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摘要: 證據理論既能夠靈活處理不確定信息, 包括隨機性、模糊性、不準確性和不一致性, 又能夠有效融合定量信息和定性知識. 目前, 證據理論已廣泛應用于評估與決策等多個領域中, 包括多屬性決策分析、信息融合、模式識別和專家系統等. 本文從D-S證據理論出發, 針對Dempster組合規則存在的“反直覺”問題和組合爆炸, 主要圍繞置信分布理論系統地梳理了證據理論的發展過程, 總結分析了國內外典型文獻, 最后從實際應用對證據理論進行了簡要的評述和展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190676

三維視覺測量是計算機視覺與精密測量原理交叉融合的前沿高新技術,是工業4.0的基礎支撐,是以網絡化、智能化制造為變革特征的先進制造業的核心關鍵技術。經過幾十年的發展,三維視覺測量技術在基礎研究和應用研究上均獲得了快速深入發展,形成了理論方法、技術工藝、系統研發和產品應用四位一體較為完備的方向體系,呈現出理論系統化、方法多維化、精度精準化和速度快捷化的發展趨勢,成為智能制造過程控制、產品質量檢驗保證和裝備整機服役測試的不可或缺的優選技術。本報告主要圍繞單相機、雙相機、結構光等典型三維視覺測量技術展開論述,概要介紹其關鍵技術內涵,綜述其發展現狀、前沿動態、熱點問題和發展趨勢。重點論述條紋投影三維測量技術和相位測量偏折術。最后給出了三維視覺測量的發展趨勢與未來展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/download_new_edit_content.aspx?edit_id=202001&file_no=2020&journal_id=jig

傳統的“試錯”型材料研究方法存在周期長、成本高和偶然性大等不足,已經不能滿足現代材料研發的需求,提高研發針對性、縮短材料研發周期、降低材料研發成本成為全世界的研究熱點。隨著數據量的不斷累積以及計算機技術的不斷發展,數據密集型科學逐漸成為科學研究的第四范式。從大量數據中尋找能反映材料本征的“基因”,是材料現行的研究趨勢。人工神經網絡方法因具備自學習、聯想存儲以及高速尋找優化解的能力的優點而被廣泛應用于材料科學領域。研究者利用人工神經網絡等機器學習模型對材料的試驗或理論計算數據進行挖掘,在專家經驗和理論指導下轉化為可靠的知識并能夠輔助智能決策,從而建立材料從微觀結構到宏觀性能間的一一映射關系。

早期,人工神經網絡主要被用于尋求材料的宏觀參數與材料宏觀性能之間的關系,如材料的成分設計,加工過程的工藝參數優化,以及尋找影響材料使用性能的環境參數;人工神經網絡通過對第一性原理計算結果進行學習,被用于描述原子尺度下體系之間的作用關系,以此實現計算速度與精度的平衡;而卷積神經網絡等深度神經網絡方法在圖像處理上的獨到優勢,使得其在材料表征領域得到了更廣泛的應用,如SEM、TEM中微結構識別與重構。借助人工神經網絡等方法,實現材料微觀、介觀到宏觀性能之間跨尺度的聯系,是實現材料設計這一終極目標的可能途徑。

本文回顧了人工神經網絡的發展歷史,對目前材料領域應用最為廣泛的BP神經網絡與卷積神經網絡原理進行了闡釋,綜述了人工神經網絡在材料宏觀性能、計算模擬、材料表征等領域的應用,探討了人工神經網絡在材料領域應用存在的不足,最后對未來的發展趨勢進行了展望。

藥物發現是一個非常漫長和昂貴的過程，開發一種新藥平均需要10年以上，花費25億美元。人工智能有潛力通過從大量生物醫學數據中提取證據來顯著加快藥物發現過程，從而徹底改變整個制藥行業。圖表示學習技術是機器學習和數據挖掘領域中一個快速發展的主題，專注于圖形結構數據的深度學習。由于該領域中的許多數據都是分子和生物醫學知識圖等圖形結構的數據，它為藥物發現帶來了巨大的機遇。在本次演講中，我將介紹我們在藥物發現的圖表示學習方面的最新進展，包括: (1)分子性質預測; (2)從頭分子設計與優化; (3)反合成預測。

自動駕駛車輛的本質是輪式移動機器人，是一個集模式識別、環境感知、規劃決策和智能控制等功能于一體的綜合系統。人工智能和機器學習領域的進步極大推動了自動駕駛技術的發展。當前主流的機器學習方法分為：監督學習、非監督學習和強化學習3種。強化學習方法更適用于復雜交通場景下自動駕駛系統決策和控制的智能處理，有利于提高自動駕駛的舒適性和安全性。深度學習和強化學習相結合產生的深度強化學習方法成為機器學習領域中的熱門研究方向。首先對自動駕駛技術、強化學習方法以及自動駕駛控制架構進行簡要介紹，并闡述了強化學習方法的基本原理和研究現狀。隨后重點闡述了強化學習方法在自動駕駛控制領域的研究歷史和現狀，并結合北京聯合大學智能車研究團隊的研究和測試工作介紹了典型的基于強化學習的自動駕駛控制技術應用，討論了深度強化學習的潛力。最后提出了強化學習方法在自動駕駛控制領域研究和應用時遇到的困難和挑戰，包括真實環境下自動駕駛安全性、多智能體強化學習和符合人類駕駛特性的獎勵函數設計等。研究有助于深入了解強化學習方法在自動駕駛控制方面的優勢和局限性，在應用中也可作為自動駕駛控制系統的設計參考。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210103&flag=1

深度強化學習主要被用來處理感知-決策問題，已經成為人工智能領域重要的研究分支。概述了基于值函數和策略梯度的兩類深度強化學習算法，詳細闡述了深度Q網絡、深度策略梯度及相關改進算法的原理，并綜述了深度強化學習在視頻游戲、導航、多智能體協作以及推薦系統等領域的應用研究進展。最后，對深度強化學習的算法和應用進行展望，針對一些未來的研究方向和研究熱點給出了建議。

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

目前諸多模式識別任務的識別精度獲得不斷提升，在一些任務上甚至超越了人的水平。單從識別精度的角度來看，模式識別似乎已經是一個被解決了的問題。然而，高精度的模式識別系統在實際應用中依舊會出現不穩定和不可靠的現象。因此，開放環境下的魯棒性成為制約模式識別技術發展的新瓶頸。實際上，在大部分模式識別模型和算法背后蘊含著三個基礎假設：封閉世界假設、獨立同分布假設、以及大數據假設。這三個假設直接或間接影響了模式識別系統的魯棒性，并且是造成機器智能和人類智能之間差異的主要原因。本文簡要論述如何通過打破三個基礎假設來提升模式識別系統的魯棒性。

【北京郵電大學】機器學習在材料科學中的應用綜述，Machine learning in materials science //onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/inf2.12028