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大数据人工智能下的多重知识表达：框架、应用及案例研究 Perspective
杨易,庄越挺,潘云鹤
《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第12期 页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2100463
关键词： 多重知识表达；人工智能；大数据
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
智慧社会与人工智能——用于智能维护的大数据调度和全球标准方法 Article
Ruben Foresti, Stefano Rossi, Matteo Magnani, Corrado Guarino Lo Bianco, Nicola Delmonte
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 835-846 doi: 10.1016/j.eng.2019.11.014
人工智能（AI）在智慧社会中的运用需要对人类习惯进行分析，而这需要使用智能应用、智能基础架构、智能系统和智能网络的自动数据调度与分析。在这种情况下，培训和操作流程之间存在鸿沟，因此需要一种专门的方法来管理和提取海量数据，并进行相关的信息挖掘。本文提出的方法致力于在智能管理中使用接近零故障的高级诊断（AD）来缩小这种差距。我们还开发了创新应用程序，可用于以人为本的管理系统，以支持操作流程维护工作的安排，从而降低培训成本、提高产量，并创建用于智能基础架构设计的人机网络空间。来自12家国际公司的研究结果证明，操作流程可进行全球标准化，因此我们设计了一种能够自主学习和升级的接近零故障的智能系统。本文提出的新方法为选择新一代智能制造和智能系统提供了指导，从而优化了人机交互以及相关的智能维护和教育。
挑战与希望：AI2.0时代从大数据到知识 Review
Yue-ting ZHUANG,Fei WU,Chun CHEN,Yun-he PAN
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第1期 页码 3-14 doi: 10.1631/FITEE.1601883
马麟,包晨露,李青,吴静依,潘虹安,李鹏飞,张路霞,詹启敏
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第6期 页码 127-136 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.06.011
肿瘤是人类生命健康的重要威胁，随着我国医疗行业信息化的发展，医疗机构积累了大量的肿瘤临床数据，但因数据标准不统一、治理难度大等原因制约了数据价值的充分挖掘；应用人工智能（AI）等前沿信息技术建设肿瘤临床大数据管理系统，有助于肿瘤临床数据的深入应用、临床诊疗管理质量与效率提升。本文剖析了我国肿瘤临床数据治理与应用面临的问题及挑战，研判了肿瘤临床大数据管理体系的应用价值；针对肿瘤临床数据多来源、多模态的复杂特性，探索了AI 技术应用于肿瘤临床大数据管理与科研的机制及路径；设计了包括肿瘤通用数据模型构建、临床数据采集与安全管理、标准化结构化治理、分析与建模应用、数据质量管理在内的全流程解决方案，阐述了相应系统的建设框架与技术体系；以某三甲医院肺癌临床大数据平台为案例，展示了所提方案在临床实践中的可行性及应用价值相关研究可为丰富我国肿瘤临床大数据管理系统的建设实践、探讨领域未来重点研究方向提供参考和启示。
宿彦京,杨明理,祝伟丽,周科朝,薛德祯,汪洪 ,谢建新
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第3期 页码 161-169 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.015
新材料研发智能化技术发展迅速，显著增强材料研发效率及工程化应用水平，获得国际性的高度关注；我国在此领域发展相对滞后，基础设施条件面临缺口，本文总结了新材料研发智能化涉及的关键技术，从技术角度梳理了国内外发展现状，分析了我国新材料研发智能化面临的挑战；阐述了新材料研发智能化技术体系框架，包括材料智能计算设计技术与核心软件、材料自主 / 智能实验技术与高端装置、材料人工智能基础算法及关键技术、材料数字孪生、材料智能化研发平台与协同创新网络等。提出了创新生态构建及保障、产业化发展环境、数据底座与标准体系、人才培养与国际合作方面的举措建议，以期推动新材料研发智能化技术体系的发展与应用。
李伯虎,柴旭东,张霖,侯宝存,刘阳
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 73-78 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.012
当前，正在进入“新互联网+大数据+人工智能+”时代，新一代人工智能技术引领下的智能制造系统是一种“新互联网+新智能制造资源/能力/产品”的人/机/物/环境/信息新型智能互联制造系统。本文阐释了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的内涵、体系架构、技术系统，探讨了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统雏形初探——航天云网中的基于大数据智能技术，提出了发展新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的若干建议，特别是重视技术、应用和产业的协调发展，在突出各国、各行业、各企业特色的同时，加强与全国、乃至全球的合作与交流，进而形成新时代下智能制造新模式、新手段和新业态。
关键词： 新一代智能制造 新型智能互联制造系统 大数据智能
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。
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。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同时，该方法是一次将基于原始样本的经典统计机器学习分类方法转变为基于数据增强的深度学习分类方法的尝试。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。
智能过程制造中的数据解析与机器学习——大数据时代的最新进展与展望 Perspective
尚超、 Fengqi You
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1010-1016 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.019
孙宝德,疏达,付华栋,汪东红,彭立明,王新云,朱言言,王华明,丁文江,谢建新
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第3期 页码 152-160 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.014
发展智能制造是我国制造业创新升级的主攻方向，高端新材料是支撑高端装备和重大工程需求的核心材料，推动智能制造与高端新材料制造紧密结合，对提升高端新材料制造能力本文深入分析了高端新材料智能制造的必要性，在分析面向高端新材料的高性能制造、复杂构件的整体化与轻量化制造、高端构件的一体化与低成本绿色制造等特征基础上，总结了传统“试错法”研发模式在材料制造领域遇到的主要问题与挑战，分析了数据驱动的高端新材料智能制造研发模式带来的重大变革与机遇，并以材料智能加工成形为例，全面梳理了亟需发展的共性关键技术及其发展方向。本文从加强关键技术研究、构建创新体系、创新学科交叉人才培养和加快成果转化等方面，提出了加快发展高端新材料智能制造的对策建议，以缩短与国外先进水平的差距，支撑我国材料产业的升级换代和跨越式发展。
标题 作者 时间 类型 操作
智慧社会与人工智能——用于智能维护的大数据调度和全球标准方法
Ruben Foresti, Stefano Rossi, Matteo Magnani, Corrado Guarino Lo Bianco, Nicola Delmonte
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
