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2024 2

2023 62

2022 67

2021 46

2020 55

2019 52

2018 26

2017 24

2016 7

2015 8

2013 1

2011 1

2010 1

2009 1

2008 1

2007 3

2006 3

2005 1

2004 1

2003 1

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关键词

机器学习 27

人工智能 15

深度学习 15

农业科学 12

智能制造 11

2020 9

2019 6

仿生机器人 4

MATLAB 3

图像处理 3

第三届 3

2023全球十大工程成就 2

ACM 2

ICMVA 2

代理模型 2

信息技术 2

学术会议 2

强化学习 2

微型机器人 2

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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

摘要:

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

关键词: 人工智能;机器学习;一次性学习;一瞥学习;量子计算    

机器学习推动人类芯片设计

Robert Pollie

《工程(英文)》 2022年 第10卷 第3期   页码 7-9 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.006

通过行为足迹学习人类习惯的个性化服务机器 Article

李坤, Max Q.-H. Meng

《工程(英文)》 2015年 第1卷 第1期   页码 79-84 doi: 10.15302/J-ENG-2015024

摘要:

对家用的私人机器人来说,个性化服务和预先设计的任务同样重要,因为机器人需要根据操作者的习惯调整住宅状况。为了学习由诱因、行为和回报构成的操作者习惯,本文介绍了行为足迹,以描述操作者在家中的行为,并运用逆向增强学习技巧提取用回报函数代表的操作者习惯。本文用一个移动机器人调节室内温度,来实施这个方法,并把该方法和记录操作者所有诱因和行为的基准办法相比较。结果显示,提出的方法可以使机器人准确揭示操作者习惯,并相应地调节环境状况。

关键词: 个性化机器    习惯学习     行为足迹    

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

摘要: 同时,人工智能的蓬勃发展激励人们充分利用机器学习以改进现有解决方案。本文回顾了2010至2019年间发表的文献,对计算机图形领域中使用机器学习的城市建模方法进行综述。本文可作为机器学习视角下城市建模研究现状的概述。

关键词: 城市建模;计算机图形学;机器学习;深度学习    

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

摘要: 机器学习(ML)和数据驱动控制(DDC)技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用,特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角,分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性(简称“五性”)方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。

关键词: 智慧发电     机器学习     数据驱动控制     系统工程    

基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法 Article

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第10期   页码 1556-1572 doi: 10.1631/FITEE.1601344

摘要: 本文提出使用统计机器学习方法解决源检索的查询生成问题,将源检索的查询生成形式化到一个排序学习的框架下,从备选查询中选择有利于提高源检索性能的查询,力争在每个可疑文档片段上获得最优的源检索性能。据我们所知,这是第一项应用机器学习方法解决源检索查询生成问题的工作。为了解决排序学习训练用例的缺失,提出了基于现有源检索语料构建查询生成语料的方法。

关键词: 抄袭检测;源检索;查询生成;机器学习;排序学习    

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

摘要: 这种新的生产方式不仅要求机器能够帮助人类减轻 繁重的体力劳动,还要能有效地承担智力劳动,甚至能够实现自主创新。为了实现这一目标,数 据分析与机器学习扮演着不可或缺的角色。在本文中,我们回顾了数据分析和机器学习在工业生 产过程监控、控制和优化方面的最新进展,着重分析机器学习模型的可解释性和功能性。通过分 析实际需求与研究现状之间的差距,为未来的研究方向给出了建议。

关键词: 大数据     机器学习     智能制造     过程系统工程    

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

摘要:

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    

微小型机器鼠仿鼠行为学习与生成

高子航, 贾广禄, 谢宏钊, 黄强, 福田敏男, 石青

《工程(英文)》 2022年 第17卷 第10期   页码 232-243 doi: 10.1016/j.eng.2022.05.012

摘要:

现有的仿生机器鼠仅可以执行一些基本的仿鼠运动基元(MP),并通过这些基元的刚性组合来形成简单的行为。最后,将分层概率模型和泛化的关节轨迹分别作为控制策略和指令映射到机器鼠。本文在机器鼠上实现了6 种典型的仿鼠行为,其结果与实验鼠的行为相比显示出高度相似性。

关键词: 仿生学     微小型机器    神经网络学习     行为生成    

化学中的机器学习——基础与应用 Review

史云飞, 杨正新, 马思聪, 康沛林, 商城, 胡培君, 刘智攀

《工程(英文)》 2023年 第27卷 第8期   页码 70-83 doi: 10.1016/j.eng.2023.04.013

摘要:

过去的十年间,机器学习在科学研究中的应用急剧增加。这篇综述介绍了机器学习的基本组成部分,包括数据库、特征和算法,并着重介绍了机器学习在化学领域取得的一些重要成就。综述了决策树和深度学习神经网络算法,重点介绍了它们的框架和典型应用场景。讨论了机器学习在化学中的三个重要应用领域:①逆合成分析,通过机器学习预测有机物的合成途径;②原子模拟,利用机器学习势函数加速势能面采样;③多相催化,使用机器学习辅助催化设计中从合成条件优化到反应机理探索的各个方面最后对机器学习在化学中的应用前景进行了展望。

关键词: 机器学习     原子模拟     催化     逆合成分析     神经网络势函数    

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

摘要: 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。

关键词: 大数据     数据驱动     机器学习     材料筛选     材料设计    

深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期   页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要:

在深度学习(deep learning, DL)算法驱动的数据计算时代,确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近,研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响,但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近,在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后,讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。

关键词: 机器学习     深度神经网络     对抗实例     对抗攻击     对抗防御    

光学数字化全息技术——全光学机器学习展望

Min Gu, Xinyuan Fang, Haoran Ren, Elena Goi

《工程(英文)》 2019年 第5卷 第3期   页码 363-365 doi: 10.1016/j.eng.2019.04.002

机器学习辅助的高通量虚拟筛选用于实现先进含能材料按需定制 Article

宋思维, 王毅, 陈方, 晏蜜, 张庆华

《工程(英文)》 2022年 第10卷 第3期   页码 99-109 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.008

摘要: 本文展示了基于领域知识、机器学习算法和实验验证的含能材料研发新模式。设计了一个集成分子生成和机器学习模型的高通量虚拟筛选(HTVS)系统,该系统可预测分子性能,并对晶体堆积模式进行评估。

关键词: 含能材料     机器学习     高通量虚拟筛选     分子性能     合成    

第12届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2020)

会议日期: 2020年02月15日

会议地点: 湖北武汉

主办单位: ICMLC 2020

标题 作者 时间 类型 操作

人工智能新方向:类人、机器、仿生和量子智能

李伟钢,Liriam Michi ENAMOTO,Denise Leyi LI,Geraldo Pereira ROCHA FILHO

期刊论文

机器学习推动人类芯片设计

Robert Pollie

期刊论文

通过行为足迹学习人类习惯的个性化服务机器

李坤, Max Q.-H. Meng

期刊论文

机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述

冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4

期刊论文

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

孙立, Fengqi You

期刊论文

基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

期刊论文

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

尚超、 Fengqi You

期刊论文

通讯式学习——统一的机器学习模式

袁路遥, 朱松纯

期刊论文

微小型机器鼠仿鼠行为学习与生成

高子航, 贾广禄, 谢宏钊, 黄强, 福田敏男, 石青

期刊论文

化学中的机器学习——基础与应用

史云飞, 杨正新, 马思聪, 康沛林, 商城, 胡培君, 刘智攀

期刊论文

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

周腾, Zhen Song, Kai Sundmacher

期刊论文

深度学习中的对抗性攻击和防御

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

期刊论文

光学数字化全息技术——全光学机器学习展望

Min Gu, Xinyuan Fang, Haoran Ren, Elena Goi

期刊论文

机器学习辅助的高通量虚拟筛选用于实现先进含能材料按需定制

宋思维, 王毅, 陈方, 晏蜜, 张庆华

期刊论文

第12届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2020)

2020年02月15日

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