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机器学习能发现具有自杀倾向的病人

Artificial Intelligence Helps in Learning

                       Artificial Intelligence Helps in Learning How Children Learn
    Alison Gopnik, author of “Making AI Human” in Scientific American’s June issue describes the use of Bayesian statistics to outline how youngsters infer the basics of cause and effect.
     By Alison Gopnik | Scientific American June 2017 Issue

Credit: Blutgruppe Getty Images
In science, we use statistics and experiments to figure out causal relationships. Researchers in artificial intelligence and machine learning have started to design software that allows computers to learn about causes the way that scientists do. Over the past 15 years, researchers in my laboratory have shown that children learn in much the same way.

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新无人机能改变传统设备操作方式

 

新无人机能改变传统设备操作方式
 

 

图片来源:CIENCE CHINA PRESS

近日,新加坡国立大学无人机系统研发团队,开发出新型复合无人飞行器U-Lion。这种无人机可以像直升机一样垂直起降,并且可以像普通飞机一样巡航飞行。相关论文发表于《中国科学:信息科学》英文版。

过去几十年中,复合无人机因其在军事和民用中的巨大潜在应用价值,吸引了各国科学家的兴趣。但由于垂直起降无人机和固定翼无人机存在巨大结构差异,将两个功能组合在一架无人机上是巨大挑战。因此,现有复合无人机会优化两种飞行模式中的一种。此外,由于在两种飞行模式切换过程中气动力具有高度不确定性,飞行模式的切换过程难以实现自动化。

为了解决这些问题,研究人员为U-Lion使用了尾座式构型,并采用可变形的机翼和矢量推进的动力装置,以便设备适用于不同的飞行模式。U-Lion的机翼可以完全收起或展开,以提高飞行稳定性或提供有效的升力。新无人机也能完全自主飞行,例如,自主进行飞行模式的转换。

U-Lion可以根据任务的需求,切换垂直悬停或者巡航模式,机翼可以根据飞行状态调整到优化状态,以克服无人机航模式切换不确定性,实现全包线飞行的有效性。U-Lion让复合型无人机离实际应用更近了一步。

研究人员表示,U-Lion的双重优化飞行模式会带来一种新的无人机操作理念,而快速反应和定点悬停的能力让其具有了巨大应用潜力,例如,垂直起降功能能让其在海上船只上作业,巡航功能使其进行远距离、长航时任务。在未来的5到10年内,复合式无人机将能被广泛用于森林测绘、海上巡检、电力巡检、灾害防治等领域。

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“人工智能”有望成可触摸增长点
首次写入政府工作报告 人工智能被列为重点工作
 

 

 
3月9日,在2017年中国家电及消费电子博览会上,消费者感受人工智能新趋势。本报记者 屠知力摄
 
 
无人驾驶汽车。新华社记者 刘 潺摄
 
 
互联网医院远程医疗。龙 巍摄(人民视觉)
 
一年前,人工智能AlphaGo和世界顶尖棋手的围棋人机大战震惊了世界,这只是人工智能(AI)应用的一个缩影;在刚刚闭幕的全国两会上,“加快人工智能等技术研发和转化”首次出现在政府工作报告中,成为2017年重点工作任务的内容之一。
 
重庆市科学技术研究院院长潘复生认为,这展现了中国对新技术领域的高度重视。
 
作为新一轮科技革命的重要代表之一,人工智能正由科技研发走向行业应用,成为全球经济发展的新动力。在业内人士看来,人工智能不是一项单一的科技产业,而是将其他行业进行融合的工具,例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”,将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下,谁率先在应用上实现突破,谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势,“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。
 
人工智能在中国发展迅猛
 
你还以为人工智能很遥远吗?
 
身体不舒服,想要打开手机淘宝问问医生,但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个?
 
笔者了解到,阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜——医药健康智能问答引擎,这个类似于智能问答机器人的引擎,可以回答普通用户的一般性医药健康的问题,然后根据用户的需求进行选择,将用户自动匹配给相应的医生或者药师。
 
事实上,目前,从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备,到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴,从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服,到应用在智能汽车的自驾技术,都能看到人工智能的身影。
 
来自河北唐山的高先生新近买了一辆车,在尝试各种车载智能设备时,他感慨地对笔者说:“我觉得现在很多汽车技术就挺智能的,比如自动泊车、导航路径规划等,这些都方便了驾驶。”不过,在他看来,“如果未来能够普及自动驾驶就更先进了。”
 
高先生的想法其实并不遥远。业界人士认为,人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如,人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用,通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情,能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。
 
“人工智能”一词,通常被认为是1956年在达特茅斯会议上诞生的,61年来,人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今,人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴,创造出了一个无比广阔的市场,中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇,表现亮眼。有观察者认为,中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。
 
过去的一年里,长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷发布人工智能家电产品,希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。
 
不久前,搜狗公司发布2016全年财报,搜狗CEO王小川表示,搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中,让用户表达和获取信息更简单,让人工智能真正惠及人类。
 
全球人工智能研发的脚步正在加快,中国也不甘示弱。近年来,百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室,并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上,“百度大脑”推出,该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。
 
去年,杭州政府联合13家企业,为这座拥有2200多年历史的城市,安装了一个人工智能中枢——杭州城市数据大脑。在杭州萧山区的部分路段的初步试验中,城市大脑通过智能调节红绿灯,车辆通行速度最高提升了11%。
 
交通拥堵,只是城市大脑迎战的第一个难题。城市大脑的目标,是让数据帮助城市来做思考和决策,将杭州打造成一座能够自我调节、与人类良性互动的城市。
 
阿里集团相关负责人向本报介绍说,城市大脑的内核采用了阿里云ET人工智能技术,可以对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源。此外,拥有领先人工智能技术的阿里云ET,开始在城市治理、交通调度、工业制造、健康医疗、司法等领域成为人类的强大助手。
 
在腾讯,人工智能研究项目包括WHAT LAB(微信-香港科技大学人工智能联合实验室)、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。
 
在百度董事长兼首席执行官李彦宏看来,人工智能犹如新的科技革命,为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进,无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来,它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点,蓄势待发。
 
为发展更新“发动机”
 
科技部相关负责人透露,多年来,科技部通过“863”、“973”、科技支撑计划等一系列科技计划,积极推动人工智能技术发展。在关键技术攻关方面,重点支持了智能计算机系统、智能机器人、自动信息处理,在智能交通、智能电网、智慧城市等方面也支持了一批项目。下一步,我们正在集聚科技界、企业界的专家和创新型企业,包括一些年轻的创业者,共同制定促进中国人工智能创新发展的规划,推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用。
 
人工智能缘何如此被看重?
 
小米科技董事长兼CEO雷军认为,人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命,对人类生活的方方面面将产生深远的影响。“大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。”
 
“众多研究表明,人工智能对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆,将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。”李彦宏说。
 
在一篇《人工智能,“奇点时刻”临近?》的文章中,中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平认为,发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测,到2035年,人工智能将帮助这些国家生产率提高40%左右。
 
对于中国而言,人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说,借助人工智能新技术实现自动化,将极大提高生产率,节省劳动成本;优化行业的现有产品和服务,提升其质量和劳动生产率;通过创造新市场、新就业等,将促进市场更加繁荣,开拓更广阔的市场空间。
 
而在产业升级方面,中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服,人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力,一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金;二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下,传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务,提高收益,降低企业成本。因此,制造业既是人工智能可以大有作为的领域,也是中国发展人工智能的优势领域。
 
《全球人工智能发展报告2016》显示,中国人工智能专利申请数累计达到15745项,列世界第二;人工智能领域投资达146笔,列世界第三。
 
据艾瑞咨询预计,2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。
 
中星微电子有限公司董事长邓中翰指出,就制造业而言,“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题(如建模),就可以通过深度学习,在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用,对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。
 
面向未来长远布局
 
业内人士认为,在人工智能这场科技浪潮中,中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争,中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局,“人工智能+”的发展,需要面向未来,做出长远布局。
 
“未来5到10年,人工智能将像水和电一样无所不在,可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业,一个全新的‘人工智能+’时代正在到来。”科大讯飞董事长刘庆峰表示,人工智能落地应用是硬道理,“2016年是人工智能元年,2017年则是人工智能应用年。”
 
目前,在驾驶领域,通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,电脑可以在无人主动操作下,自动进行操作;在个人助理领域,通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络,可以实现人机交互;在金融领域,通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息,人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务;在电商零售领域,主要是利用大数据分析技术,智能的管理仓储与物流、导购等方面,用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外,在安防、教育、医疗健康等众多领域,人工智能都有着广泛的应用。
 
不过,尽管对未来的智能生活充满期待,邓中翰仍提醒说,人工智能还有诸多潜能有待挖掘,也有诸多问题有待解决。
 
姜奇平指出,人工智能能够帮助人类提高工作效率、提升生活品质。但对人工智能的发展感到欣喜的同时,也要理性面对人工智能对人类提出的挑战。对人工智能发展带来的负面问题如何监管,是国际社会普遍关心的话题。
 
同样的,还有人担心,人工智能正在导致一些职业的消失,对此,刘庆峰认为,未来,越来越多的工作可能被机器替代。在新的工作岗位没有被完全创造之前,需要考虑制定智能时代的社会财富分配体系、社会工作保障和救助体系。并且,对人工智能在行业应用的规范和要求,也需要加快建立相应的法律法规体系。
 
专家同时指出,在迅猛发展的同时,也要警惕人工智能行业出现泡沫,比如一些“伪智能”、蹭概念的产品。事实上,真正的人工智能往往是悄无声息地发挥作用,比如语音识别、深度学习、视觉识别、新搜索技术等。此外,目前人工智能的市场认知多停留在概念与实验层面,对于人工智能在各行业的应用及产业化落地进度还是认识不足,要警惕跟风式的投资。
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DNA数据存储新法问世

 

 

研究人员创建了一种在DNA中存储数据的新方法。图片来源:Novi Elisa/shutterstock

人类正面临着一个数据存储的问题——全世界在过去两年中产生的数据比之前的数据总和还要多,并且这种信息迸发的趋势很快就将超过硬盘能够承载的能力。如今,研究人员报告说,他们想出了一种新的方式将数据编码进脱氧核糖核酸(DNA),从而创造出迄今最高密度大规模数据存储方案。

在这套系统中,1克DNA具有存储215拍字节(2.15亿千兆字节)的能力。原则上,它可以将人类有史以来的所有数据存储在一个大小和重量相当于两辆小货车的容器中。然而这项技术能否起飞主要取决于成本。

用DNA存储数据有很多优势。它是超级压缩的,并且在寒冷干燥的地方可以保存数十万年。同时只要人类社会还在读取和书写DNA,他们就能够解码这些信息。

美国哥伦比亚大学计算机学家Yaniv Erlich表示:“DNA不会像卡式录音带和CD那样随着时间而降解,并且它也不会过时。”此外不同于其他高密度的方法,如在一个表面上操纵单个原子,新技术可以一次书写和读取大量DNA,从而使其按比例扩增。

科学家从2012年便开始将数据存储于DNA中。当时,哈佛大学遗传学家George Church、Sri Kosuri和同事,利用由4个字母A、G、T和C组成的DNA链编码0和1的数字化文件,从而将一本具有52000个单词的书籍编码到数千个DNA片段中。

然而研究人员当时特殊的编码方案效率相对低下——每克DNA仅能够存储1.28拍字节的数据。其他方法或许做得更好。但是,没有人能够存储超过研究人员认为DNA理论上可以实际处理的一半数量的信息——大约每个DNA核苷酸编码1.8比特数据。

Erlich认为他能够接近这一极限。因此他与纽约基因组中心科学家Dina Zielinski分析了用于编码和解码数据的算法。他们从6个文件入手,包括一个完整的计算机操作系统、一种计算机病毒、1895年拍摄的一部叫做《拉西约塔来了一辆火车》的法国电影,和由信息理论家Claude Shannon在1948年进行的一项研究。

研究人员首先将文件转换为0和1的二进制字符串,并将其压缩成一个主文件,然后将数据分割成二进制代码的短字符串。他们设计了一种被称为DNA喷泉的算法,能够将字符串随机打包为所谓的水滴,之后他们又增加了额外的标签以便以后能够按照正确的顺序重新组装这些字符串。总的来说,研究人员生成了由72000个DNA链组成的数字列表,每个DNA链的长度为200个碱基。

研究人员把这些文本文件交给了Twist Bioscience,这是一家位于加利福尼亚州旧金山的初创企业,后者对这些DNA链进行了合成。两个星期后,Erlich和Zielinski收到了一封邮件,里面有一个小瓶子,而瓶中便是编码了他们的文件的一点点DNA。为了解码这些DNA,两人使用了现代DNA测序技术。这些序列被输入计算机,在这里遗传编码被重新转换为二进制代码,并使用标签重组为6个原始文件。

研究人员在3月2日出版的《科学》杂志上报告说,这种方法工作得很好,新文件不包含任何错误。他们还可以通过聚合酶链反应(一种标准DNA复制技术)为这些文件制作几乎不受数量限制的无差错文件副本。Erlich说,此外,他们能够在每个核苷酸编码1.6比特的数据,这比之前其他的任何方法多了60%,并且是理论极限值的85%。

“我爱这项工作。”目前供职于加利福尼亚大学洛杉矶分校的生化学家Kosuri说,“我认为这从本质上是一项决定性研究,表明你可以用这个规模在DNA中存储数据。”(来源:中国科学报 赵熙熙)

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 Essential Science IndicatorsSM ( 基本科学指标,简称ESI) 是一个基于Web of ScienceTM 核心合集数据库的深度分析型研究工具。ESI可以确定在某个研究领域有影响力的国家、机构、论文和出版物,以及研究前沿。这种独特而全面的基于论文产出和引文影响力深入分析的数据是政府机构、大学、企业、实验室、出版公司和基金会的决策者、管理者、情报分析人员和信息专家理想的分析资源。通过ESI,您可以对科研绩效和发展趋势进行长期的定量分析。基于期刊论文发表数量和引文数据,ESI 提供对22 个学科研究领域中的国家、机构和期刊的科研绩效统计和科研实力排名。以下是当前计算机科学领域研究前沿TOP20的列表(按高被引论文数排名,检索日期201736日)。

Rank

Research Fronts

Highly Cited Papers

Mean Year

1

LINGUISTIC HESITANT FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHOD BASED;HESITANT FUZZY LINGUISTIC TERM SETS;INTERVAL-VALUED HESITANT FUZZY LINGUISTIC SETS;HESITANT FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION;HESITANT FUZZY LINGUISTIC TERM SET

50

2013.9

2

ISOGEOMETRIC FLUID-STRUCTURE INTERACTION ANALYSIS;ACOUSTIC ISOGEOMETRIC BOUNDARY ELEMENT ANALYSIS;ISOGEOMETRIC BOUNDARY ELEMENT ANALYSIS;ROTATION FREE ISOGEOMETRIC THIN SHELL ANALYSIS;ISOGEOMETRIC FINITE ELEMENT DATA STRUCTURES BASED

48

2012.9

3

CHOUS PSEUDO AMINO ACID COMPOSITION;PSEUDO AMINO ACID COMPOSITION APPROACH;GENERAL PSEUDO AMINO ACID COMPOSITION;PSEUDO AMINO ACID COMPOSITION;CHOUS PSEUDO-AMINO ACID COMPOSITION

47

2014

4

HALOGEN BONDING (X-BONDING);HALOGEN BONDING;HALOGEN BOND (IUPAC RECOMMENDATIONS 2013);HALOGEN BOND TUNABILITY I;HALOGEN BOND COVALENCY

43

2013.2

5

HETEROGENEOUS WIRELESS SENSOR NETWORKS;DUTY-CYCLED WIRELESS SENSOR NETWORKS;WIRELESS SENSOR NETWORKS;CLOUD-ENABLED WIRELESS BODY AREA NETWORKS;MULTI-RADIO WIRELESS MESH NETWORKS

37

2013.5

6

SECOND-ORDER MULTI-AGENT DYNAMIC SYSTEMS;LINEAR MULTI-AGENT SYSTEMS;SECOND-ORDER MULTI-AGENT SYSTEMS;HETEROGENEOUS MULTI-AGENT SYSTEMS;NETWORKED MULTI-AGENT SYSTEMS

36

2012.8

7

EARLY MODERN HUMAN;EARLY MODERN HUMANS;EARLY LATE PLEISTOCENE SITE;EARLY MIDDLE PLEISTOCENE HORSE;ANCIENT HUMAN GENOMES SUGGEST THREE ANCESTRAL POPULATIONS

35

2013.4

8

RELIABLE H-INFINITY STATE ESTIMATION;H-INFINITY STATE ESTIMATION;DISTRIBUTED H-INFINITY ESTIMATION;EVENT-TRIGGERED ROBUST DISTRIBUTED STATE ESTIMATION;NONLINEAR STOCHASTIC TIME-DELAY SYSTEMS

34

2013.9

9

NEW BIO-INSPIRED OPTIMIZATION ALGORITHM;NEW HYBRID DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM;NEW HYBRID ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM;CHAOTIC KRILL HERD ALGORITHM;CUCKOO SEARCH ALGORITHM

33

2013.1

10

WIRELESS INFORMATION TRANSFER;ENABLING WIRELESS POWER TRANSFER;WIRELESS ENERGY TRANSFER;ENERGY HARVESTING WIRELESS COOPERATIVE NETWORKS;OPPORTUNISTIC WIRELESS ENERGY HARVESTING

32

2013.6

11

THINGS-BASED CLOUD MANUFACTURING SERVICE SYSTEM;CLOUD SERVICES orIENTED ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS;CLOUD MANUFACTURING SYSTEM;CLOUD MANUFACTURING;MANUFACTURING SERVICE MANAGEMENT

31

2013

11

MEMRISTOR-BASED RECURRENT NEURAL NETWORKS;FRACTIONAL-ORDER MEMRISTOR-BASED NEURAL NETWORKS;MEMRISTOR-BASED FRACTIONAL-ORDER NEURAL NETWORKS;DELAYED MEMRISTOR-BASED CHAOTIC NEURAL NETWORKS;MEMRISTOR-BASED CELLULAR NEURAL NETWORKS

31

2013.4

13

NEURAL-NETWORK-BASED ADAPTIVE OPTIMAL TRACKING CONTROL SCHEME;UNKNOWN NONAFFINE NONLINEAR DISCRETE-TIME SYSTEMS BASED;FINITE-HORIZON CONTROL-CONSTRAINED NONLINEAR OPTIMAL CONTROL;FINITE-APPROXIMATION-ERROR-BASED DISCRETE-TIME ITERATIVE ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING;COMPUTATIONAL ADAPTIVE OPTIMAL CONTROL

30

2013.2

14

ENABLE DEVICE-TO-DEVICE COMMUNICATIONS UNDERLAYING CELLULAR NETWORKS;DEVICE-TO-DEVICE COMMUNICATIONS UNDERLAYING CELLULAR NETWORKS;DEVICE-TO-DEVICE COMMUNICATION UNDERLAYING CELLULAR NETWORKS;DEVICE-TO-DEVICE COMMUNICATIONS OVERLAYING TWO-WAY CELLULAR NETWORKS;DEVICE-TO-DEVICE UPLINK PERIOD UNDERLAYING CELLULAR NETWORKS

29

2013.5

14

ENVIRONMENTALLY SUSTAINABLE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PRACTICES;GREEN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT LITERATURE;EXTERNAL GREEN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PRACTICES;GREEN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PRACTICES;SUSTAINABLE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

29

2013

14

CONTEMPORARY FISHERIES STOCK ASSESSMENT;FISHERIES STOCK ASSESSMENT;ECOSYSTEM BASED FISHERIES MANAGEMENT;TACTICAL FISHERIES MANAGEMENT;MULTISPECIES FISHERIES MANAGEMENT

29

2014

17

MODERATELY THICK FUNCTIONALLY GRADED CARBON NANOTUBE REINFORCED COMPOSITE SKEW PLATES;FUNCTIONALLY GRADED CARBON NANOTUBE REINFORCED COMPOSITE STRAIGHT-SIDED QUADRILATERAL PLATES;PIEZOELECTRIC FUNCTIONALLY GRADED CARBON NANOTUBE-REINFORCED COMPOSITE PLATES;FUNCTIONALLY GRADED CARBON NANOTUBE-REINFORCED COMPOSITE TRIANGULAR PLATES;FUNCTIONALLY GRADED CARBON NANOTUBE-REINFORCED COMPOSITE PLATES

28

2014.3

18

MULTISTEP FINITE CONTROL SET MODEL PREDICTIVE CONTROL;FINITE CONTROL SET MODEL PREDICTIVE CONTROL;MODEL PREDICTIVE DIRECT POWER CONTROL;PREDICTIVE OPTIMAL SWITCHING SEQUENCE DIRECT POWER CONTROL;MODEL PREDICTIVE DIRECT SPEED CONTROL

25

2013.9

19

FAST COLOR IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM BASED;NEW IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM BASED;COLOR IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM BASED;BIT-LEVEL IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM BASED;SYMMETRIC IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM BASED

24

2013.8

20

WEAK GALERKIN MIXED FINITE ELEMENT METHOD;WEAK GALERKIN FINITE ELEMENT METHOD;WEAK GALERKIN FINITE ELEMENT METHODS;MIXED VIRTUAL ELEMENT METHODS;POLYHEDRAL FINITE ELEMENT METHODS

23

2014.3

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“我国目前已有部分领军企业在搜索引擎、图像识别、语音交互、智能控制等领域率先推出一批创新成果,更有部分机构在机器学习、神经网络、类脑智能等领域取得了具有国际先进水平的成果。但问题依然存在。”全国政协委员、中国电子学会副理事长徐晓兰关注到我国人工智能的发展困境。

徐晓兰发现,2016年我国人工智能企业数量已超700家,6年来年均增速超过80%,而当前国内相关市场总规模不到15亿元,大部分人工智能企业处于严重亏损状态。但相当一批地方政府对当前信息环境和数据基础的认知依旧模糊不清,在制定新措施、新政策时缺乏针对性,难以营造人工智能真正需要的发展环境。在科研层面,我国现行模式和评估体系倾向于鼓励短期成果和快速推广。

为充分发挥人工智能赋能效应,徐晓兰建议,部署专项财政资金,适时引导社会资本,围绕大数据智能、互联网群体智能、跨媒体智能、人机混合智能、自主智能系统等开展前瞻性、基础性研究,积极探索变革性创新,从跟随式发展跃升为引领式发展。

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