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期刊论文 588

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2012 14

2011 6

2010 5

2009 4

2008 4

2007 10

2006 12

2005 8

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关键词

人工智能 38

智能制造 31

机器学习 12

新一代智能制造 10

智能化 8

物联网 5

智能 4

智能控制 4

深度学习 4

群体智能 4

计算机 4

计算机模拟 4

云计算 3

医院中子照射器I型堆 3

大数据 3

工业4.0 3

工业软件 3

新一代人工智能 3

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检索范围：

排序：展示方式：

边缘计算技术发展与对策研究

洪学海,汪洋

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 20-26 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.004

摘要：

边缘计算是一项正在兴起的技术，通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，以便减小传输延迟和带宽消耗。移动终端、物联网等设备为计算敏感型的应用提供了必要的前端处理支撑，例如图像识别、网络游戏等应用，以利用边缘计算的处理能力分担云端工作负荷。本文介绍了边缘计算的概念、需解决的关键问题、主要研究进展，边缘计算发展带来的影响以及边缘计算带来的机遇和发展对策。

关键词：云计算边缘计算雾计算移动边缘计算物联网前端智能

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模拟光计算推动人工智能发展 Review

吴嘉敏, 林星, 郭雨晨, Junwei Liu, 方璐, Shuming Jiao, 戴琼海

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 133-145 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.021

摘要：

人工智能（AI）技术正在飞速发展并已在各行各业得到了广泛的应用，但大数据的爆炸式增长使其在硬件的处理速度和功耗方面面临了前所未有的严峻挑战而光计算恰好利用光子的特性，包括宽带、低延迟和高能效，为解决这一瓶颈提供了一个独特的视角。本文介绍了不同AI 模型的光计算的最新研究进展，包括前馈神经网络、蓄水池计算和脉冲神经网络（SNN）。集成光子器件的最新进展和AI 的兴起为光计算在实际应用中的再次崛起创造了良好的发展机遇。这项浩大的工程需要不同领域多学科的交叉来实现。

关键词：人工智能光学计算光电架构神经网络神经形态计算储层计算光电处理器

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MEACC：一种基于云计算的智能设备节能架构 Research Articles

Khalid ALSUBHI1, Zuhaib IMTIAZ2, Ayesha RAANA3, M. Usman ASHRAF3, Babur HAYAT4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1900198

摘要：智能设备引领着新兴技术发展，并在其快速演进中发挥至关重要的作用，已成为信息技术时代全天候的基本需求。智能设备运行着广泛的处理密集型APP，APP在智能设备上的大量使用导致其复杂性不断增加，资源大量消耗，包括智能设备的电池电量、处理器、RAM等，阻碍了智能设备正常运行。资源的限制极大增加了用户处理任务的难度，因此合理的资源利用和能效是智能设备的基本考虑因素。本文提出一种基于云计算的移动端能效增强模型(MEACC)，致力于解决智能设备中功耗大、资源利用率低等关键问题。MEACC能有效筛选出需在智能设备上运行或卸载至云端处理的APP。此外，可有效计算出移动端以及云端所需的运行开销，包括通信成本。在作出卸载决定前，MEACC持续监测资源情况。MEACC既能实现负载均衡又能降低功耗，是新兴移动计算领域十分具有前景的应用架构。

关键词：卸载；智能设备；云计算；移动计算；能耗

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工业互联网边缘智能的发展现状与前景展望

任姚丹珺,戚正伟,管海兵,陈磊

《中国工程科学》 2021年第23卷第2期页码 104-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.014

摘要：

随着工业互联网与制造生产的深度融合，工业智能应用对制造业数字化、信息化转型的驱动能力正逐渐显现，但新型应用对服务质量提出了更高要求。边缘智能作为边缘计算和人工智能结合的产物，利用近数据源的计算资源完成智能任务，能够有效缓解带宽传输压力、缩短业务响应时延、保护隐私数据安全，为满足工业智能应用的性能需求提供了一种可行的解决方案。文中围绕协同计算、资源隔离、隐私保护等工业互联网边缘智能关键技术的研究现状，结合边缘智能在设备管理服务、生产过程自动化、制造辅助等工业互联网的典型场景中的应用进行了具体分析。梳理工业互联网边缘智能未来在业务驱动模式、产业生态组成、联盟作用和商业模式四方面的发展趋势，并提出相关政策建议：建议整合产业优势资源，推动行业标准确立；加大对基础共性资源的投入，深化工业互联网应用；在细分领域营造良好产业生态

关键词：工业互联网，边缘计算，边缘智能，协同计算，资源隔离

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基于候选曲线的公路轨迹规划中的智能计算量分配 Article

Xiao-xin FU,Yong-heng JIANG,De-xian HUANG,Jing-chun WANG,Kai-sheng HUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第6期页码 553-565 doi: 10.1631/FITEE.1500269

摘要：针对公路轨迹规划问题，本文将智能计算量分配（ICBA）引入基于候选曲线的规划算法——基于序优化的差分进化（OODE）算法，提出IOODE算法（I代表ICBA）。OODE分轨迹曲线和加速度变化两部分规划轨迹，采用差分进化（DE）算法通过求解子问题计算各候选曲线的评价，然后通过比较曲线评价从候选者中选取最优曲线。DE的迭代次数越多，曲线评价越准确。因此，本文考虑对不同曲线智能分配迭代计算量，以减少消耗的总计算量，同时保证所选中的最优曲线以足够高的概率是真实最优曲线。仿真结果显示，IOODE在保证求解质量不下降的前提下，比OODE快约20%。本文中提出的计算量分配框架也可应用于其他基于候选曲线的规划方法来提高算法效率。

关键词：智能计算量分配；轨迹规划；公路规划；智能汽车；序优化

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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：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

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从计算机科学理论审视意识和通用人工智能

Lenore Blum, Manuel Blum

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 12-16 doi: 10.1016/j.eng.2023.03.010

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人-机结合的智能科学和智能工程

戴汝为

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 24-28

摘要：

20世纪80年代以来，与人工智能(AI)密切相关的有两件大事，即日本的第五代计算机计划和中国的(“八六三”-306)智能计算机计划。两个计划实施后，使人们对智能自动化问题的认识有很大转变与提高。钱学森先生对此指出了人机结合的重要性，并认为应该研究人机结合的智能系统。笔者于1994年提出“智能科学和智能工程”这一学科领域的设想，到今天，有关人-机结合的智能系统研究已经有了相当的进展。

关键词：智能计算机人机结合综合集成法综合集成研讨厅大成智慧工程

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新材料研发智能化技术发展研究

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

摘要：

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。

关键词：新材料；人工智能；自主实验；智能计算；材料大数据

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面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移研究 Article

王倩, 陈思光, 吴蒙

《工程（英文）》 2023年第31卷第12期页码 127-138 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.014

摘要：

人工智能的快速发展将物联网推向了一个新阶段，面对数据的爆炸性增长和用户对更高服务质量的迫切需求，边缘计算和缓存被视为富有前景的技术解决手段。本文提出了一种面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移方案，该方案致力于为协作ENs在资源优化和控制方面提供安全和智能的解决方案。具体地，该方案通过联合优化迁移和缓存决策以及计算和通信资源分配，以最大限度地降低EN中完成任务的总成本。此外，为解决上述优化问题，本文设计了区块链激励和贡献联合感知的联邦深度强化学习算法。同时，提出了一种基于贡献的联邦聚合方法，即基于EN对全局模型性能提升所做贡献来计算其梯度的聚合权重，以提升训练效果。

关键词：计算迁移缓存激励区块链联邦深度强化学习

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集成化智能制造——前景与推动力

Yubao Chen

《工程（英文）》 2017年第3卷第5期页码 588-595 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.009

摘要：一种新的制造模式正在兴起，其具备两个独特的特征：集成化制造和智能制造。这一趋势符合工业革命的发展进程，而在此进程中人们不断追求更高效率的生产系统。为此，人们为新的制造模式划定了10项主要技术。本文介绍了集成化智能制造（i2M）系统的基本原理和需求，同时也介绍了来自不同领域的相关技术。值得一提的是，本文还讨论了物联网和服务（IoTS）、信息物理系统（CPS）和云计算等关键的技术推动力量。

关键词：集成化制造智能制造云计算信息物理系统物联网工业互联网预测分析制造平台

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混合-增强智能：协作与认知 Review

南宁郑,子熠刘,鹏举任,永强马,仕韬陈,思雨余,建儒薛,霸东陈,飞跃王

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 153-179 doi: 10.1631/FITEE.1700053

摘要：人工智能追求的长期目标是使机器能像人一样学习和思考。由于人类面临的许多问题具有不确定性、脆弱性和开放性，任何智能程度的机器都无法完全取代人类，这就需要将人的作用或人的认知模型引入到人工智能系统中，形成混合-增强智能的形态，这种形态是人工智能或机器智能的可行的混合-增强智能可以分为两类基本形式：一类是人在回路的人机协同混合增强智能，另一类是将认知模型嵌入机器学习系统中，形成基于认知计算的混合智能。本文讨论人机协同的混合-增强智能的基本框架，以及基于认知计算的混合-增强智能的基本要素：直觉推理与因果模型、记忆和知识演化；特别论述了直觉推理在复杂问题求解中的作用和基本原理，以及基于记忆与推理的视觉场景理解的认知学习网络；阐述了竞争-对抗式认知学习方法，并讨论了其在自动驾驶方面的应用；最后给出混合-增强智能在相关领域的典型应用。

关键词：人-机协同；混合增强智能；认知计算；直觉推理；因果模型；认知映射；视觉场景理解；自主驾驶汽车

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热处理数学模型与计算机模拟

潘健生,张伟民,田东,顾剑锋,胡明娟

《中国工程科学》 2003年第5卷第5期页码 47-54

摘要：

热处理计算机模拟是热处理智能化的基础。采用三维非线性有限元模型和界面条件突变的处理方法实现了几种复杂形状零件在复杂的淬火操作过程中温度场、相变、应力和应变的模拟，模拟结果与实测结果基本相符。将气体渗碳的计算机模拟与计算机控制技术相结合，研制成功智能型密封多用炉自动生产线，已处理渗碳件3 000炉次以上，全部合格。计算机模拟技术的应用明显提高渗碳和渗氮零件的承载能力和可靠性，减少热处理变形，缩短渗碳时间。

关键词：热处理数学模型计算机模拟智能化

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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

摘要：

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。

关键词：结构检查和监测人工智能计算机视觉机器学习光流

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智联计算网络技术发展研究

李丹,胡宇翔,潘恒,张建辉,邬江兴

《中国工程科学》 2023年第25卷第6期页码 39-48 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.06.014

摘要：

算网融合的理念和技术处于发展初期，相应计算任务调度、网络互联也处于“脱节”状态，因而把握智联计算网络技术发展趋势并提出自主创新的战略构想及发展路线成为亟需本文分析了现有信息网络技术面临的挑战，提炼出网络与计算融合发展的主要趋势；论证形成我国自主创新的智联计算网络核心架构，精准阐明智联计算网络的发展目标与预期效益；深入剖析智联计算网络技术发展路线，涵盖多样化协议支撑、“网 ‒ 算 ‒ 存”一体化控制、服务功能智能编排、内生安全构造等智联计算网络关键技术布局，智慧园区网络场景、垂直行业网络场景、数据中心网络场景等智联计算网络示范应用。研究建议，深入创新智联计算网络技术体系，广泛部署智联计算网络示范应用，加速推动智联计算网络产品落地，以此促进智联计算网络技术的演进与应用。