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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
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。
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
网络安全遇上人工智能:综述 Review Article
Jian-hua LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第12期 页码 1462-1474 doi: 10.1631/FITEE.1800573
关键词: 网络安全;人工智能;攻击监测;防御技术
朱世强,王永恒
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 67-74 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004
关键词: 人工智能,内容安全,体系建设
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
“新一代人工智能引领下的制造业新模式新业态研究”课题组
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 66-72 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.011
在新一代人工智能技术引领下,制造业的生产技术、组织方式、竞争策略等,都将面临重大调整,为制造业新模式与新业态的形成提供了可能。受新一代人工智能技术驱动,制造业实践中不断涌现由服务而产生的新模式新业态是本课题的研究核心。课题重点围绕由开展智能服务而产生的新模式和新业态进行研究,分析了在人工智能技术引领下,制造业的模式与业态的演进趋势,新模式与新业态的典型类型,支撑性、关键性技术;提出了新模式与新业态的发展方针、目标与途径
李瑞琪,韦莎,程雨航,侯宝存
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 112-117 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.018
针对人工智能在智能制造领域应用不断深入的趋势,本文基于企业关键绩效指标(KPI)的定义,分析了智能制造的系统实现形式,并进一步讨论了人工智能技术在智能制造中的主要作用;通过梳理人工智能在智能制造中的典型应用场景,从生命周期维度提出了人工智能在智能制造中的应用地图,总结了人工智能在智能制造应用中的共性技术,并以生产环节为例说明了人工智能技术对企业的影响;最后,提出了人工智能在智能制造中的标准体系
袁小锋,桂卫华,陈晓方,黄科科,阳春华
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 59-65 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.010
毛帅, 王冰, 唐漾, 钱锋
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 995-1002 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.013
智能制造是提高过程工业质量的关键。在智能制造中,有这样一种趋势:将各种新一代信息技术融合到过程安全分析中。新兴的信息技术,如人工智能(AI),作为克服这些困难的一种手段,是很有前景的。基于最先进的人工智能方法和过程工业中复杂的安全关系,我们识别并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战:用过程安全的稀缺标签进行知识获取;基于知识的过程安全推理;不同来源异构数据的精确融合;以及动态风险评估和辅助决策的有效学习
人工智能在智能制造领域的应用研究 Review
Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期 页码 86-96 doi: 10.1631/FITEE.1601885
关键词: 人工智能;智能制造;智能制造系统
标题 作者 时间 类型 操作