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具身智文本内容生成的咖啡机器人系统设计

高技术通讯 2024年第6期34卷 651-658页

作者：陈华舒卢振利王伟栋盐城工学院机械工程学院盐城224051 常熟理工学院电气与自动化工程学院常熟215500 苏州东控自动化有限公司常熟215500

本文基于东控协作机器臂、咖啡机,融合智文本内容生成-生成式预训练转换器(AIGC-GPT)的大语言生成式模型设计了一款智能咖啡机器人系统,该系统能够实现基于ChatGPT的语音对话,根据语音对话自动化制备咖啡及咖啡拉花。通过Azure认知服务(... 详细信息

本文基于东控协作机器臂、咖啡机,融合智文本内容生成-生成式预训练转换器(AIGC-GPT)的大语言生成式模型设计了一款智能咖啡机器人系统,该系统能够实现基于ChatGPT的语音对话,根据语音对话自动化制备咖啡及咖啡拉花。通过Azure认知服务(ACS)技术整合协作机器人和GPT,使咖啡机不再仅仅是一台传统的咖啡制作设备,而是一个集智能、互动、个性化为一体的咖啡制作平台。这种设计包括语音控制的自动咖啡制作与点单、个性化推荐、咖啡品质控制等。这种创新性的融合有望为咖啡业和其他领域带来新的机会,提高用户满意度和创造更具吸引力的咖啡馆体验。

关键词：协作机器人 ChatGPT Azure认知服务(ACS) 人机交互

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生物启发式的模式挖掘方法综述

计算机工程与应用 2024年第16期60卷 19-33页

作者：韩萌何菲菲张瑞华李春鹏孟凡兴北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

频繁项集挖掘、关联规则挖掘和高效用项集挖掘是模式挖掘中相互关联且不断发展的三个领域。近年来,由于传统算法无法应对爆炸式增长的数据环境,启发式算法已成为模式挖掘方法中的研究热点。为揭示模式挖掘领域的研究与发展现状,从粒子... 详细信息

频繁项集挖掘、关联规则挖掘和高效用项集挖掘是模式挖掘中相互关联且不断发展的三个领域。近年来,由于传统算法无法应对爆炸式增长的数据环境,启发式算法已成为模式挖掘方法中的研究热点。为揭示模式挖掘领域的研究与发展现状,从粒子群、遗传、蚁群、蜂群等多个生物启发式算法角度对近年的频繁模式和高效用项集方法研究成果进行全面的分析与总结。对不同生物启发的模式挖掘方法,从使用策略、对比算法、数据集、优缺点进行概述,对相同数据集的实验结果及性能指标进行详细的对比分析。针对目前生物启发式模式挖掘方法中的不足,提出了下一步的研究方向,包括动态数据流、多目标进化、模糊计算和复杂数据类型的研究。

关键词：生物启发式频繁项集关联规则高效用项集

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概念漂移检测与适应方法综述

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 75-88页

作者：孟凡兴韩萌李春鹏张瑞华何菲菲北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

随着数据信息的急速增长,数据流自身特征呈现多样化,这对概念漂移处理方法的研究提出了新的要求。以往基于性能退化的检测思路无法应对标签非即时可用环境,由此推动了无标签检测方法的研究。集成与增量学习的研究推动了漂移适应方法研... 详细信息

随着数据信息的急速增长,数据流自身特征呈现多样化,这对概念漂移处理方法的研究提出了新的要求。以往基于性能退化的检测思路无法应对标签非即时可用环境,由此推动了无标签检测方法的研究。集成与增量学习的研究推动了漂移适应方法研究的进步。分别针对标签是否即时可用两种情况对漂移检测方法进行详细分析,同时以模型组成为基础,重点从集成角度对漂移适应方法进行分析说明。针对不同思路的漂移处理方法,从核心思路、对比模型、优点与局限性等方面进行全面总结,同时将不同思路的漂移处理方法进行整体对比。给出了该领域未来的研究方向,包括噪声区分、阈值设定与指标多样化的研究。

关键词：漂移检测漂移适应标签可用性模型组成

区块链中的公钥密码:设计、分析、密评与展望

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计算机学报 2024年第3期47卷 491-524页

作者：黄可李雄袁晟刘星宇张小松电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院) 成都611731

比特币的成功,吸引了人们研究区块链、加密货币以及相关的公钥密码算法的兴趣.然而,将公钥密码算法成功应用于新的加密货币设计,仍然面临很多挑战.一方面,设计适用于区块链的公钥密码算法并非易事,这是因为区块链具有独特的结构和应用环... 详细信息

比特币的成功,吸引了人们研究区块链、加密货币以及相关的公钥密码算法的兴趣.然而,将公钥密码算法成功应用于新的加密货币设计,仍然面临很多挑战.一方面,设计适用于区块链的公钥密码算法并非易事,这是因为区块链具有独特的结构和应用环境,对密码算法提出了严苛的要求,如短签名长度、无需可信第三方等.随着区块链向多功能发展,需要考虑更多需求和功能.其中,安全性、隐私性和去中心化这三个问题涉及“三元悖论”,同时解决两个或更多问题通常较为困难.当前的研究文献主要关注区块链技术及其原理,对相关密码算法的系统调研和分析不足.为了帮助读者了解和逐步掌握公钥密码算法设计的技巧和经验,并填补相关调研文献的空白,本文对相关密码算法的现状与研究进行了系统而深入的调研.通过8个案例、2个通用构造以及相关证明技巧的讨论,本文为读者提供了由易到难的算法设计教程和相关经验.此外,本文还探讨了商用密码应用与安全性评估(简称“密评”)相关的概念和研究,以促进区块链相关密码技术按照国家技术标准的要求进行实际应用.最后,本文对相关密码算法的设计难点进行了系统总结,并展望了未来的研究热点和具有挑战性的问题.

关键词：区块链公钥密码算法算法设计复杂性分析密评

基于28 nm RRAM的可重构真随机数发生器

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浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1516-1523页

作者：宋长坤郑彩萍陈铖颖厦门理工学院光电与通信工程学院福建厦门361024

基于阻变存储器(RRAM)电流饥饿型环形振荡器的真随机数发生器(TRNG)方案,提出交替读写的操作模式,优化熵源重构机制.针对现有RRAM在多操作周期下跨导线性化问题,提出熵可配置电阻窗口钳位电路.通过减小电阻窗口获得RRAM非线性的最大化,... 详细信息

基于阻变存储器(RRAM)电流饥饿型环形振荡器的真随机数发生器(TRNG)方案,提出交替读写的操作模式,优化熵源重构机制.针对现有RRAM在多操作周期下跨导线性化问题,提出熵可配置电阻窗口钳位电路.通过减小电阻窗口获得RRAM非线性的最大化,所提电路能够有效避免RRAM出现过度置位、过度复位的现象,保证熵源稳定性.基于UMC 28 nm HKMG工艺对TRNG进行流片.输出数据统计性测试结果通过了NIST SP800-22所有测试集的真随机数标准测试.检测结果表明,在高斯分布的95%置信区间,所有统计数据的自相关函数值均落在-0.003~0.003,输出序列具有良好的随机性.

关键词：阻变存储器(RRAM) 真随机数发生器(TRNG) 熵源电流饥饿型环形振荡器跨导线性

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避免近期偏好的自学习掩码分区增量学习

软件学报 2024年第7期35卷 3428-3453页

作者：姚红革邬子逸马姣姣石俊程嗣怡陈游喻钧姜虹西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021 空军工程大学航空工程学院陕西西安710051

遗忘是人工神经网络在增量学习中的最大问题,被称为“灾难性遗忘”.而人类可以持续地获取新知识,并能保存大部分经常用到的旧知识.人类的这种能持续“增量学习”而很少遗忘是与人脑具有分区学习结构和记忆回放能力相关的.为模拟人脑的... 详细信息

遗忘是人工神经网络在增量学习中的最大问题,被称为“灾难性遗忘”.而人类可以持续地获取新知识,并能保存大部分经常用到的旧知识.人类的这种能持续“增量学习”而很少遗忘是与人脑具有分区学习结构和记忆回放能力相关的.为模拟人脑的这种结构和能力,提出一种“避免近期偏好的自学习掩码分区增量学习方法”简称ASPIL.它包含“区域隔离”和“区域集成”两阶段,二者交替迭代实现持续的增量学习.首先,提出“BN稀疏区域隔离”方法,将新的学习过程与现有知识隔离,避免干扰现有知识;对于“区域集成”,提出自学习掩码(SLM)和双分支融合(GBF)方法.其中SLM准确提取新知识,并提高网络对新知识的适应性,而GBF将新旧知识融合,以达到建立统一的、高精度的认知的目的;训练时,为确保进一步兼顾旧知识,避免对新知识的偏好,提出间隔损失正则项来避免“近期偏好”问题.为评估以上所提出方法的效用,在增量学习标准数据集CIFAR-100和miniImageNet上系统地进行消融实验,并与最新的一系列知名方法进行比较.实验结果表明,所提方法提高了人工神经网络的记忆能力,与最新知名方法相比识别率平均提升5.27%以上.

关键词：增量学习灾难性遗忘持续学习自学习掩码近期偏好区域隔离

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面向垃圾分类场景的轻量化目标检测方案

浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 71-77页

作者：陈健松蔡艺军厦门理工学院光电与通信工程学院福建厦门361024

针对边缘端进行垃圾检测分类实时性差的问题,提出轻量化的Yolov5垃圾检测解决方案.引入Stem模块,增强模型对输入图像的特征提取能力.将backbone的C3模块进行改进,提高特征提取能力.使用深度可分离卷积替换网络中的3×3降采样卷积,实现... 详细信息

针对边缘端进行垃圾检测分类实时性差的问题,提出轻量化的Yolov5垃圾检测解决方案.引入Stem模块,增强模型对输入图像的特征提取能力.将backbone的C3模块进行改进,提高特征提取能力.使用深度可分离卷积替换网络中的3×3降采样卷积,实现模型轻量化.使用K-means++算法重新计算物体的锚框值,使模型在训练过程中能够更好地预测目标框的大小.通过实验研究对比可知,改进模型相比于Yolov5s模型,mAP_0.5提升了0.8%,mAP_0.5:0.95提升了3%,模型参数量减少到原来的77.9%,推理速度提升了21.9%,极大地提高了模型的检测性能.

关键词：垃圾分类 Yolov5 深度可分离卷积 K-means++算法 Stem模块

基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法

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机械工程学报 2024年第6期60卷 82-90页

作者：狄子钧袁东风李东阳梁道君周晓天信苗苗曹凤雷腾飞山东大学信息科学与工程学院济南250100 山东大学控制科学与工程学院济南250061 齐鲁理工学院机电工程学院济南250200

目前,生产加工流程正向着智能化迈进,设备的故障诊断及预测性维护在保障企业生产效率,降低生产成本方面起着至关重要的作用。刀具作为数控机床的切削工具,其实时健康状态直接影响着机床的加工效率和产品质量。对刀具磨损状态的精准监测... 详细信息

目前,生产加工流程正向着智能化迈进,设备的故障诊断及预测性维护在保障企业生产效率,降低生产成本方面起着至关重要的作用。刀具作为数控机床的切削工具,其实时健康状态直接影响着机床的加工效率和产品质量。对刀具磨损状态的精准监测有助于避免因刀具失效导致的产品质量问题。基于此背景,研究一种基于深度学习的刀具故障诊断方法,将高效通道注意力应用到多尺度卷积神经网络中,提出基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法,利用通道特征学习将机床主轴不同方向的振动信号进行自适应的特征融合,从而提升刀具磨损状态诊断精度。此外,设计刀具磨损试验平台,用于采集符合实际生产的数据,在实际生产场景中验证所提算法的性能。试验结果表明,所提出方法较多尺度网络的刀具故障诊断准确率提高4.47%。

关键词：刀具故障诊断多尺度卷积神经网络高效通道注意力特征融合智能制造

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废旧锂离子电池正极材料回收技术研究现状

中国有色金属学报 2024年第6期34卷 1830-1847页

作者：尹逸雄任永生马文会雷云伍继君李绍元魏奎先詹曙昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093 东京大学材料工程学院东京113-8656 普洱学院理工学院普洱665000 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

为了保护环境和节约化石能源,电动汽车正逐步代替传统的内燃机汽车。锂离子电池具有高能量密度、高工作电压、循环性能好、使用温度范围广等特点,近年来被广泛应用于新能源汽车。随着新能源汽车的快速发展,大量动力电池将陆续进入退役... 详细信息

为了保护环境和节约化石能源,电动汽车正逐步代替传统的内燃机汽车。锂离子电池具有高能量密度、高工作电压、循环性能好、使用温度范围广等特点,近年来被广泛应用于新能源汽车。随着新能源汽车的快速发展,大量动力电池将陆续进入退役期。退役的锂离子电池若处置不当,其电解液、隔膜等有机物会对环境造成严重污染,同时锂离子电池的正极材料中含有大量的的有价金属没有得到充分利用。本文综述了退役锂离子电池正极材料回收处理技术,主要包括电池的预处理、火法冶金和湿法冶金技术,并对比了各种技术的优缺点。在此基础上,展望了未来锂离子电池正极材料回收技术发展方向。

关键词：退役锂离子电池有价金属正极材料回收