陆地生态系统变化观测的关键技术及其系统应用

1立项背景 本项目面向牛态系统变化评估和生态环境建设的重大国家需求、生态系统与环境变化研究的科技发展需要,历时10年,通过生态要素观测技术的自主研发、引进与系统集成,生态要素空间化技术与多源一多尺度数据融合技术研究,生态信息共享技术与数据产品研发,     

基于动态知识图谱和全异步微服务的跨领域计算引擎及应用

大数据蕴含的价值须通过高质量的数据计算服务发掘实现,具备数据接入、融合、挖掘能力的跨领域计算引擎作为从数据到智能的桥梁,技术含量高、开发难度大,广泛应用在工业互联网、政府数据治理等关键领域.跨领域计算引擎可以联通封闭异构的软件系统,实现数据的跨域流通和融合,将单个系统、组织中片面局部的数据组织成信息完整的数据集,并通过...     

结构自适应自演化的高级机器学习方法研究与进展

针对当前机器学习面临的结构机制认知不足、学习方式自主性不强、模型推理适应性不高和学习形态封闭单一等重大挑战,本文针对如下3个关键科技问题进行阐述：(1)多任务知识迁移和模型动态自适应学习机制;(2)协同多智能体系统的分布式自组织和自演化学习机制;(3)面向结构化数据在线学习的动态建模与评价。建立面向多任务知识迁移的自适应元学习框架;提出基于层次共识的多智能体自组织协同学习与自演化机制,构建基于弹性关联拓扑的智能体分布式学习方法;搭建基于结构化、自组织和自演化学习框架的仿真验证系统。为人工智能基础理论研究提供新的理论方法和计算模式,支持媒体语义学习、实时计算和知识发现等重大应用。     

主动学习研究进展

主动学习通过主动选择最有价值的样本进行标注来降低模型对训练数据的依赖。在我国发展新一代人工智能的背景下,大量学习任务面临着数据监督信息缺失、小样本问题严重和任务类型多等严峻挑战,迫切需要建立全面、高效和实用的高级主动学习方法体系。在此背景下,本文针对现有主动学习方法的局限开展了一系列研究工作。从主动学习中的“选”“标”“用”3个方面对相关工作进行总结综述。在“选”方面,提出一种结合信息量与代表性的采样方法,以及一种考虑学习难易度的样本选择方法;在“标”方面,提出一种面向视频推荐的跨模态标注方法;在“用”方面,针对实际标注任务中目标模型先验知识缺乏、大型多人标注任务“人等数据”等问题,提出了DUAL与AAL方法。最后,对主动学习未来的研究方向进行了展望。     

智能化手术系统的关键技术及产业化应用

智能化手术系统是计算机信息技术、人工智能与现代医学技术的深度交叉融合,旨在综合运用人工智能、通信、自动控制、图像信号处理等先进信息技术,对围术期多源异构的医疗数据,进行快速读取、融合分析、智能诊断,提供智能化决策支持,保障手术过程安全进行,提高手术效率.多源、多维度、跨介质异构医疗数据的"实时3D重建"与"病灶智能辅助...     

复杂信道环境下工业互联网资源优化与安全

当前,工业数字化、网络化、智能化发展的转型升级已迫在眉睫,急需融合网络化感知、通信、计算与控制为一体的工业互联网的技术支撑,后者已成为国家"新基建"七大领域之一.然而,由于工业生产环境的复杂性、动态性和潜在威胁性,环境干扰、相互干扰、不端行为干扰和恶意干扰等多源干扰下的复杂无线信道环境严重制约了感知数据的传输效率与感知...     

信息融合理论与应用

本文综述多源信息融合的一般理论，包括基本概念、促进信息融合发展的主要动因、信息融合理论的主要研究内容、现有理论和方法等。同时还就其在军事、民用高技术、人工智能等方面的应用进行了讨论，作者对于这一新兴科学领域未来的发展趋势做了展望，指出其发展对我国国防建设和高技术发展的重要意义。     

基于认知的非结构化信息处理:现状与趋势

与结构化数据相比,非结构化数据呈现出超高维、非线性、难以用有限规则表达、解译上依赖信息利用主体等复杂特征,管理和应用非结构化信息资源已成为信息处理发展的大趋势。由于人脑是已知的最有效的非结构化信息处理系统,本文概要介绍了与人的认知相关的环境感知、机器学习、知识推理和综合集成等非结构化信息处理关键问题的研究现状和进展,并探讨了进一步的研究方向。     

基于多源数据融合的监所三维监控平台

"基于多源数据融合的监所三维监控平台"是利用数据融合技术,对公安监管场所的多数据源进行有效防控.该平台成功地将三维虚拟现实技术(VR)、地理信息系统技术(GIS)、管理信息系统技术(MIS)和前沿智能分析技术进行融合,并在此基础上将在押人员数据库、监所日常工作联系起来,实现在押人员信息的精确掌握和监管工作的跟踪分析,从而弥补了我国监管系统多年来一直存在的只能单系统独立运行、操作复杂繁琐、经费投入大、管理困难、信息传递不及时的缺陷.     

特大跨桥梁安全性设计评定与设计研究进展

由于特大跨桥梁受力机理和服役环境复杂,现有的特大跨桥梁安全性设计与评定缺乏科学性,导致在多因素作用下特大跨桥梁病害突出,安全事故时有发生。因此亟需对特大跨桥梁评定与设计的相关基础理论和方法展开研究,并编制国家层面的特大跨桥梁安全性设计与评定规范。本文首先对特大跨桥梁安全性评定与设计的理论和方法的研究现状展开介绍,随后系统地介绍了本项目组在特大跨桥梁安全性评定与设计方面完成的各项工作,最后就现阶段研究的不足和存在的问题进行探讨,供同行交流和参考。     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。     

大数据时代生命伦理研究的机遇与挑战

在大数据时代,数据成为生命医学的核心要素,在生命组学、临床医学及生物样本库等领域应用广泛,给生命伦理研究带来了全新机遇与严峻挑战.大数据时代生命伦理研究的机遇表现为将生命伦理论域由“个体善”向“公共善”拓展,促进生命伦理研究方法由质性与量性研究向多学科融合集成化研究转向,推动生命伦理治理由“一元化”向“多无论”变迁;但...     

新技术环境下城市交通智能网联管控关键技术研究

为缓解城市道路交通高峰严重拥堵的问题,在网联大数据驱动的新技术环境下,建立数据交互应用体系,规范多模式交通系统设备物联、系统平台互联数据共享。以多源交通大数据为基础,以问题为导向,解析刻画动、静态交通场景,建立典型拥堵场景目标导向的靶向治理优化方法体系。打造"感控一体化"的前端多元感知控制设备,升级构建面向非饱和交通动态变化的实时响应控制、面向过饱和交通均衡疏堵的主动调控新技术新系统。构建"端云一体化"智慧交通协同管控体系,研发新一代大数据驱动的城市交通智能网联管控与服务平台。形成系列具有自主知识产权的城市交通动态管控与协同服务理论体系、关键技术、装备系统及标准规范,为全国道路交通管控科技水平提升和出行服务改善提供科学支撑。     

现场和后台两种环境下巨灾综合信息集成显示技术研究

研究在多种终端上实现灾情信息空间化,并以二维、三维多种模式提供可视化界面,多模式之间实现一体化的集成显示。接收并管理灾害应急救助现场获取的灾情数据,指挥中心可通过后台环境,对现场数据进行正确识别,并在真三维大屏幕立体融合可视化环境下实现灾情信息空间化互动显示和模拟,为灾害救援决策提供有效的依据和及时的辅助信息。     

道路基础设施服役性能的智能仿真理论和方法

我国拥有庞大的道路基础设施规模,这些设施的建设管理运行需要高精度的服役性能仿真理论作为支撑。目前仿真理论主要面向新建结构,采用代表性荷载和经验参数,精度较差,无法满足要求。为服务于"交通强国"建设需求,亟待建立新一代道路基础设施服役性能智能仿真理论和方法。本文重点介绍了近两年来在路面材料本构、结构响应仿真及服役性能演化等方面所取得的重要研究成果,这些成果为道路基础设施服役性能全寿命正逆向智能仿真理论与平台提供重要理论基础。具体内容包括:(1)提出了考虑多因素影响的材料三维统一强度模型和简化模型,构建了多尺度统一的路面材料本构模型;(2)统一了路面正逆向仿真分析模型,提出了正、逆向仿真中的结构层模量参数体系;(3)进行了千万频级足尺环道试验,建立了基于时空多尺度数据的道路基础设施服役性能演变模型;(4)建立了道路基础设施环境作用分析模型及分区图,分析了特殊地区复杂环境(寒区、频冻融、强侵蚀等)下道路基础设施服役性能衰减规律;(5)分析了路、桥、隧等道路基础设施的灾变控制性指标,初步提出了结构服役性能灾变衍化预测方法。     

机器学习与科学发现——以AI-Einstein为例

机器学习尤其是深度学习广泛地应用于科学实践的各个领域和环节，但其在数据密集型学科带来的“科学新发现”，只能获得存在于数据中的已知概念之间的关系，而试图用机器学习重现科学史上新概念和新理论发现过程的“科学再发现”研究，也因为使用模拟出来的数据而成为后知之明；作为“曲线拟合”的机器学习常被认为不能带来“真正”的科学发现和概念创新；通过对19世纪关于光的传播和寻找以太相关的观测和实验数据进行挖掘并用机器学习建模，发现当同一类问题的数据和理论之间出现冲突时，“曲线拟合”方法至少可以帮助带来科学概念的转变，提示新知识的出现。     

冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演

在影响气候系统的5大圈层(大气、水、冰冻、岩石、生物)中,冰冻圈被认为是气候系统多圈层相互作用的核心纽带和关键因素之一。冰冻圈和极地环境变化的关键参数是开展全球变化机理、影响和模拟研究,极地研究和海洋航道设计的基础数据。如何综合遥感与实地考察等数据,构建多源数据融合、校准技术方法体系,突破关键参数动态监测难题,研制反演方法和数据产品,成为当前国际上冰冻圈和全球变化研究的重点研究领域。针对全球变化背景下冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演的机理问题,在综合冰冻圈和极地不同类型区域卫星遥感与地面观测技术等基础上,完善现有星—空—地基观测体系,实现对全球冻土、冰川分布、冰盖物质平衡、季节性积雪、海冰、反照率变化等关键参数动态监测和数据产品研制。提出的5大研究内容包括:冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制、极地冰盖关键参数监测、反演与数据产品研制、全球山地冰川物质平衡及要素的观测与反演、极地海冰及其反照率变化的反演方法和产品研制、冰冻圈和极地数据产品集系列。     

大数据时代“人的信息身体”的维度探析

信息身体的提出,是"从人的身体角度去关注信息技术"与"信息技术转向人的身体"的双向合力。信息身体的理论发展是从技术身体到信息身体再到数据身体的逻辑演进;人的信息身体理论来源是哲学对世界本原本质和人的存在状况的终极探索;人的信息身体的价值归属是从自然人向社会人再向信息人的升级和融合。现时代理解"人的信息身体",要从信息身体的大数据时代维度、信息身体的哲学维度和信息身体的信息人维度等多个方面进行探讨。     

工业领域的安全(反恐与保卫)术语概念

未来全球安全环境更趋复杂。在以高质量发展推进中国式现代化的大背景下,作为安全内涵的两个方面——反恐与保卫,面临的挑战日益突出。安全意识形态能力、风险识别能力亟待提升。文章对“安全、安全防护、安全保卫”“保卫与反恐”“反恐防务与反恐兜底”等中文术语的概念和本质关系进行辨析,阐释其表征转化、表征变化和现实意义,以期夯实理论研究,在国家安全学学科框架下推动创建工业领域关键基础设施安全(反恐与保卫)学学科。     

广东省数字水利服务平台构建与研究

本研究以“广东省数字水利共享与应用服务平台”建设为核心,以多源异构水利数据的集成与融合为基础,研发多专业模型集成与应用等关键技术,构建水利数据资源和水利业务应用一体化服务与管理平台,为各级政府部门以及社会公众提供水利特色公共服务。