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Determination of shear strength of steel fiber RC beams: application of data-intelligence models
Abeer A. AL-MUSAWI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第3期 页码 667-673 doi: 10.1007/s11709-018-0504-4
关键词: hybrid intelligence model shear strength prediction steel fiber reinforced concrete
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 的建议。
Nitin Kumar SAXENA,Ashwani Kumar SHARMA
《能源前沿(英文)》 2015年 第9卷 第4期 页码 472-485 doi: 10.1007/s11708-015-0373-7
关键词: isolated hybrid power system (IHPS) composite load model static load dynamic load induction motor load model aggregate load
Diffusion process in enzyme–metal hybrid catalysts
《化学科学与工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第6期 页码 921-929 doi: 10.1007/s11705-022-2144-4
关键词: enzyme–metal hybrid catalyst internal diffusion proximity effect kinetic model
Statics of levitated vehicle model with hybrid magnets
Desheng LI, Zhiyuan LU, Tianwu DONG
《机械工程前沿(英文)》 2009年 第4卷 第1期 页码 35-39 doi: 10.1007/s11465-009-0002-4
关键词: magnetic levitation permanent magnet modeling equilibrium
Yang Jiao, Zhan Zhang, Ting Zhang, Wen Shi, Yan Zhu, Jie Hu, Qin Zhang
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 488-497 doi: 10.1007/s11684-020-0762-0
关键词: knowledge representation uncertain causality graphical model artificial intelligence diagnosis dyspnea
《结构与土木工程前沿(英文)》 页码 812-826 doi: 10.1007/s11709-023-0940-7
关键词: falling weight deflectometer modulus of subgrade reaction elastic modulus metaheuristic algorithms
《机械工程前沿(英文)》 2022年 第17卷 第3期 doi: 10.1007/s11465-022-0688-0
关键词: precision milling dimensional accuracy cutting force convolutional neural networks coherent noise
A novel hybrid model for water quality prediction based on VMD and IGOA optimized for LSTM
《环境科学与工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第7期 doi: 10.1007/s11783-023-1688-y
● A novel VMD-IGOA-LSTM model has proposed for the prediction of water quality.
关键词: Water quality prediction Grasshopper optimization algorithm Variational mode decomposition Long short-term memory neural network
“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。根据我国工业领域的发展基础与现状,选择远程运维服务和规模定制服务作为突破,提出两大业务模式在相关领域的发展方向以及发展目标,并提出相关政策建议。
XIE Hong, HE Yi-gang, ZENG Guan-da
《机械工程前沿(英文)》 2006年 第1卷 第2期 页码 233-237 doi: 10.1007/s11465-006-0003-5
关键词: block-pulse function nonlinear multiple diagnosis combination
Convergence performance comparisons of PID, MRAC, and PID+MRAC hybrid controller
Dan ZHANG,Bin WEI
《机械工程前沿(英文)》 2016年 第11卷 第2期 页码 213-217 doi: 10.1007/s11465-016-0386-x
This study proposes a hybrid controller by combining a proportional-integral-derivative (PID) control and a model reference adaptive control (MRAC), which named as PID+MRAC controller. The convergence performances of the PID control, MRAC, and hybrid PID+MRAC are also compared. Through the simulation in Matlab, the results show that the convergence speed and performance of the MRAC and the PID+MRAC controller are better than those of the PID controller. In addition, the convergence performance of the hybrid control is better than that of the MRAC control.
关键词: proportional-integral-derivative (PID) control model reference adaptive control hybrid control convergence speed comparison
Abdelwahhab KHATIR; Roberto CAPOZUCCA; Samir KHATIR; Erica MAGAGNINI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第8期 页码 976-989 doi: 10.1007/s11709-022-0840-2
关键词: damage prediction ANN BOA FEM experimental modal analysis
An artificial neural network model on tensile behavior of hybrid steel-PVA fiber reinforced concrete
Fangyu LIU, Wenqi DING, Yafei QIAO, Linbing WANG
《结构与土木工程前沿(英文)》 2020年 第14卷 第6期 页码 1299-1315 doi: 10.1007/s11709-020-0712-6
关键词: artificial neural network hybrid fiber reinforced concrete tensile behavior sensitivity analysis stress-strain curve
Fangyue LI, Joachim BEHRENDT, Knut WICHMANN, Ralf OTTERPOHL
《环境科学与工程前沿(英文)》 2009年 第3卷 第2期 页码 226-235 doi: 10.1007/s11783-009-0008-5
关键词: hybrid activated sludge model (ASM) membrane bioreactor (MBR) soluble microbial product (SMP)
标题 作者 时间 类型 操作
Determination of shear strength of steel fiber RC beams: application of data-intelligence models
Abeer A. AL-MUSAWI
期刊论文
Estimation of composite load model with aggregate induction motor dynamic load for an isolated hybrid
Nitin Kumar SAXENA,Ashwani Kumar SHARMA
期刊论文
Development of an artificial intelligence diagnostic model based on dynamic uncertain causality graph
Yang Jiao, Zhan Zhang, Ting Zhang, Wen Shi, Yan Zhu, Jie Hu, Qin Zhang
期刊论文
Prediction of falling weight deflectometer parameters using hybrid model of genetic algorithm and adaptive
期刊论文
A hybrid deep learning model for robust prediction of the dimensional accuracy in precision milling of
期刊论文
The study of hybrid model identification, computation analysis and fault location for nonlinear dynamic
XIE Hong, HE Yi-gang, ZENG Guan-da
期刊论文
Convergence performance comparisons of PID, MRAC, and PID+MRAC hybrid controller
Dan ZHANG,Bin WEI
期刊论文
Vibration-based crack prediction on a beam model using hybrid butterfly optimization algorithm with artificial
Abdelwahhab KHATIR; Roberto CAPOZUCCA; Samir KHATIR; Erica MAGAGNINI
期刊论文
An artificial neural network model on tensile behavior of hybrid steel-PVA fiber reinforced concrete
Fangyu LIU, Wenqi DING, Yafei QIAO, Linbing WANG
期刊论文