人工智能政策解析及建议

 人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的驱动力,世界发达国家纷纷把发展人工智能提升至国家战略高度,争相出台相关政策。通过解析美国、英国、法国、德国、欧盟、日本和中国的人工智能政策,借鉴发达国家的人工智能政策和相关措施,提出了发展中国人工智能的政策建议。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

中国具有重大影响的50项科技事件(上)

结合中国科协2008年举办的"10个影响中国的科技事件"评选活动,在评选专家组评出30个候选"科技事件"基础上,《科技导报》编辑部补选出20项中国具有重大影响的科技事件,由此确定50项中国具有重大影响的科技事件。这50项科技事件根据评选范围分为"科技成果"、"科技政策"和"科技活动"3大类,其中"科技成果"类24项、"科技政策"类12项、"科技活动"类14项。简要介绍了各项科技事件的内容、社会影响及其现实意义和历史意义。     

建立我国农村最低生活保障制度的政策选择

在论述我国建立农村最低生活保障制度必要性的基础上,分析了我国现阶段农村最低生活保障制度建设的现状及问题,并提出了对应的政策选择。     

我国地热清洁取暖产业现状与展望

地热作为一种可再生清洁能源,是清洁取暖最具竞争力的能源之一。开发利用地热能源对于国家能源结构调整、节能减排和改善环境具有重要的现实意义,并能产生深远的影响。近20年来,我国地热取暖规模增速显著,地热直接利用总量位居世界第一。然而,目前的发展远远不能满足我国清洁取暖不断增长的需求,未来地热取暖市场潜力巨大。但是,在地热清洁取暖推进过程中,也产生了一系列问题,包括管理政策不完善、发展方向不明确、人才储备不足等。本文在分析我国地热资源特征和地热取暖利用现状的基础上,指出应当加强顶层设计,完善管理政策,坚持“热电并举、西电东热;深浅结合,由浅及深;干湿有度,先湿后干;天地合一,动静结合”的开发方向,加强人才培养。     

基于安全级的策略求精方法及决策机制

在策略分层思想的基础上,综合考虑策略的纵向求精和横向决策两方面因素,将策略安全级引入策略的求精操作中,作为某一策略层次上多种求精方案的横向决策依据,在系统可允许的安全级别范围内,提供准确而灵活的策略求精和决策机制,为基于策略的安全防护中安全策略的自动化执行和实施提供有力的支持.     

基于Max(N,D)策略的M/G/1排队系统的稳态指标

考虑一个由N策略和D策略同时控制的M/G/1排队系统.当顾客的到达个数至少为N个同时等待顾客的服务时间之和大于某非负实数D时,空闲的服务台重新开始服务顾客(称此服务启动策略为Max(N,D)策略).在此策略下,由于闲期到达顾客的服务时间是条件相依的,故队长的随机分解不再成立.通过将顾客分成两类,并借助拉普拉斯变换和概率分析,研究了该排队系统的稳态队长分布、稳态闲期和忙期分布、稳态服务时间积压量分布以及顾客的稳态逗留时间分布.数值算例分析了N、D和Max(N,D)策略对稳态平均队长的影响.在数值上获得了系统稳态费用最小的最优策略临界值,并比较了N、D、Max(N,D)和Min(N,D)策略的优越性.     

基于(s,S)库存策略的分销系统最优分配问题

分销系统的运营成本不仅与所采取的库存控制策略有关,也与配送中心在货源不足时的分配策略有关。该文讨论单品种、单配送中心多销售点、周期观察、随机需求的两级分销系统。配送中心及各销售点都采用(s,S)库存控制策略,顾客对销售点的需求过程服从Po isson过程。在给定配送中心向销售点分配策略的情况下,系统的状态转移形成一个离散时间的M arkov链,因此系统的最优分配策略问题是一个M arkov决策问题。采用策略迭代或值迭代的办法,可以求解系统的最优库存分配策略。数值算例表明,采用最优库存分配策略能显著降低系统的成本。     

基于贝叶斯公式的信息反馈机制

提出了一种基于贝叶斯公式的信息反馈模型BIF.当系统拒绝用户对资源的访问时,BIF通过计算在当前的条件下改变某些访问条件的可能性,把用户的访问条件的替代方案限制到一个小而有用的集合,系统将具有最大可能性的选项反馈给用户.用户根据系统的反馈改变访问条件从而成功访问资源.BIF引入附加策略来保护敏感策略,在此过程中不会泄漏任何危及到系统安全和机密性的信息.实验证明,BIF模型在保护了系统敏感信息的同时,也提高了系统的可用性及访问成功的几率.     

数据中心余热利用现状及在建筑供暖中的应用

碳中和背景下,将数据中心余热资源作为建筑供暖的热源,是降低建筑供暖碳排放的一种途径。为了系统掌握数据中心余热在建筑供暖中的技术应用现状,对近年来数据中心余热利用相关政策及标准进行了梳理,对影响数据中心余热利用的可行性因素展开了分析,整理了中外数据中心余热在建筑供暖中的应用案例。分析发现,政策与技术标准是数据中心余热回收利用的有力推动力;数据中心余热回收量受冷却技术、热量散发位置等多种因素影响,可以结合数据中心实际情况,综合选取余热回收位置;国外数据中心余热在建筑供暖中的应用较多,国内需要更多的实践和积累。