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多尺度材料与过程设计的数据驱动和机理混合建模方法 Perspective
周腾, Rafiqul Gani, Kai Sundmacher
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1231-1238 doi: 10.1016/j.eng.2020.12.022
丁进良, 杨翠娥, 柴天佑
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第2期 页码 183-187 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.015
关键词: 数据驱动的优化方法 生产全流程的全局优化 选矿过程 勘查
数据驱动的加工过程异常诊断 Article
Y.C. Liang, S. Wang, W.D. Li, X. Lu
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期 页码 646-652 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.012
基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article
国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第11期 页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348
大数据为材料研究创造新机遇——材料设计的机器学习方法与应用综述 Review
周腾, Zhen Song, Kai Sundmacher
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 1017-1026 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.011
材料的发展在历史上是由人类的需求和欲望所驱动的,且在可预见的将来,这种情况应该会继续下去。从传统上讲,先进的材料都是通过经验或实验验证的方法发现的。因为现代实验和计算技术产生的大数据越来越容易获取,数据驱动或机器学习(ML)方法为发现和合理设计材料打开了新的蓝图。本文简要介绍了各种ML方法和相关的软件或工具。重点介绍了将ML方法应用于材料研究的主要思路和基本步骤。本文还总结了近期ML在多孔聚合材料、催化材料和含能材料的大规模筛选和优化设计中的重要应用。
数据驱动的随机微分方程辨识 Article
王亚森, 方华臻, 金骏阳, 马贵君, 何心, 代星, 岳作功, 程骋, 张海涛, 浦栋麟, 伍冬睿, 袁烨, Jorge Gonçalves, Jürgen Kurths, 丁汉
《工程(英文)》 2022年 第17卷 第10期 页码 244-252 doi: 10.1016/j.eng.2022.02.007
机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review
孙立, Fengqi You
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020
使用数据驱动模型优化抗体纯化策略 Article
刘松崧, Lazaros G. Papageorgiou
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 1077-1092 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.011
高炉炼铁过程数据驱动软测量技术研究综述 Review Article
罗月阳1,张新民1,Manabu Kano2,邓龙3,杨春节1,宋执环1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第3期 页码 327-354 doi: 10.1631/FITEE.2200366
一种基于数据驱动的浅海低频声源目标位置估计方法 Research Articles
孙显彬1,2,贾鑫明1,郑轶2,王振2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第7期 页码 1020-1030 doi: 10.1631/FITEE.2000181
基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article
石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第7期 页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001
面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习 Review
徐基珉, 洪暖欣, 许哲宁, 赵洲, 吴超, 况琨, 王嘉平, 朱明杰, 周靖人, 任奎, 杨小虎, 卢策吾, 裴健, 沈向洋
《工程(英文)》 2023年 第25卷 第6期 页码 66-76 doi: 10.1016/j.eng.2022.12.008
近年来,数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同,数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此,建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本,提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题,如隐私和定价,但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解,本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题:数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系,本文提供了一个数据生态系统的全貌,其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成,而数据处理者出于创新或运营目的获取数据,并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能(AI)能够长期有益于人类社会的发展,人工智能算法需要通过数据保护法规(即隐私保护法规)进行评估,以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。
振动驱动的微型机器人非完整约束补偿的定位方法 Article
Kostas Vlachos, Dimitris Papadimitriou, Evangelos Papadopoulos
《工程(英文)》 2015年 第1卷 第1期 页码 66-72 doi: 10.15302/J-ENG-2015016
本文提出了一种微型移动机器人非完整约束补偿的定位方法,推导了相关公式并进行了实际操作。该移动机器人由两台振动型直流微型电机驱动。仿真和试验结果验证了所述方法的有效性。
信息物理——社会系统视角下的智能城市 Perspective
Christos G. Cassandras
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第2期 页码 156-158 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.012
新兴智慧城市是城市环境的新一代创新服务,包括交通、能源分布、医疗、环境监测、商务、商业、紧急响应和社会活动。要想实现这种为城市场景服务的各项技术,需要将智慧城市视为一个整体的信息物理融合系统(CPS),这其中包括新的移动软件平台和对治安、安全、隐私和大量信息处理的严格要求。本文旨在确定智慧城市的关键特征,进而讨论了一些由CPS 观点出发而得出的经验教训,并概述了一些空白领域的基础研究内容。
标题 作者 时间 类型 操作
数据驱动的随机微分方程辨识
王亚森, 方华臻, 金骏阳, 马贵君, 何心, 代星, 岳作功, 程骋, 张海涛, 浦栋麟, 伍冬睿, 袁烨, Jorge Gonçalves, Jürgen Kurths, 丁汉
期刊论文