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期刊论文 594

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2019 64

2018 62

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2012 6

2011 5

2010 7

2009 1

2008 8

2007 4

2006 11

2005 4

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关键词

人工智能 38

智能制造 31

机器学习 18

新一代智能制造 10

大数据 8

智能化 8

数据挖掘 7

物联网 7

深度学习 5

智能 4

智能控制 4

神经网络 4

群体智能 4

云计算 3

区块链 3

工业软件 3

新一代人工智能 3

智能电网 3

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检索范围：

排序：展示方式：

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：蓬勃发展的大数据时代对流程工业产生了巨大的影响，为实现智能制造提供了前所未有的机遇。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。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

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基于大数据的智能风险防控平台设计与实现

章明,刘培

《中国工程科学》 2020年第22卷第6期页码 111-120 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.06.015

摘要：为帮助商业银行加快打造适应数字经济时代发展需要的风险防控平台，本文基于大数据应用的关键技术，提出了一种 “五层两域”智能风险防控平台总体框架；纵向包含风险数据层、特征计算层、风险模型层该设计有助于商业银行实现风险数据的统一治理和统一管理，在保证风险防控平台高效稳定运行的同时，又能在风险防控运营、数据分析、模型设计、规则调整等方面为风险防控业务人员提供充足的支撑。以某金融机构部署的智能风险防控平台为例，阐述了该平台的应用情况及实际成效，并对智能风险防控平台的应用发展提出建议。

关键词：风险防控，大数据，机器学习，实时计算，金融行业

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大数据人工智能下的多重知识表达：框架、应用及案例研究 Perspective

杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2100463

摘要：提出一种多重知识表示框架，探讨了其对推动大数据人工智能技术在各个领域中发展的重要意义及深远影响。传统知识表达和现代基于深度学习的知识表达通常着眼于利用特定变换方式，将输入转换为符号编码或者向量。多重知识表达是一种更为先进的人工智能表征框架，具备更完整的智能功能，比如原始信号感知、特征提取及向量化、知识符号化和逻辑推断。多重知识表达有如下两点优势：（1）与现有以深度学习为主导的人工智能技术相比，具有更强的解释性以及更好的泛化能力；（2）将多重知识表达集成于现有人工智能技术，有利于各种表征（例如原始信号感知以及符号化编码我们希望多重知识表达相关研究以及应用能够驱动新一代人工智能蓬勃发展。

关键词：多重知识表达；人工智能；大数据

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城市大数据与城市智能化发展 Review

潘云鹤,田沄,刘晓龙,顾德道,华岗

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 171-178 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.003

摘要：

本文探讨了城市大数据的概念，明确了城市大数据的特点，并依据处理方法和应用目标对中国城市大数据进行了分类；分析了中国城市智能化同其他国家“智慧城市”的区别，给出了中国城市智能化的定义，并提出了中国城市智能化的模型；明确了城市大数据在城市智能化中的作用，即城市大数据是城市智能化的基础和核心，是城市智能化持续发展的不竭动力；指出了中国城市大数据发展面临的问题和挑战；针对城市大数据在城市智能化中的支撑和核心作用，提出了城市大数据的建设重点，包括：基础支撑、城市治理、公共服务以及经济和产业发展等；指出了城市智能化的应用是推动中国城市发展的极妙抓手。当前，中国具备天时、地利、人和的独特优势，应充分借助城市大数据，促进城市智能化向高水平发展。

关键词：城市大数据城市智能化三元空间建设重点

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人工智能走向2.0

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

摘要：

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

关键词：人工智能2.0 大数据群体智能跨媒体人机混合智能无人智能系统

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智慧社会与人工智能——用于智能维护的大数据调度和全球标准方法 Article

Ruben Foresti, Stefano Rossi, Matteo Magnani, Corrado Guarino Lo Bianco, Nicola Delmonte

《工程（英文）》 2020年第6卷第7期页码 835-846 doi: 10.1016/j.eng.2019.11.014

摘要：

人工智能（AI）在智慧社会中的运用需要对人类习惯进行分析，而这需要使用智能应用、智能基础架构、智能系统和智能网络的自动数据调度与分析。在这种情况下，培训和操作流程之间存在鸿沟，因此需要一种专门的方法来管理和提取海量数据，并进行相关的信息挖掘。本文提出的方法致力于在智能管理中使用接近零故障的高级诊断（AD）来缩小这种差距。我们还开发了创新应用程序，可用于以人为本的管理系统，以支持操作流程维护工作的安排，从而降低培训成本、提高产量，并创建用于智能基础架构设计的人机网络空间。来自12家国际公司的研究结果证明，操作流程可进行全球标准化，因此我们设计了一种能够自主学习和升级的接近零故障的智能系统。本文提出的新方法为选择新一代智能制造和智能系统提供了指导，从而优化了人机交互以及相关的智能维护和教育。

关键词：智能维护智慧社会人工智能以人为本的管理系统大数据调度全球标准方法社会5.0 工业4.0

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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

摘要：

大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求，以保证足够的能力来消化海量的数据集，提供强大的预测分析（如高维潜特征、中介表示和决策功能）。

关键词：机器学习人工智能大数据大型模型分布式系统原则理论数据并行性模型并行性

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肿瘤临床大数据管理系统设计与应用

马麟,包晨露,李青,吴静依,潘虹安,李鹏飞,张路霞,詹启敏

《中国工程科学》 2022年第24卷第6期页码 127-136 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.06.011

摘要：

肿瘤是人类生命健康的重要威胁，随着我国医疗行业信息化的发展，医疗机构积累了大量的肿瘤临床数据，但因数据标准不统一、治理难度大等原因制约了数据价值的充分挖掘；应用人工智能（AI）等前沿信息技术建设肿瘤临床大数据管理系统，有助于肿瘤临床数据的深入应用、临床诊疗管理质量与效率提升。本文剖析了我国肿瘤临床数据治理与应用面临的问题及挑战，研判了肿瘤临床大数据管理体系的应用价值；针对肿瘤临床数据多来源、多模态的复杂特性，探索了AI 技术应用于肿瘤临床大数据管理与科研的机制及路径；设计了包括肿瘤通用数据模型构建、临床数据采集与安全管理、标准化结构化治理、分析与建模应用、数据质量管理在内的全流程解决方案，阐述了相应系统的建设框架与技术体系；以某三甲医院肺癌临床大数据平台为案例，展示了所提方案在临床实践中的可行性及应用价值相关研究可为丰富我国肿瘤临床大数据管理系统的建设实践、探讨领域未来重点研究方向提供参考和启示。

关键词：临床大数据；管理系统；肿瘤；人工智能；通用数据模型；自然语言处理

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挑战与希望：AI2.0时代从大数据到知识 Review

Yue-ting ZHUANG,Fei WU,Chun CHEN,Yun-he PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 3-14 doi: 10.1631/FITEE.1601883

摘要：本文对大数据时代人工智能领域近期出现的若干理论和技术进展进行了综述。我们认为，将数据驱动机器学习方法与人类的常识先验与隐式直觉有效结合起来，可实现可解释、更鲁棒和更通用的人工智能。AI 2.0时代大数据人工智能具体表现为：从浅层计算到深度神经推理；从单纯依赖于数据驱动的模型到数据驱动与知识引导相结合学习；从领域任务驱动智能到更为通用条件下的强人工智能（从经验中学习）。下一代人工智能（AI 2.0）将改变计算本身，将大数据转变为知识以支持人类社会作出更好决策。

关键词：深度推理；知识库扩充；强人工智能；大数据；跨媒体

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大数据存储技术综述 Review

Aisha SIDDIQA, Ahmad KARIM, Abdullah GANI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1040-1070 doi: 10.1631/FITEE.1500441

摘要：对于容量快速增长、日趋多元化的大数据，业界亟需开发可行性更好的存储工具。为满足大数据存储需求，存储机制已经形成从传统数据管理系统到NoSQL技术的结构化转移。然而，目前可用的大数据存储技术无法为持续增长的异构数据提供一致、可扩展和可用的解决方案。在科学实验、医疗保健、社交网络和电子商务等实际应用中，存储是大数据分析的第一步。截至目前，亚马逊、谷歌和阿帕奇等公司形成了大数据存储方案的行业标准，但尚未有关于大数据存储技术性能和容量提升的深入调查和文献报告。本文旨在对目前可用于大数据的最先进的存储技术进行全面调查，提供了一个明确的大数据存储技术分类方法，以帮助数据分析师和研究人员了解和选择更适合其需求的存储机制。我们使用布鲁尔的CAP定理比较和分析了现有存储方法，评估了不同存储架构的性能，讨论了存储技术的意义、应用及其对其他类别数据的支持。

关键词：大数据；大数据存储；NoSQL数据库；分布式数据库；CAP定理；可扩展性；一致性-分区弹性；可用性-分区弹性

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我国智能建造关键领域技术发展的战略思考

陈珂,丁烈云

《中国工程科学》 2021年第23卷第4期页码 64-70 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.04.007

摘要：

智能建造作为新一代信息技术和工程建造的有机融合，是实现我国建筑业高质量发展的重要依托。本文阐述了智能建造的基本概念与重要性，归纳了面向全产业链一体化的工程软件、面向智能工地的工程物联网、面向人机共融的智能化工程机械、面向智能决策的工程大数据等四类关键领域技术；通过问卷调研与专家访谈，分析了我国智能建造关键领域技术在市场环境

关键词：智能建造，工程软件，工程物联网，工程机械，工程大数据

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Fog-IBDIS——基于雾计算的制造系统大数据集成方法 Article

汪俊亮, 郑鹏, 吕佑龙, 鲍劲松, 张洁

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 662-670 doi: 10.1016/j.eng.2018.12.013

摘要：

在工业领域，如何在多源工业数据的协作分析中保障源数据的私密性与安全性至关重要。本文提出了一种基于雾计算的工业大数据集成与共享方法（Fog-IBDIS），采用云端与边缘端协作的方式，实现工业数据的分布式本地处理，在多源数据的分析中保障源数据的私密性与安全性。首先，在云端设计了任务流图，将多源数据分析过程分解成多个子任务；其次，设计了子任务管理、编译和运行控制、数据集成传输、基本算法库和管理组件五个模块，实现子任务的本地边缘端处理；最后，本文以大型客机制造过程为例，对Fog-IBDIS的运行过程进行了验证，其通过边缘与云端的协作方式，将多来源数据分析任务分解至本地执行，通过中间结果的传输串联实现工业大数据的分析，可保障原始数据的私密性与安全性。

关键词：雾计算工业大数据多源数据数据集成

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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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三元空间大数据跨域可视化分析展望 Perspective

陈为1,张天野1,朱海洋1,王叙萌1,汪云海2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2100553

摘要：三元空间大数据一般定义为由其定义领域（包括数据、对象、任务、应用场景、主体等）所有元素组成的集合。可视分析是一种新兴的人在回路大数据分析范式，可利用人类感知提高人类认知效率。本文探讨三元空间大数据跨域可视化分析，强调三元空间大数据跨域性带来的新挑战——数据、主题和任务域，并提出一个新的可视分析模型和一套方法来应对这些挑战。

关键词：可视分析；三元空间；大数据；跨域

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我国生态环境大数据发展现状与展望

王运涛,王国强,王桥,张庆竹

《中国工程科学》 2022年第24卷第5期页码 56-62 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.021

摘要：

生态环境大数据可以通过提升生态环境治理体系和治理能力现代化来进一步支撑生态文明和美丽中国建设，然而我国生态环境大数据应用还存在思路与技术瓶颈面向“十四五”生态环境保护对生态环境大数据的迫切需求，本文总结了我国生态环境大数据的发展现状，分别从机制建设、技术研发及业务支撑三方面分析我国生态环境大数据发展存在的问题，从生态环境状况智能感知与问题识别、演变规律及驱动机制挖掘、环境污染与生态系统受损溯源分析、情景模拟与预测评估、风险预警与应急决策、工作监督与绩效评价等六个方面指出生态环境大数据发展的重点方向，围绕管理机制体制、数据资源意识、技术研发与示范、资金投入与人才培养分别提出我国生态环境大数据发展对策建议，为“十四五”生态环境大数据高质量发展提供支撑。