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国家语委语言智能研究中心是国家语言文字工作委员会依托首都师范大学于2016年8月设立的全国第三个科研基地。基地紧紧围绕我国语言文字信息化的重大需求,以“创新、交叉、协同、一流”为目标,开展具有国际前沿高端水平的“语言理解-表达-评价智能模型”和“技术应用系统”研究,以语言智能理论、语言智能技术和语言智能资源与应用为主要研究方向,构建教育大数据资源,突破语言理解与生成、复杂文字、连续语音、动态图像数...
天津科技大学人工智能学院人工智能与车辆安全工程团队由阮世捷教授、王林副教授、刘思、李佳4位教师组成,团队主要从事车辆安全、人体损伤生物力学、有限元方法建模等领域的研究,具有交叉学科的特征。团队承担了包括国家自然科学基金、天津市科委基金项目、美国福特汽车公司“高等学校科学研究项目”以及横向课题等科研项目10余项,在国内外重要学术期刊发表学术论文100余篇。
复杂信号处理与智能计算系统研究团队由龚国良教授、张宇副教授组成,团队从事人工智能芯片设计,智能计算系统、装备及终端应用产品研发,针对智慧医疗中的医学图像处理、生物信号处理,自然语言处理和大语言模型,计算机视觉和机器视觉、智能电网、智慧油田、工业自动化生产控制中的不完整、不精确信号处理,高动态复杂条件下的运动目标、小目标识别与跟踪等,开展深度学习、机器学习算法研究、软件开发与智能计算装备研制。团队成...
天津科技大学人工智能学院大数据挖掘技术与生物医学科研团队由孙林教授、吕娟副教授、徐文静博士等组成,从事大数据挖掘技术、机器学习、深度学习、生物医学、医学图像处理、生物信息学、粒计算、食品健康等领域的理论及应用研究和产品研发。针对人工智能、生物医学、生物信息学、大数据与数据挖掘等领域中的不确定性数据建模、智能医学数据分析、医学影像处理与识别、健康大数据挖掘与分析等问题,开展面向大规模复杂场景的知识获...
天津科技大学人工智能学院计算机视觉与自动驾驶团队针对自动驾驶、机器人、工业检测、智能交通等领域产生的立体匹配、图像分析、环境感知、三维重建、模式识别、规划决策等人工智能问题,开展面向复杂场景的计算机视觉和深度学习等人工智能基础应用技术研究。
海南大学信息与通信工程学院团队汇总表。
当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展,从信息的载体到信息处理的各个环节,广泛地应用人工智能来处理各种信息。拟建人工智能实验室将紧密围绕国家在人工智能产业化方面的需求,追踪国际科技的发展前沿,同时考虑服务于国民经济建设的需求,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,构建开放协同的人工智能科技创新体系,把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征,坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体...
江西师范大学计算机信息工程学院“智能信息处理”教学科研团队依托物联网与智能计算江西省高等学校高水平工程研究中心成立于2003年,现有教职工23人,其中教授9人,校聘教授1人,副教授10人,高级实验师2人,讲师1人。围绕自然语言处理、机器视觉和多模态信息处理等相关方向,以应用为驱动、系统为支撑、服务为导向,在文本生成、古籍自然语言处理、谣言检测、知识抽取、工业缺陷检测、视觉对话和多模态教师言行建模、...
人工智能(Artificial Intelligence,AI)在新药研发中究竟扮演什么角色?
2024年2月13日,这篇论文在线发布于开放获取期刊 Front. Cell Dev. Biol.。该刊关注发育生物学,目前影响因子5.5。论文作者是来自西安市红会医院的郭昕宇(Xinyu Guo)、董亮(Liang Dong)和郝定均(Dingjun Hao),通讯作者郝定均是西安市红会医院脊柱病医院院长,同时是西安交通大学医学部博士生导师。
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS(Cuckoo search)算法更新概率和搜索步长...
针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪。
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...

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