四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

基于热中子探测评价裂缝的示踪剂特性研究

针对裂缝热中子示踪探测方法,从中子双组扩散理论入手结合蒙特卡洛数值模拟方法,分析压裂前后地层热中子分布影响因素,并模拟不同类型示踪剂及含量的热中子裂缝响应规律,筛选最佳示踪剂并给出其在支撑剂中含量的上、下限。结果表明:压裂前后热中子计数变化量主要受裂缝宽度和标记支撑剂中示踪剂含量的影响;钆对裂缝宽度变化反应最灵敏,钆元素是作为标记支撑剂的最佳示踪元素;随支撑剂中Gd 2O 3含量的增加,热中子计数率降低,热中子计数变化量D增加;示踪剂中氧化钆的上、下限值随裂缝宽度呈指数降低,且当裂缝宽度为1.0 cm时,Gd 2O 3的质量分数上限为0.68%,下限为0.03%。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

论家庭教育中儿童人格的塑造与培养

父母及家庭环境对儿童人格形成与发展具有十分重要的影响。父母要以身示范,营造和睦、健康、向上的家庭氛围。在儿童人格塑造和培养中,要十分重视智力因素的培养,特别注意早期智力与创造力的开发,重视社会适应能力的培养,包括融入集体生活的能力、人际适应能力和环境适应能力等。     

基于多元智能理论的网络学习资源设计

阐述了多元智能理论,分析了多元智能理论对网络学习资源设计的启示,并通过案例对多元智能理论指导下的网络学习资源设计进行了研究．     

自治主体建模在海军战术仿真中的应用

多主体系统是分布人工智能和分布计算的交叉研究领域,也是普遍公认的研究和解决复杂自适应系统问题的一种有效途径,而武器装备体系对抗就是一类典型的复杂自适应系统问题.从分析实体模型层次和类型入手,利用作战主体刻画具有复杂作战行为的实体,提出一个作战主体模型框架,阐述作战单元、作战平台和装备的(装配或指挥控制)关联关系.     

CGPSS-F仿真系统数据的采集与分析

本文详细地叙述了“医院门诊部为门诊病人服务的CGPSS-F仿真系统”数据采集与分析的方法.利用CGPSS-F仿真系统的驻留在队列中的实体数和资源处于繁忙状态的单元数,合理调整实体在系统的时间.根据资源容量的利用,实体排队的长度和实体在系统的时间,确定实用的系统参数.     

DEDS的模拟退火仿真优化方法

本文对模拟退火优化方法进行了修改,使它能较好地适应于DEDS的仿真优化研究.文中对两种优化状态下,仿真目标值之差的估计误差性质进行了分析,并对修正后算法收敛的最优性进行了理论证明。     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

变速齿轮传动系统最佳轴向结构布局智能设计的推理机制

本文通过对变速齿轮传动系统轴向结构布局设计规律的研究,提出了一种适合于该类问题的知识表达方式,将改进后的带有启发函数的最佳优先搜索方法引入到该问题的求解中,使得含有多重搜索空间以及带有一定约束的设计问题统一在同一搜索策略下。根据本文提出的方法,用PROLOG语言建造的推理机,通过对实际问题的考证,证明该方法在解决传动结构自动设计上是行之有效的,并且在推理机制上成功地体现了设计过程中反复设计与优化设计的功能特征.