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基于多智能体系统的分布优化算法
针对大规模的复杂网络系统,在理论上研究网络节点之间协同规则,研究网络结构与系统性能之间的关系,构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。
东南大学 2021-04-11
研发Visionome技术算法可智能高效诊断多种眼病
与传统图片级分类标注方法相比,Visionome技术可多产生12倍标签,而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术,团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平,在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像,即能一次获得多个部位的全方位诊断,与传统的人工智能算法相比,Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告,真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱,成为一个接地气的“医生”。
中山大学 2021-04-13
基于分层智能探索算法的玻璃切割优化软件
本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 对于玻璃切割问题约束复杂的特点,本软件有针对性的提出了一种局部解的表示方法,它使算法的分布式部署成为可能,并且大大减少了程序运行时的内存开销。为了提高算法的效率,软件采用了贪心随机的基本搜索框架,并结合问题特点,将搜索过程分为多层嵌套进行,以提高搜索的灵活性和精确性。
华中科技大学 2022-07-27
智能电子象棋平台
完成团队简介:西北大学智能信息处理研究团队成立于2006年,隶属西北大学信息科学与技术学院,主要研究互联网+、大数据分析和媒体计算相关理论和技术,包括医疗数据分析、金融数据挖掘、地址生物信息分类、自然语言处理、图像图形可视化技术、智能嵌入式设备、及软硬件产品开发设计等。目前有在职教师8名,博士后2名,博士、硕士生60余名,本科创新小组及毕业设计学生60余名。研究团队常年承担多项国家及省部级以上科研课题,广泛开展校企合作,和多家知名公司签订合作及技术研发协议,承担多项相关企业委托开发项目。年发表论文30余篇,拥有30多项国家专项、软件著作权等科研成果。   成果内容:智能电子象棋平台是一套包括各种棋类电子棋盘、棋子、棋盘和电脑接口、显示与报警等多个软硬件模块的综合体。其中软件系统实现电子棋盘上的棋局状态的实时显示,记录用户下棋步骤,控制电子棋盘时间同步显示,提醒违反规则等情况和将军情况;此外,还包括棋局状态分析技术,经典棋局对比技术,指导用户下棋,帮助提高棋艺。其中,电子棋盘感应器模块实现棋盘和棋子的设计;软件功能模块实现数据结构和数据库设计、棋局的图像识别及棋谱库搜索;通信模块实现棋局状态的实时传输。  成果成熟度:小试产品阶段(准备中试并投产)。 投资方式:合作开发、技术入股、成果转让
西北大学 2021-05-11
智能工厂管理平台
融合物联网、工业 4.0 和智能制造技术,我们研发了一套专门适用于过程监控的智能化生产线配套软硬件,可以完成配合工艺的生产线生产控制、产品质量控制、生产线 / 环节 / 设备 效能分析,大大降低了人员劳动强度,减少了用工数量,节约了成本 。 可根据企业定制智能模块,进行大数据分析和展示,为企业生产全面智能化打好基础。 一套系统中软件包括中央控制平台、数据分析平台和手机查询 APP 等,硬件以国产自主品牌为核心。该系统已在行业应用了 5 年,稳定可靠。
北京工业大学 2021-04-13
智能电子象棋平台
项目成果/简介:完成团队简介:西北大学智能信息处理研究团队成立于2006年,隶属西北大学信息科学与技术学院,主要研究互联网+、大数据分析和媒体计算相关理论和技术,包括医疗数据分析、金融数据挖掘、地址生物信息分类、自然语言处理、图像图形可视化技术、智能嵌入式设备、及软硬件产品开发设计等。目前有在职教师8名,博士后2名,博士、硕士生60余名,本科创新小组及毕业设计学生60余
西北大学 2021-01-12
智能工厂管理平台
北京工业大学 2021-04-14
融合智能服务平台
融合智能服务大脑以物联网技术为基础,人工智能、大数据、云服务为支撑,智能服务为主体,提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联,业务、应用协同,管理、服务闭环;实现决策科学化、管理精准化、服务个性化,治理水平全面提升,支撑构建高质量服务体系。 1.物联互通:通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范,提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力,达到物物相连的目标; 2.能力复用:将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布,提供智能服务复用能力,实现信息化快速迭代; 3.数据分析:集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块,为客户提供数据汇聚、共享及分析能力,为领导提供更加精准的决策依据; 4.业务协同:提供图形化配置及跨应用协同能力,实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联,消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛; 5.能力开放:集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台,对外提供能力开放,对内完成服务集成,助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展; 6.统一认证:提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能,突出卡码脸一体的识别与核验能力,实现园区用户的一致管理; 7.数字孪生:基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务,突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革; 8.服务闭环:对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力,提升服务质量和管理效能。
正元智慧集团股份有限公司 2022-06-14
基于分层智能搜索算法的玻璃切割优化软件
切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。
华中科技大学 2022-03-28
基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台
近日,上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台,实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控,对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》(中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊),并入选为封面文章,在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者,义理林教授为通信作者。 图说:期刊封面文章 飞秒尺度(1E-15秒)脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程,有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具,在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来,与其相关的研究分别于1999,2005,2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展,越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应,达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化,传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别,结合智能算法对激光器多参数进行全局优化,有望获得理想的飞秒脉冲输出,但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状,光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱,因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题,义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换(TS-DFT)技术,通过时域到光谱的转换,采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法,实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制,光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制,解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制,该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程,发现两者动力学过程具有相似性,提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想,为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说:基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授(欧洲物理学会主席,IEEE/OSA Fellow)在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作,认为本工作极具创新性,开拓了研究锁模动力学新的可能性,很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题,2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金(61575122)的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7
上海交通大学 2021-04-10
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