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江苏无锡：以系统化思维打造世界级物联网集群
系统化思维 世界级 物联网集群
2024/4/24
自2009年国务院批准建设无锡国家传感网创新示范区以来，无锡市上下戮力同心、实干实为，2021年以首批第二名的优异成绩入选国家先进制造业集群。这标志着无锡落实先进制造业集群建设战略部署取得阶段性成效，进一步夯实“世界物联网发展看无锡”的良好基础，开启更高水平建设国家传感网创新示范区、打造世界级物联网产业集群的历史新阶段。
针对矿井电网消弧线圈接地系统单相接地故障选线方法准确率和可靠性不高的问题,提出基于卷积神经网络多判据融合的选线方法。主要分析了深度学习模型——卷积神经网络的结构与原理,通过快速傅里叶变换和小波变换从故障信息中提取5次谐波分量、小波分析模极大值、衰减直流分量和高频暂态分量作为原始输入数据,并利用改进LeNet-5模型强大的学习能力和泛化能力对其进行融合。基于Matlab软件搭建井下电网仿真模型,结果...
针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障,提出了一种基于核极限学习机KELM（kernel extreme learning machine）的光伏阵列故障诊断方法,并采用改进的蝙蝠算法IBA（improved bat algorithm）对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度,引入Levy飞行策略并在速度...
强化学习(Reinforcement learning,RL)在围棋、视频游戏、导航、推荐系统等领域均取得了巨大成功.然而,许多强化学习算法仍然无法直接移植到真实物理环境中.这是因为在模拟场景下智能体能以不断试错的方式与环境进行交互,从而学习最优策略.但考虑到安全因素,很多现实世界的应用则要求限制智能体的随机探索行为.因此,安全问题成为强化学习从模拟到现实的一个重要挑战.近年来,许多研究致力于开发...
电熔镁砂生产用电需量多步智能预报方法
需量多步预报 需量尖峰 端边云协同 自适应深度学习
2024/1/16
电熔镁砂生产(Fused magnesia smelting process,FMSP)用电需量会出现先升后降的尖峰现象,当峰值达到用电需量限幅值,会将电熔镁炉(Fused magnesia furnace,FMF)拉闸断电.为避免尖峰时刻的不必要拉闸需要对需量尖峰进行识别,因此需要进行需量多步预报。
基于重组性高斯自注意力的视觉Transformer
Transformer 局部自注意力 混合高斯权重重组 图像分类 目标检测
2024/1/16
在目前视觉Transformer的局部自注意力中,现有的策略无法建立所有窗口之间的信息流动,导致上下文语境建模能力不足.针对这个问题,基于混合高斯权重重组(Gaussian weight recombination,GWR)的策略,提出一种新的局部自注意力机制SGW-MSA(Shuffled and Gaussian window-multi-head self-attention),它融合了3种...
基于事件相机的连续光流估计
运动模糊 事件相机 连续光流估计 异步事件流
2024/1/16
事件相机对场景的亮度变化进行成像,输出异步事件流,具有极低的延时,受运动模糊问题影响较少.因此,可以利用事件相机解决高速运动场景下的光流(Optical flow,OF)估计问题.基于亮度恒定假设和事件产生模型,利用事件相机输出事件流的低延时性质,融合存在运动模糊的亮度图像帧,提出基于事件相机的连续光流估计算法,提升了高速运动场景下的光流估计精度。
给出了矩阵同构变换、简单无向图距离矩阵、距离矩阵列和向量以及图的距离谱的定义,将基于邻接矩阵的同构判定条件推广到简单无向图距离矩阵.针对简单无向连通图的同构判定问题:给出了基于距离矩阵特征多项式的同构判定条件;进一步,为避免计算误差对判定结果的影响,给出了基于距离矩阵的秩与列和向量的同构判定条件.上述两个判定条件均是充要条件且均具有多项式时间复杂度。
彭兰：数字化与数据化：数字时代生存的一体两面
数字化 数据化 数字时代生存 一体两面
2024/1/2
数字时代的新生存特征，既体现为数字化生存，也体现为数据化生存。数字化生存是人们在虚拟空间中主动用数字化符号进行的自我塑造，随着技术的发展，人们历经了文字化生存、视觉化生存和化身式生存等不同的形态，数字化生存与现实生存之间也存在着远与近的摇摆。数据化生存是人们的现实生活及虚拟生活被各种技术转换为数据的新生存状态，特别是在数据与算法的共同作用下，数据化也意味着人被数据所控制和塑造。今天，人们同时经历着...
基于语境辅助转换器的图像标题生成算法
图像标题生成 注意力机制 转换器 视觉连贯性
2024/1/16
在图像标题生成领域,交叉注意力机制在建模语义查询与图像区域的关系方面,已经取得了重要的进展.然而,其视觉连贯性仍有待探索.为填补这项空白,提出一种新颖的语境辅助的交叉注意力(Context-assisted cross attention,CACA)机制,利用历史语境记忆(Historical context memory,HCM),来充分考虑先前关注过的视觉线索对当前注意力语境生成的潜在影响.同...
人工智能技术的飞速发展带来了新闻内容生产、平台分发乃至整个传媒生态体系的巨大变革，用户在人机交互过程中呈现的注意、认知、情绪等反应作为传播效果的重要维度，可借助认知神经科学的工具体系与方法路径而得以测量。本研究关注视频新闻中人工智能主播形象的用户视觉偏好问题，遵循认知神经传播学的研究范式，通过生物传感实验与问卷调查相结合的方法，提出通过变更或调整主播形象的视觉特征来增强视频新闻信息传播效果的研究方...
陈阳等：数字新闻消费与人机关系——一项关于阅读机器人新闻的在线实验
数字新闻消费 人机 机器人新闻
2024/1/2
AI写作技术在数字新闻业中的运用，使得机器人新闻消费成为日常生活中人机互动的重要组成部分。本文通过在线实验探究了外部信息接触、用户对AI新闻技术的态度、“机器启发式”认知机制和新奇感水平对其阅读机器人新闻体验的影响。结果表明，“机器启发式”的存在和对AI新闻技术的态度可以解释个体用户对机器人新闻认知和评价的差异；在实验中采用外部信息刺激可显著改变读者对AI新闻技术的态度，但无法改变“机器启发式”的...