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一种数字大脑的群智平台 Article
Dongrong XU, Fei DAI, Yue LU
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第1期 页码 78-90 doi: 10.1631/FITEE.1700800
张江,林华,贺仲雄
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第3期 页码 40-47
通过综合经典集合、模糊集合、可拓集合、Vague集合、粗糙集合、集对分析、FHW（模糊灰色物元空间）、FEEC（模糊可拓经济控制）等多种理论，提出了统一集概念，并详细讨论统一集的各种运算以及相关性质从分析集合理论和人类思维形式之间的关系人手，把统一集理论初步应用到模式识别、聚类分析、逻辑推理、机器学习、智能决策等多种人工智能领域，指出了集合论及其运算系统与逻辑推理系统的等价关系。统一集能对现有的理论进行总结、统一，还为开辟崭新的集合论、逻辑推理方法提供很好的理论基础。
戚骁亚,刘创,富宸,甘中学
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 101-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.017
群体智能（CI）已经在过去的几十年里被广泛研究。最知名的CI算法就是蚁群算法（ACO），它被用来通过CI涌现解决复杂的路径搜索问题。通过在五子棋上试验并实现AlphaZero系列程序，以及对蒙特卡洛树搜索（MCTS）和ACO两种算法的分析和比较，AlphaZero的成功原因被揭示，它不仅是因为深度神经网络和强化学习，而且是因为MCTS在上述研究基础上，本文提出了一个CI进化理论，并将其作为走向人工通用智能（AGI）的通用框架。该算法融合了深度学习、强化学习和CI算法的优势，使得单个智能体能够通过CI涌现进行高效且低成本的进化。此CI进化理论在智能机器人中有天然的应用。一个云端平台被开发出来帮助智能机器人进化其智能模型。作为这个概念的验证，一个焊接机器人的焊接参数优化智能模型已经在云端平台上实现。
金融大脑 2.0: 当金融遇到可信人工智能 Review
周俊1,2,陈超超1,李龙飞2,张志强2,郑小林1
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第12期 页码 1747-1764 doi: 10.1631/FITEE.2200039
基于Wasserstein GAN的新一代人工智能小样本数据增强方法——以生物领域癌症分期数据为例 Article
刘宇飞, 周源, 刘欣, 董放, 王畅, 王子鸿
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第1期 页码 156-163 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.018
以大数据为基础的深度学习算法在推动新一代人工智能快速发展中意义重大。然而深度学习的有效利用对标注样本数量的高度依赖，使得深度学习在小样本数据环境下的应用受到制约。本研究提出了一种基于生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）和深度神经网络（deep neural network，DNN）分类器的方法。首先，将原始样本划分为训练集样本和测试集样本，采用训练集样本训练GAN 后生成模拟样本数据，扩增训练集样本规模；然后，使用模拟样本训练DNN 分类器；最后，使用测试集样本测试分类器，并通过指标验证该方法在小样本多分类问题下的有效性本研究有助于探索以深度学习为代表的新一代人工智能技术在应用范围与应用效果方面的潜力。这将对各领域全面推进新一代人工智能的发展具有重要意义。
人工智能算法在精神疾病中的应用简述 Review
刘光迪, 李雨辰, 张伟, 章乐
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第4期 页码 462-467 doi: 10.1016/j.eng.2019.06.008
模拟光计算推动人工智能发展 Review
吴嘉敏, 林星, 郭雨晨, Junwei Liu, 方璐, Shuming Jiao, 戴琼海
《工程（英文）》 2022年 第10卷 第3期 页码 133-145 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.021
人工智能（AI）技术正在飞速发展并已在各行各业得到了广泛的应用，但大数据的爆炸式增长使其在硬件的处理速度和功耗方面面临了前所未有的严峻挑战本文介绍了不同AI 模型的光计算的最新研究进展，包括前馈神经网络、蓄水池计算和脉冲神经网络（SNN）。集成光子器件的最新进展和AI 的兴起为光计算在实际应用中的再次崛起创造了良好的发展机遇。
人工智能与统计分析 Perspective
Bin YU, Karl KUMBIER
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第1期 页码 6-9 doi: 10.1631/FITEE.1700813
关键词： 人工智能；统计；人机协作
金融大脑：当金融遇见AI 2.0 Review Articles
Xiao-lin ZHENG, Meng-ying ZHU, Qi-bing LI, Chao-chao CHEN, Yan-chao TAN
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第7期 页码 914-924 doi: 10.1631/FITEE.1700822
关键词： 人工智能；金融智能
中国人工智能的伦理原则及其治理技术发展 Review
吴文峻,黄铁军,龚克
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期 页码 302-309 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.015
伦理原则和治理技术对于人工智能（AI）的健康和可持续发展至关重要。为了实现AI造福人类社会这一长期目标，中国政府、研究机构和企业已经发布了AI的伦理原则，并启动了研究AI治理技术的项目。
基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review
杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第5期 页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010
通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。
潘云鹤
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第4期 页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发，通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变，分析技术萌芽，提出了人工智能2.0 的核心理念，并结合中国发展的社会需求与信息环境特色，给出了发展人工智能2.0
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