检索范围：
排序： 展示方式：
智能家居环境中基于移动机器人的失物搜索 Research Articles
Qi WANG, Zhen FAN, Wei-hua SHENG, Sen-lin ZHANG, Mei-qin LIU
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第8期 页码 1036-1048 doi: 10.1631/FITEE.1800275
戴汝为
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第8期 页码 18-21
国内对采用自动控制、信息与网络技术、人工智能等技术构建数字园区的工作已经启动，人们对今后数字城市的构建与发展给予很大的关注。
面向变化用户家居环境的服务机器人云辅助认知适应 Research Articles
王祺1,樊臻1,盛卫华2,张森林1,刘妹琴1,3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第2期 页码 246-257 doi: 10.1631/FITEE.2000431
张宏伟,吴爱国,盛涛
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第7期 页码 58-62
针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。
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。
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
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
走向智能机床 Article
陈吉红, 胡鹏程, 周会成, 杨建中, 谢杰君, 蒋亚坤, 高志强, 张成磊
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第4期 页码 679-690 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.018
随着现代信息技术特别是新一代人工智能技术的发展，智能机床技术迎来了新的发展机遇。本文在中国工程院定义的智能制造三个范式的基础上，系统地阐述了智能机床的概念、内涵、特征和体系架构。揭示了机床从手动机床演化到智能机床的三个阶段（数控机床、互联网+ 机床以及智能机床），详细分析了智能机床的自主感知与连接、自主学习与建模、自主优化与决策和自主控制与执行这四项智能化控制的实现原理，提出了智能机床通过数据学习形成并积累知识的本质特征基于以上研究，研制了智能数控系统和智能机床工业样机。通过基于Cyber NC 和双码联控的加工质量优化、基于大数据建模的工艺参数优化和基于深度学习的机床进给系统建模及误差补偿这三个智能化技术应用案例的实践，验证了新一代人工智能技术与制造技术的深度融合，是机床实现从“互联网+ 机床”向“智能+ 机床”演化的便捷有效途径。
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
郎舒妍,曾晓光,张民
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第6期 页码 27-32 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.06.005
随着新兴技术的快速发展，智能船舶逐渐成为船舶工业发展热点。本文介绍了智能船舶技术分类，梳理现阶段国内外智能船舶技术发展现状，研究国外智能船舶技术发展特点，分析我国智能船舶技术发展存在的问题，建议我国在智能船舶技术发展中采取研发与应用并重，分步实施的发展模式，同时加大产学研合作力度
关键词： 船舶智能化，智能船舶技术，智能船舶
“新一代人工智能引领下的智能制造研究”课题组
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 1-8 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.001
智能制造是建设制造强国的主攻方向。智能制造是一个不断演进发展的大概念，本文提出智能制造的内涵，归纳出三个基本范式：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造，明确了我国推进制造业智能转型应采取“并行推进、融合发展”的技术路线，提出了我国智能制造未来发展的战略目标、战略方针和发展路径，进而对我国体制机制保障和政策提出加强和落实智能制造推进机制、加大财税和金融支持、深化国际交流合作等初步的建议
施 毅,顾为东,施建中
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第3期 页码 10-13
本文根据中国国情，提出“智能负载”这一新的理念。通过物联网将智能负载和智能电网结合起来构成“非并网多能源协同智能电网系统”，该系统的核心是将中国大量的高耗能产业通过必要的技术创新，改造成能够适应风电等可再生能源和电网输出功率巨大波动的“智能负载”，为中国政府提供一条适合国情、大幅度提高电网和发电装备利用效率，并将风电等可再生能源高效、低成本全部利用的新路径。
多智能体协作与博弈展望：挑战、技术和应用 Perspective
刘瑜1,李徵2,姜智卓2,何友1
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第7期 页码 1002-1009 doi: 10.1631/FITEE.2200055
标题 作者 时间 类型 操作
京公网安备 11010502051620号
