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搜索结果: 1-15 共查到自动控制技术其他学科 中国科学院相关记录100条 . 查询时间(1.483 秒)
近日,中国科学院上海微系统与信息技术研究所仿生视觉系统实验室李嘉茂研究员团队与路特斯机器人(LOTUS ROBOTICS)合作在智能驾驶感知领域取得了重要进展。
中国科学院深圳先进技术研究院专利:中药颗粒电子配药柜及系统
2021年12月,中国科学院沈阳自动化研究所在中科院先导等项目支持下,针对电梯大批量定制的需求,经过近两年的攻关,创新性地设计、研发出的国内首条电梯上坎门头自适应可重构柔性装配线正式通过验收,并获得国内自主品牌电梯龙头企业杭州西奥电梯有限公司的高度认可。当前,我国离散制造业正逐步从批量化生产阶段向个性化定制生产阶段转变。但当前的大批量、刚性制造模式却难以满足大批量个性化定制生产的需求。电梯、航空航...
2021年11月3日上午,2020年度国家科学技术奖励大会在北京隆重召开。由中国科学院自动化研究所作为唯一完成单位的项目“视觉运动模式学习与理解的理论与方法”荣获2020年度国家自然科学奖二等奖。项目主要完成人为胡卫明研究员、刘成林研究员、李兵研究员、张笑钦教授、王恒博士。
近日,国家“十三五”科技创新成就展在北京展览馆开幕。展览以“创新驱动发展 迈向科技强国”为主题,重点展示我国深入实施创新驱动发展战略、建设创新型国家所取得的重大成果。 中国科学院自动化研究所仿生机器鱼、全网全媒体版权内容实时监测云服务平台、跨模态医疗分析推理技术与系统、智能财务监管与服务系统等多项成果参加了展览。
在人工智能领域,目前人工神经网络中被广泛使用的反向传播算法(Backpropagation,BP)采用全局优化策略,这种端到端的学习方法性能卓越,但学习过程能量消耗大,且缺乏灵活性。中国科学院脑智卓越中心徐波、蒲慕明联合研究团队近期借助生物网络中发现的介观尺度自组织反向传播机制(Self-backpropagation,SBP),在更具效率和灵活性的类脑局部学习方法方面取得了重要进展。
2021年10月,中国科学院沈阳自动化研究所在车间智能调度方面研究取得新进展,基于深度强化学习方法实现了动态订单下可重构车间对动态生产调度和车间重构的实时优化和智能决策,研究成果发表在International Journal of Production Research。由于车间调度问题大多属于NP难问题,传统元启发式算法只能在多项式时间内求得近优解。对大规模问题,元启发式算法的求解时间难以满足...
脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是第三代人工神经网络,其中多类型的脉冲神经元含有丰富的历史信息,并通过生成离散脉冲序列的方式来异步、高效地传递时空信息。这些特征在增强SNN信息处理能力的同时也带来了高效优化的挑战。采用全局的梯度反向传播算法(Backpropagation,BP)来直接优化SNN,其学习代价高昂且并不具备生物合理性。与之相比,生物网络中多采...
2017年1月9日,国家科学技术奖励大会在北京人民大会堂举行。由中国科学院数学与系统科学研究院吕金虎研究员牵头完成的成果“复杂动态网络的同步、控制与识别理论与方法”荣获2016年度国家自然科学二等奖。自2007年以来,中国科学院数学与系统科学研究院已连续11年共获得14项国家自然科学奖二等奖(第一完成单位)。
由于近年来出现多型号并举、多阶段任务并行的复杂局面,使传统的总装生产模式在一定程度上不能满足多型号生产及转换快速响应的要求,也影响了产能的扩大。为促进产业发展,中国科学院沈阳自动化研究所在近期举办了航天科工装配及系统集成技术交流会,会议得到了15家航天产品总装厂的大力支持,吸引了30多位专家、领导出席。
中国科学院沈阳自动化研究所(以下简称“沈阳自动化所”)消息,近日,“2016年智能制造高峰论坛暨家电业智能制造创新战略联盟成立大会”在山东青岛隆重召开。此次大会以“协同创新 智造未来”为主题,共同探讨我国智能制造的发展之路。国家工信部消费品司司长高延敏、青岛市经信委主任项阳青等在大会上致辞。
2016年1月14日,挪威奥斯陆大学教授张彦访问中国科学院沈阳自动化研究所,并为科研人员作了题为Cyber Physical Energy Systems: challenges and solutions的报告。中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室主任曾鹏接待并参与了学术讨论。
2015年12月7日,中国科学院在北京公布该院2015年院士增选结果,我校宣益民教授当选为中国科学院技术科学部院士。
2015年10月22日,中国科学院自动化研究所戴汝为院士研究团队应邀为参加中国科学技术信息研究所国家工程技术图书馆院士报告会,并作“中国原创科学思想支撑信息时代科技发展”专题讲座。讲座由中国科学技术信息研究所戴国强所长主持,戴所长首先代表所里全体研究人员对戴院士及其团队的到来表示欢迎。他希望大家珍惜这次难得的机会,认真听讲,深刻领会。讲座听众来自北京理工大学、北京城市学院、北京化工大学等多所高校。

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