李德毅著名计算机工程和人工智能专家

软件产业,被喻为中国在新世纪实现信息化的开山之"器",作为计算机和人工智能方面的专家,您如何看待我国软件产业的发展?     

序言

多智能体的协同导航与控制作为人工智能及导航控制的重要分支,在当今受到广泛关注.“多智能体系统协同导航与控制技术”专栏,致力于探索自然界中生物个体间的信息交互和共享机制,发掘多智能体之间灵活有效的协同方法,解决导航、定位、环境感知等问题,以提高多智能体在复杂环境下的决策与工作能力.     

一种智能化元器件检测系统的研究

为解决航天元器件筛选检测过程中存在的计划管理不合理、过程管控不透明、灵活性不够、人工参与过多等问题,按照智慧工厂的参考模型,提出了一种元器件智能化检测管理系统的构建方案,并对所需关键技术进行了分析,集成了物联网、机器视觉、大数据分析、ERP技术,实现了检测业务的信息化、自动化、智能化。验证了航天某元器件可靠性中心的智能化检测系统,并进行了技术实现,为同行业的技术研究、应用实施提供了参考。     

人工智能在航天领域中的应用

“开发天疆”已成为美、苏、日、欧空局的科学家们最热门的话题,这些国家和地区先后制定了各自的空间开发计划,规模相当庞大,技术也非常复杂、多样,对可靠性的要求也越来越高。这就要求进一步提高机械化和自动化的水平,人工智能技术是达到这一目的的重要手段之一。它可以使一系列的复杂操作、管理和应用实现高可靠性,产生惊人的经济效益。由NASA制定的,有日本、欧空局等参加的空间站计划推动了人工智能技术的开发,这些国家和地区的空间开发机构、大     

液体火箭发动机智能健康监控技术研究进展

健康监控技术作为改进和提高液体火箭发动机安全性与可靠性的核心关键技术,近年来其智能化发展的趋势十分明显。本文简要回顾了液体火箭发动机健康监控技术的发展历程;重点围绕基于传统人工智能的方法和基于深度学习的方法两个方面,对智能故障检测与诊断方法进行了系统地介绍;进一步阐述了健康监控系统在方案设计和实际应用等方面的研究现状,以及智能健康监控系统的发展情况;最后对今后健康监控技术的发展趋势进行了分析和展望。     

面向军事应用的航空人工智能技术架构研究

通过全面梳理国内外面向军事应用的航空装备智能化发展现状,紧密围绕未来智能化空中作战的任务场景,给出航空军用人工智能技术的概念和内涵,并依据智能系统信息运行模型,提出不同运行层级的航空装备智能升级的途径和方法。在此基础上,形成包含基础使能、关键技术群、智能系统、运行层级的航空人工智能技术架构,对关键技术群按面向运行层级、面向功能需求、面向基础使能进行分析,得到重点技术发展方向,并给出提升我国航空装备智能化水平的具体措施建议,为制定相关航空人工智能技术规划提供参考。     

拟人智能控制三级倒立摆机理的研究

从杂技顶杆演艺的机理出发,采用相平面分析法并结合人的控制经验,阐述一种比较直观的定性分析与定量估算相结合的拟人智能控制倒立摆方法,从而形成一级倒立摆的控制规律.在引入"等效小车"概念的基础上,易将一级倒立摆系统的分析方法推广到二级、三级(甚至更多级)倒立摆系统的分析.理论分析与实测结果是一致的,从而表明相平面这种定性的分析方法分析倒立摆是可行的.      

关于条件蕴涵的一个注记(英文)

非单调推理与条件蕴涵之间存在着紧密的联系 ,众多研究人员从不同角度对此进行了研究 ,其中 ,C.Boutili-er与 P.Lamarre证明了一些条件逻辑系统刻画的条件蕴涵可以作为非单调后承的对应物。本文基于 Friedman与Halpern提出的 PS(Plausibility space)概念 ,探讨了具有非单调特性的条件蕴涵的性质 ,刻画了可以充当非单调后承在对象语言层对应物的条件蕴涵的一般特征     

基于视频帧间运动估计的无人机图像车辆检测

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络,可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测,具有重要的应用前景。为此,提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法,并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围,对MobileNet-SSD网络进行裁剪,构建轻量化单帧图像检测器;为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题,引入帧间运动矢量估计,根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围,并利用检测结果进行修正,实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注,搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集;同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证,结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用,具有轻量化的特点;同时相比于单帧检测法,引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度,并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。      

自然语言处理及其应用前景的研究

自然语言处理是人工智能领域的一个热点研究领域。文章首先介绍了自然语言处理及其定义,并简要回顾了自然语言处理的发展历史和研究内容,同时也对自然语言处理的前景进行了展望。文章最后认为在自然语言处理研究成功后,机器可能会主动思考。由此提出可能诞生诸如机器心理学和机器认知学等新的研究领域。