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基于分解多目标进化算法的光刻区调度方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第4期50卷 26-32页

作者：张朋张洁王卓君孙可芯东华大学人工智能研究院上海201620 东华大学机械工程学院上海201620

针对晶圆制造系统光刻区调度问题,考虑设备专用性约束、掩膜版数量约束及设备加工能力约束,以最小化总完工时间和光刻成本、最大化晶圆准时交付率和设备利用率为目标,提出了基于分解多目标进化算法的光刻区调度方法.针对非支配前沿点分... 详细信息

针对晶圆制造系统光刻区调度问题,考虑设备专用性约束、掩膜版数量约束及设备加工能力约束,以最小化总完工时间和光刻成本、最大化晶圆准时交付率和设备利用率为目标,提出了基于分解多目标进化算法的光刻区调度方法.针对非支配前沿点分布不均的问题,设计了基于聚类分析的参考点生成方法;综合考虑非支配解的分布均匀性、收敛性及计算资源的合理分配,改进了惩罚边界交叉聚合函数;设计了外部档案变邻域搜索方法,提高算法的求解质量和收敛速度.24组基准算例和晶圆制造仿真系统连续12个月的测试结果表明:提出的分解多目标进化算法相对于多种多目标进化算法,能够取得更好的收敛性和解的多样性.

关键词：晶圆制造系统光刻区多目标调度分解多目标进化算法聚合函数

基于迭代多尺度深度网络的非线性逆散射成像方法

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电波科学学报 2022年第6期37卷 1019-1024,1094页

作者：周辉林黄鑫王玉皞南昌大学人工智能工业研究院南昌330031

传统的迭代多尺度方法(iterative multiscaling approach,IMA)在求解非线性电磁场逆散射问题时,可以自适应提高成像空间的分辨率,缓解逆问题的病态性,但容易陷入局部极小值且无法做到实时重构.文中提出了一种迭代多尺度深度网络,该网络... 详细信息

传统的迭代多尺度方法(iterative multiscaling approach,IMA)在求解非线性电磁场逆散射问题时,可以自适应提高成像空间的分辨率,缓解逆问题的病态性,但容易陷入局部极小值且无法做到实时重构.文中提出了一种迭代多尺度深度网络,该网络结合传统IMA和深度网络的优势,将IMA展开成深度网络模型(命名为IMA-Net).该方法迭代地执行一种感兴趣区域(regions of interest,ROI)提取算法,在不同尺度的ROI内构建目标函数,并将目标函数分解成若干个优化子问题,子问题的迭代更新过程映射到深度网络结构中,交替更新相关分量,求解出目标函数的最优值.实验结果验证了该方法的有效性和优越性,为目标实时重构提供了一个有效方案.

关键词：非线性逆散射迭代多尺度方法(IMA) 深度网络

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基于无标签视频数据的深度预测学习方法综述

电子学报 2022年第4期50卷 869-886页

作者：潘敏婷王韫博朱祥明高思宇龙明盛杨小康上海交通大学人工智能研究院人工智能教育部重点实验室清华大学软件学院

基于视频数据的深度预测学习(以下简称“深度预测学习”)属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域... 详细信息

基于视频数据的深度预测学习(以下简称“深度预测学习”)属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域.深度预测学习遵从自监督学习范式,从无标签的视频数据中挖掘自身的监督信息,学习其潜在的时空模式表达.本文对基于深度学习的视频预测现有研究成果进行了详细综述.首先,归纳了深度预测学习的研究范畴和交叉应用领域.其次,总结了视频预测研究中常用的数据集和评价指标.而后,从基于观测空间的视频预测、基于状态空间的视频预测、有模型的视觉决策三个角度,分类对比了当前主流的深度预测学习模型.最后,本文分析了深度预测学习领域的热点问题,并对研究趋势进行了展望.

关键词：深度学习自监督学习计算机视觉视频预测有模型的视觉决策

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室外大场景神经辐射场综述

图学学报 2024年

作者：董相涛马鑫潘成伟鲁鹏北京航空航天大学人工智能研究院北京邮电大学人工智能学院

对室外大场景进行三维建模，不仅可以完成实时的城市建图和漫游，还能为自动驾驶等提供技术支持。近年来，神经隐式建模的发展十分迅速，神经辐射场NeRF的出现更是将神经隐式建模推上了新的高度。NeRF凭借高质量渲染和任意角度渲染的特... 详细信息

对室外大场景进行三维建模，不仅可以完成实时的城市建图和漫游，还能为自动驾驶等提供技术支持。近年来，神经隐式建模的发展十分迅速，神经辐射场NeRF的出现更是将神经隐式建模推上了新的高度。NeRF凭借高质量渲染和任意角度渲染的特点，已经在可控编辑、数字化人体、城市场景重建等领域得到了广泛的应用。神经辐射场通过深度学习的方法从二维图片及其位姿中学习隐式三维场景，生成新视角图像。然而原始NeRF只能在有界场景下得到逼真的结果，在对室外大场景进行建模时，往往会面临无界背景、模型容量、场景外观等问题。为了将NeRF部署在室外大场景中，研究者们从多个角度进行改进，提出了多样的NeRF变种。本综述将首先介绍神经辐射场的背景，然后从室外大场景的难点切入，对各个难点的解决方法进行分析和讨论，最后对室外大场景NeRF目前的进展进行总结并对未来进行展望。

关键词：神经隐式表达神经辐射场新视角合成室外场景大场景

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人工智能赋能教育:应用现状与未来展望

人民教育 2023年第9期 21-26页

作者：梁正何嘉钰清华大学人工智能治理研究中心清华大学人工智能国际治理研究院

人工智能等新兴技术的迅速发展给经济社会各个领域带来了深远影响。与此同时,人类所需掌握的生活生产技能、掌握与运用这些技能的方式,也随着时代变迁而不断更新。新兴技术正引领教育进入全新的智能化时代,不仅给教育行业提供了众多发... 详细信息

人工智能等新兴技术的迅速发展给经济社会各个领域带来了深远影响。与此同时,人类所需掌握的生活生产技能、掌握与运用这些技能的方式,也随着时代变迁而不断更新。新兴技术正引领教育进入全新的智能化时代,不仅给教育行业提供了众多发展机遇,而且有助于克服其面临的重大挑战。

关键词：人工智能新兴技术生产技能赋能教育时代变迁引领教育智能化时代重大挑战

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智能驾驶数据治理框架研究

暨南学报（哲学社会科学版） 2023年第4期45卷 62-72页

作者：雍晨西南政法大学人工智能法律研究院

智能驾驶数据是智能驾驶汽车运行过程中收集、使用的数据,包括车内数据、路边环境数据以及智能车联数据。这些数据无论是基于个人信息保护还是国家安全立场,都存在风险防范与治理的必要。但是,智能驾驶数据体量巨大、主体多元、涉及权... 详细信息

智能驾驶数据是智能驾驶汽车运行过程中收集、使用的数据,包括车内数据、路边环境数据以及智能车联数据。这些数据无论是基于个人信息保护还是国家安全立场,都存在风险防范与治理的必要。但是,智能驾驶数据体量巨大、主体多元、涉及权益复杂,传统主体赋权路径难以明确数据权属及各方权利义务分配,数据隐私与数据公开的矛盾在智能驾驶领域表现得尤为突出。对此,智能驾驶数据的治理框架需基于参与主体地位不对等、“知情同意”模式失效等场景特征,以“卡—梅框架”理论为指导,强调基于“数据与信息主体联系的强弱”,设置类别化的数据治理规则。具体而言,对主体指向明确的车内数据沿用“知情同意”规则;对结果可能指向个人的其他数据采取默认授权模式,但需要以数据控制者对个人信息保护的强制性义务为前提;对车边环境数据,重点关注数据中的国家安全风险,严格执行数据境内储存、跨境流动审查和对外公开限制的要求。

关键词：数据治理财产规则责任规则卡—梅框架

新型线驱动双关节连续体机器人分析、设计与试验

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机械设计与研究 2023年第2期39卷 19-25页

作者：赵晨鑫姜振华胡俊东华大学机械工程学院上海201620 东华大学人工智能研究院上海201620

介入手术创伤小、恢复快,是当前医学的发展趋势。利用连续体机器人辅助进行介入手术可以提高手术快速性和精准性。基于自主设计的线驱动双关节连续体机器人,提出了一种运动学分析和补偿控制方法。基于分段常曲率假设建立运动学模型,分... 详细信息

介入手术创伤小、恢复快,是当前医学的发展趋势。利用连续体机器人辅助进行介入手术可以提高手术快速性和精准性。基于自主设计的线驱动双关节连续体机器人,提出了一种运动学分析和补偿控制方法。基于分段常曲率假设建立运动学模型,分析了驱动空间、连续体空间、操作空间之间的映射关系。通过MATLAB对机器人的三维工作空间以及末端位置变化与驱动线长度变化之间关系进行了仿真分析。最后建立了运动补偿模型,通过在机器人样机上进行试验与分析,测得与双关节弯曲、旋转相关的三个角度最大误差分别占各自运动范围的3.125%、5.778%、0.972%。试验结果满足实际应用需求,同时验证了运动学分析方法的有效性以及补偿控制的准确性。

关键词：连续体机器人线驱动双关节运动学补偿控制

数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统研究进展

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纺织学报 2022年第9期43卷 1-10页

作者：张洁徐楚桥汪俊亮郑小虎东华大学人工智能研究院上海201620 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

我国纺织产业规模庞大、生产流程长、用工量大,全流程自动化生产仍难以实现。建设数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统,对于推动我国纺织业由劳动密集型向少人或无人化生产转型升级具有重要的作用。系统回顾了纺织机器人生产系统的... 详细信息

我国纺织产业规模庞大、生产流程长、用工量大,全流程自动化生产仍难以实现。建设数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统,对于推动我国纺织业由劳动密集型向少人或无人化生产转型升级具有重要的作用。系统回顾了纺织机器人生产系统的发展历程,提出了数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统体系架构,从装备层、数据层、应用层探讨了补全流程断点的多类型纺织机器人、多链融合的纺织全流程数字主线、多应用协同的纺织生产智能管控3项关键技术及应用,并对实际应用中的问题和挑战进行总结。最后指出高速实时性、灵巧精密性、自主协同性纺织机器人,及具备可解释性、可持续性、韧性的纺织生产智能管控系统是未来可能的发展方向。

关键词：纺织工业机器人智能制造数据驱动生产管控智能系统

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基于多任务学习的多线路公交车程时间预测

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第11期50卷 90-95页

作者：谢文亮沈吟东华中科技大学人工智能研究院湖北武汉430074

针对现有公交车程时间预测方法不适用于公交有限数据集,且难以对区域内多条公交线路进行预测的不足,研究设计了一种基于多任务学习的多线路公交车程时间预测模型.首先,对多线路公交车程时间预测问题进行分析,并根据问题的特点建立多任... 详细信息

针对现有公交车程时间预测方法不适用于公交有限数据集,且难以对区域内多条公交线路进行预测的不足,研究设计了一种基于多任务学习的多线路公交车程时间预测模型.首先,对多线路公交车程时间预测问题进行分析,并根据问题的特点建立多任务学习预测模型,实现同时对多条公交线路的车程时间的预测.然后,采用湖北省X市五条不同公交线路的车程时间数据集进行预测实验.实验结果表明:所设计的多任务学习预测模型能够有效实现对区域内多条公交线路的车程时间的预测,且建模资源消耗少于对每条公交线路单独建立预测模型的总和,对于每条公交线路车程时间的预测精度也优于对每条线路建立的单任务预测模型.

关键词：区域调度多条公交线路多任务学习公交车程时间预测模型