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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
本评论回顾1998年提出的“一次性学习”（once learning，OLM）机制，和随后出现的用于图像分类的“一瞥学习”（one-shot learning）以及用于目标检测的“你仅看一次”（you only look once，YOLO）。基于目前人工智能（AI）研究现状，提出将其划分为以下子学科：人工类人智能、人工机器智能、人工仿生智能和人工量子智能。这些被认为是AI研发的主要方向，并按以下分类标准区分：（1）以类人、机器、仿生或量子计算为本的AI研发;（2）升维或降维的信息输入;（3）小样本或大数据知识学习。
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。本文对这些工作进行了综述，并着重介绍了中国在这一领域的初步成果。此外，本文总结了AI治理研究中所面临的主要挑战，并讨论了未来的研究方向。
医疗保健中的人工智能——综述与预测性案例研究 Review
荣国光, Arnaldo Mendez, Elie Bou Assi, 赵博, Mohamad Sawan
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期 页码 291-301 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.015
近年来，人工智能在软件算法、硬件实现和应用等领域得到了迅速发展。本文综述了人工智能在生物医学中应用的最新进展，包括疾病诊断、生活辅助、生物医学信息处理和生物医学研究。综述的目的是跟踪新的科学成就，了解人工智能在生物医学中的巨大潜力和相关技术的适用性，并为相关领域的研究人员提供启示。可以断言，正如人工智能本身一样，人工智能在生物医学中的应用尚处于早期阶段。本文以人工智能在癫痫发作和膀胱功能失调预测方面的应用的两个案例来说明其在生物医疗等方面的应用。
深度学习中的视觉可解释性 Review
Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU
《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第1期 页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808
关键词： 人工智能；深度学习；可解释性模型
大数据的分布式机器学习的策略与原则 Review
Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第2期 页码 179-195 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.008
介尺度中的复杂性——人工智能发展中的共性挑战 Perspective
郭力, 邬俊, 李静海
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第5期 页码 924-929 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.005
探索复杂系统背后的物理机制并加以有效利用，是处理各类复杂事物的普适性方法。大数据的兴起与计算能力的提升，加之优化算法的改进，触发了以深度学习为驱动的人工智能变革，并在多个应用领域取得了突破性进展。然而，深度学习难以揭示所解决问题的底层逻辑和物理内涵，进而阻碍了其进一步发展。本文提出“基于介科学的人工智能”研究范式，将介科学原理和方法应用于深度学习模型设计，旨在弥补其模型脱离问题物理原型这一根本性问题，探索人工智能可持续发展的有效途径。
人工智能算法在网络空间安全中的应用：技术与现状综述 Review
陈捷1,2,武丹丹2,谢瑞云2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第8期 页码 1117-1142 doi: 10.1631/FITEE.2200314
基于计算机视觉的民用基础设施的检查与监测研究进展 Review
Billie F. Spencer Jr.,Vedhus Hoskere,Yasutaka Narazaki
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第2期 页码 199-222 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.030
计算机视觉技术与远程摄像机和无人机（UAVs）的采集相结合，为民用基础设施状况评估提供了前景良好的非接触式解决方案。这种系统的最终目标是自动且稳健地将图像或视频数据转换为可操作的信息。本文概述了将计算机视觉技术应用于民用基础设施状态评估的最新进展。特别介绍了计算机视觉、机器学习和结构工程领域的相关研究。评估工作分为两类：检查应用和监测应用。最后，文章指出了为实现基于自动化视觉的民用基础设施和监测目标而持续存在的一些关键挑战，以及为解决这些挑战而正在进行的工作。
智能石油工程 Perspective
Mohammad Ali Mirza, Mahtab Ghoroori, Zhangxin Chen
《工程（英文）》 2022年 第18卷 第11期 页码 27-32 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.009
数据驱动方法和人工智能（AI）算法比基于物理的方法更有前景，前者主要来源是数据，这是每个现象的基本要素。这些算法从数据中学习并揭示看不见的模式。这项新技术对每秒产生大量数据的石油行业具有重要意义。由于石油和天然气行业正处于向油田数字化的过渡阶段，在不同的石油工程挑战中，集成数据驱动建模和机器学习（ML）算法的动力越来越大。ML已广泛应用于工业的不同领域。人们已开展大量的研究，探索AI 在该行业各个学科中的适用性。然而，这些研究缺乏两个主要特征，大多数研究要么不够实用，不适用于实际领域的挑战，要么仅限于特定问题，无法推广。为了从数据中获取尽可能多的信息，需要将数据存储在一个集中的数据库中，不同的应用程序可以从中方便地使用这些数据。
化学工程中机器学习的优势、限制、机会和挑战 Perspective
Maarten R. Dobbelaere, Pieter P. Plehiers, Ruben Van de Vijver, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
《工程（英文）》 2021年 第7卷 第9期 页码 1201-1211 doi: 10.1016/j.eng.2021.03.019
通讯式学习——统一的机器学习模式 Review
袁路遥, 朱松纯
《工程（英文）》 2023年 第25卷 第6期 页码 77-100 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.017
In this article, we propose a communicative learning (CL) formalism that unifies existing machine learning paradigms, such as passive learning, active learning, algorithmic teaching, and so forth, and facilitates the development of new learning methods. Arising from human cooperative communication, this formalism poses learning as a communicative process and combines pedagogy with the burgeoning field of machine learning. The pedagogical insight facilitates the adoption of alternative information sources in machine learning besides randomly sampled data, such as intentional messages given by a helpful teacher. More specifically, in CL, a teacher and a student exchange information with each other collaboratively to transmit and acquire certain knowledge. Each agent has a mind, which includes the agent's knowledge, utility, and mental dynamics. To establish effective communication, each agent also needs an estimation of its partner's mind. We define expressive mental representations and learning formulation sufficient for such recursive modeling, which endows CL with human-comparable learning efficiency. We demonstrate the application of CL to several prototypical collaboration tasks and illustrate that this formalism allows learning protocols to go beyond Shannon's communication limit. Finally, we present our contribution to the foundations of learning by putting forth hierarchies in learning and defining the halting problem of learning.
关键词： Artificial intelligencehine Cooperative communication Machine learning Pedagogy Theory of mind
谭建荣,刘振宇,徐敬华
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 35-43 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.007
智能产品与装备是智能制造和服务的价值载体、技术前提和物质基础。智能产品与装备的内涵体现在两个辩证的方面：一是智能技术的产品化，主要体现在物联网、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术等的综合应用；二是传统产品的智能化，借势新一代人工智能，赋予传统产品以更高智慧，在智能制造装备、智能生产、智能管理等方面注入强劲生命力和发展动能。在广泛科学调研和已有研究基础上，结合《中国制造2025》的十大重点领域及《人工智能三年行动计划》等宏观政策，拟定了智能产品与装备的十二大装备领域。研究表明，新一代智能产品与装备以知识工程为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征。未来将重点发展该领域的十大关键技术。
蒸汽裂解建模中的人工智能——详细流出物预测深度学习算法 Article
Pieter P. Plehiers, Steffen H. Symoens, Ismaël Amghizar, Guy B. Marin, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1027-1040 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.013
机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述 Review Article
冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4
《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第7期 页码 915-925 doi: 10.1631/FITEE.2000141
深度学习驱动的智能电网调度：综述 Review Article
黄刚1,吴飞2,郭创新3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第5期 页码 763-776 doi: 10.1631/FITEE.2000719
关键词： 人工智能；深度学习；电力调度；智能电网
标题 作者 时间 类型 操作
化学工程中机器学习的优势、限制、机会和挑战
Maarten R. Dobbelaere, Pieter P. Plehiers, Ruben Van de Vijver, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
期刊论文
蒸汽裂解建模中的人工智能——详细流出物预测深度学习算法
Pieter P. Plehiers, Steffen H. Symoens, Ismaël Amghizar, Guy B. Marin, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
