物融合的典型应用系统——智慧家庭（smart home）系统中的设备集成缺陷首次开展了实证研究分析。
近日，中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心在微信小程序缺陷理解与检测研究方面取得进展。该研究从代码层次全面分析微信小程序缺陷的特性，帮助开发人员理解微信小程序缺陷产生的根本原因、后果及修复策略等，提出了面向微信小程序的缺陷检测方法及工具，将大副提高开发人员设计研发微信小程序的可靠性，对推动微信小程序缺陷检测与测试研究起到重要作用。
射线底片缺陷智能检测系统基于NB/T 47013.2—2015标准，采用大规模缺陷数据库并进行人工标记，送入深度卷积神经网络进行学习，通过学习率、RPN推荐尺寸和比例等超参数优化，集成有视觉注意力、小样本学习、数据扩增、特征金字塔网络、粗细两阶段网络模型、多种特征提取骨干网络等关键技术，开发针对X射线焊缝的高精度缺陷检测模型。
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
深度学习 表面缺陷检测 机器视觉 卷积神经网络
2024/1/22
近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
神经网络技术检测玻璃钢缺陷精度高
神经网络技术 玻璃 钢缺陷 精度高
2020/12/14
俄罗斯托木斯克理工大学开发出一种利用神经网络技术检测半透明材料缺陷的新方法，测量精度超过所有其他方法。相关研究结果发表在最近的《无损评估》上。
近日，由大数据与软件学院引进的百人计划研究员鄢萌作为第一作者，重庆大学作为第一完成单位的论文《Just-In-Time Defect Identification and Localization: A Two-Phase Framework》被软件工程领域顶级学术期刊《IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)》录用。该论文针对即时软件缺陷预...
第十七届全国软件与应用学术会议（NASAC 2018）于2018年11月23日至25日在深圳大学召开。在大会举办的首届“违反编码规范的缺陷检测”命题型软件原型系统竞赛现场决赛中，我校计算机科学与技术学院张昱副教授指导的、由该院一年级硕士研究生张宇翔（队长）和三年级本科生邓胜亮组成的参赛队伍，在进入决赛的5支队伍中脱颖而出，夺得亚军。该项赛事要求参赛人员熟悉程序语言的编译原理和技术，了解程序分析技术...
应用非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法
软件缺陷序列 预测算法 软件缺陷 集成学习
2017/8/24
针对当前软件缺陷序列预测算法准确度不高的问题,提出了基于非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法(NLWEPrediction)。该算法在常见线性集成预测算法的基础上增加了非线性回归项,回归项代表了集成预测算法中基预测算法之间的相互关系,修正了线性集成预测的偏差,并通过梯度下降法求解了模型中的参数。实验表明:NLWEPrediction在14个软件缺陷数据集上的均方误差均小于250,并且平均绝对误...
建立扩展有限元法与遗传算法相结合的结构缺陷反演分析模型.扩展有限元法通过引入不连续位移模式使得网格剖分无需依赖结构内部的不连续界面.通过改变水平集函数表征结构缺陷（夹杂）的位置和大小，遗传算法在每次迭代过程中具有全局和局部搜索能力，通过评估响应测点的响应量适应度值决定是否进一步迭代.对带有单个圆形缺陷（夹杂）和多个缺陷（夹杂）的结构进行了反演分析，并就响应测点的布置进行了讨论.结果表明，建立的反演...