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当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展,从信息的载体到信息处理的各个环节,广泛地应用人工智能来处理各种信息。拟建人工智能实验室将紧密围绕国家在人工智能产业化方面的需求,追踪国际科技的发展前沿,同时考虑服务于国民经济建设的需求,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,构建开放协同的人工智能科技创新体系,把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征,坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体...
人工智能(Artificial Intelligence,AI)在新药研发中究竟扮演什么角色?
2024年2月13日,这篇论文在线发布于开放获取期刊 Front. Cell Dev. Biol.。该刊关注发育生物学,目前影响因子5.5。论文作者是来自西安市红会医院的郭昕宇(Xinyu Guo)、董亮(Liang Dong)和郝定均(Dingjun Hao),通讯作者郝定均是西安市红会医院脊柱病医院院长,同时是西安交通大学医学部博士生导师。
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS(Cuckoo search)算法更新概率和搜索步长...
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪。
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
美国得克萨斯大学西南医学中心研究人员开发了一种新的人工智能(AI)模型,可分析组织样本中细胞的空间排列。2023年12月11日发表在《自然·通讯》上的这一创新方法,准确地预测了癌症患者的结果,标志着在利用AI进行癌症预后和个性化治疗策略方面取得了重大进展。
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. It is noticed, however, that the performance of PINNs can vary dramatically...
生成式人工智能正在给新闻业带来前所未有的冲击。延续智能媒体的实践,生成式人工智能将通过其强大的内容生成能力助力新闻内容生产范式转换;倒逼从业者重构职业形态,迭代升级新闻传播业态,并以此最终重构人机关系的内涵,为新闻内容生产关系带来变化。这些冲击在进一步赋能传统新闻业,推动新闻业迈向强人工智能的同时,也带来了传播的信任危机、道德的伦理冲突和平台权力拓展的隐忧。为此,智能规范必须建立,机制监管亟待完善...
在城市固体废弃物焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,在实际应用过程中,难以实现烟气含氧量的有效控制.面向城市固废焚烧过程烟气含氧量控制的实际需求,提出一种基于数据驱动的烟气含氧量自适应预测控制方法.首先,采用自适应模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法辅助确定径...
对于部分可观测环境下的多智能体交流协作任务,现有研究大多只利用了当前时刻的网络隐藏层信息,限制了信息的来源.研究如何使用团队奖励训练一组独立的策略以及如何提升独立策略的协同表现,提出多智能体注意力意图交流算法(Multi-agent attentional intention and communication,MAAIC),增加了意图信息模块来扩大交流信息的来源,并且改善了交流模式.将智能体历史...
高炉料面视频关键帧是视频中的中心气流稳定、清晰、无炉料及粉尘遮挡且特征明显的图像序列,对于及时获取炉内运行状态、指导炉顶布料操作具有重要的意义.然而,由于高炉内部恶劣的冶炼环境及布料的周期性和间歇性等特征,料面视频存在信息冗余、图像质量参差不齐、状态多变等问题,无法直接用于分析处理。
作为一种不需要事先获得训练数据的机器学习方法,强化学习(Reinforcement learning,RL)在智能体与环境的不断交互过程中寻找最优策略,是解决序贯决策问题的一种重要方法.通过与深度学习(Deep learning,DL)结合,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)同时具备了强大的感知和决策能力,被广泛应用于多个领域来解决复杂的决策问题.异策略...

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