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蒋昌俊,王俊丽
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第6期 页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015
人工智能（AI）旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为，使机器具有一定程度的智能水平。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进；指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果，为构建智能计算模型提供了重要的启发，并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面，分别阐述智能的驱动与发展；最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面
基于驾驶脑的智能驾驶车辆硬件平台架构 Article
李德毅,高洪波
《工程（英文）》 2018年 第4卷 第4期 页码 464-470 doi: 10.1016/j.eng.2018.07.015
不同智能驾驶试验平台的传感器型号、数量、安装位置各不相同，导致传感器信息处理模块也各不相同；不同驾驶地图，其提供信息的粒度也没有固定标准，由此构成的智能驾驶系统软件模块的数量、接口各不相同。基于以驾驶脑为核心的智能驾驶车辆软件与硬件架构，决策模块将不直接与传感器信息处理模块发生关联，通过驾驶认知的形式化语言，将驾驶认知形式化，由驾驶脑认知形成决策。
刘浩 ,柴洪峰 ,孙权 ,云昕 ,李鑫
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第6期 页码 61-79 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.06.011
脉冲神经网络（SNN）是更具生物可解释性的新一代人工神经网络，具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势，近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用本文介绍了SNN的基本要素和学习算法，包括经典的神经元模型、突触可塑性机制、常用的信息编码方式，分析了各 类学习算法的优缺点，总结了主流的SNN软件模拟器、脉冲神经形态硬件的研究情况；细致梳理了SNN在计算机视觉我国在SNN领域的研究与应用发展，重在加强关键核心技术攻关、推动技 术成果转化应用、持续优化产业生态格局，以尽快实现与国际先进水平的接轨；类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法的深入研究和逐步突破，也将促进大规模SNN新模型的构建，有望拓展人工智能的更广阔应用前景。
人工智能新方向：类人、机器、仿生和量子智能 Comment
李伟钢,Liriam Michi ENAMOTO,Denise Leyi LI,Geraldo Pereira ROCHA FILHO
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第6期 页码 984-990 doi: 10.1631/FITEE.2100227
戴汝为
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第8期 页码 18-21
国内对采用自动控制、信息与网络技术、人工智能等技术构建数字园区的工作已经启动，人们对今后数字城市的构建与发展给予很大的关注。从系统科学的观点出发，论述了数字城市是一类开放的复杂巨系统，可以用处理开放复杂巨系统的综合集成法(metasynthesis)来处理数字城市这类的系统。
李伯虎,柴旭东,刘阳,李潭,林廷宇,韦达茵,李艳东
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第2期 页码 75-85 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.02.007
新智能制造系统作为信息通信技术与工业技术深度融合的产物，为正在快速展开的新一轮工业革命提供了关键支撑；信息通信类技术的快速演进，赋予了新智能制造加速发展的潜力本文梳理并提出了新智能制造系统的技术体系构成，重点从 1 类核心技术（工业互联网系统）、 4 类基础技术（工业大数据、人工智能（AI）、第五代移动通信（5G）、建模仿真/数字孪生）角度阐述了信息通信类赋能技术子体系的内涵及特征；在此基础上系统辨识了信息通信类技术赋能智能制造的纵向应用、横向应用、端到端应用等场景。研究认为，可重点设置先进网络技术、协同计算技术、工业知识推理技术等的科技项目，实施以 5G 应用与网络协同的研发与产业化、面向新一代 AI 技术的智能产品及智能互联产品的研发与产业化、自主可控建模仿真/为此建议，完善高效协同的新智能制造政策推进工作机制，加快建设互联互通标准群，以“产学研”协同方式推动产业链供应链发展，增强智能制造领域产业与教育深度融合。
高亮 ,李培根 ,黄培 ,杨震 ,高杰
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第2期 页码 254-262 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.017
数字化设计类工业软件是智能制造的“第一步”、工业软件的“中流砥柱”，但国内相关产业的发展水平与国际前沿差本文论述了数字化设计类工业软件的重要价值，整理了国内外工 业软件的发展现状，剖析了我国相关产业发展面临的挑战；提炼了数字化设计类工业软件领域的重点突破方向，涵盖结构计 算机辅助设计 / 计算机辅助工程软件与优化软件无缝集成域、精准制定行业扶持政策，促进软件企业优势互补、制定国内统一标准，给予定向扶持、拓展中小型企业客户市场，完善 人才培育机制、聚集高端研发人才，深化基础研究、发挥国内创新市场优势，以此促进我国数字化设计类工业软件产业的稳
一种基于锚点的谱聚类方法 None
Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第11期 页码 1385-1396 doi: 10.1631/FITEE.1700262
关键词： 聚类；谱聚类；图拉普拉斯；锚点
TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None
Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第6期 页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517
心理疲劳的神经机制——脑连接组的新见解 Review
齐鹏, 茹画, 高凌云, 张小兵, 周天舒, 田语, Nitish Thakor, Anastasios Bezerianos, 李劲松, 孙煜
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第2期 页码 276-286 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.025
系统神经工程综述：神经成像、接口及调控技术研究进展 Review
Bradley J. Edelman,Nessa Johnson,Abbas Sohrabpour,童善保,Nitish Thakor,Bin He
《工程（英文）》 2015年 第1卷 第3期 页码 292-308 doi: 10.15302/J-ENG-2015078
本文综述了在系统层面研究大脑内部活动最先进的技术。负责我们日常生活的神经活动是由大脑不同区域复杂的协调过程共同完成的。表面上，不同功能由具体的解剖结构所控制，然而事实上是通过内部大量相互连接的神经元和突触通路的动态网络来实现的。因此，从系统层面能更好地理解大脑的正常生理或病理状态。目前已有很多神经工程技术，但本文将重点关注三个领域：神经成像、神经接口和神经调控技术。神经成像能够帮助我们描绘大脑的结构和功能，这对理解正常和疾病状态下的神经系统功能至关重要。基于神经影像的知识，可以开发神经接口与神经系统进行交流，或者调控大脑的活动。这三个领域的研究对开发相关的仪器、设备及其应用很关键。在神经反馈的基础上，通过神经接口 (侵入式或非侵入式) 监测神经活动 (通过神经影像模式)，以一定的刺激参数，调控和改变神经功能。总之，系统神经工程是指利用工程工具和技术来成像、解码和调控大脑，进一步理解大脑的正常功能及障碍修复。这些领域之间的相互交叉将引领系统神经工程的发展方向——发展神经技术，来增强对大脑整体功能和功能障碍的理解，以及对神经和精神障碍的干预。
关键词： 系统神经工程 神经成像 神经接口 神经调节 神经技术 脑&ndash 计算机接口 脑&ndash 机器接口 神经刺激
“暗”，不止于“深”——迈向认知智能与类人常识的范式转换 Feature Article
朱毅鑫, 高涛, 范丽凤, 黄思远, Mark Edmonds, 刘航欣, 高枫, 张驰, Siyuan Qi, 吴英年, Joshua B. Tenenbaum, 朱松纯
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期 页码 310-345 doi: 10.1016/j.eng.2020.01.011
一种面向机器情感智能的人格引导型情感脑机接口 Research Article
李少杰,李伟,邢泽健,袁文杰,韦香玉,张晓炜,胡斌
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第8期 页码 1158-1173 doi: 10.1631/FITEE.2100489
关键词： 脑电图；情感识别；注意力机制；人格特征
标题 作者 时间 类型 操作
黄铁军：类脑智能（2019年12月10日）
2022年12月10日
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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法
Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR
期刊论文
系统神经工程综述：神经成像、接口及调控技术研究进展
Bradley J. Edelman,Nessa Johnson,Abbas Sohrabpour,童善保,Nitish Thakor,Bin He
期刊论文
“暗”，不止于“深”——迈向认知智能与类人常识的范式转换
朱毅鑫, 高涛, 范丽凤, 黄思远, Mark Edmonds, 刘航欣, 高枫, 张驰, Siyuan Qi, 吴英年, Joshua B. Tenenbaum, 朱松纯
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
