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World File Search System元化
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究
引用格式： 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
通过元...
为了处理外部世界的信息，大脑依靠处理系统的层次结构，该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性，海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作，但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化，它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现，这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明，互补学习系统的关键方面在网络中出现，并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外，当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时，模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起，这些结果表明，大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
打造人工智能实际应用环境
企划管理部 IoT应用推进部 社会基础设施解决方案本部 金融及企业解决方案本部 网络系统本部 防卫系统本部 IoT平台本部 系统中心 基础技术中心 信息通信本庄工厂 信息通信沼津工厂
多元化能源保障方案推动非道路领域电动化发展
3月23日，由Qiyuan Green Power，Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.，Ltd。，Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车，并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.，Ltd.，Ltd.，Ltd。目前，它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试，“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨，从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
2019年安全技术科研推广制度（第二次招聘）申报...
*1：“大学等”是指大学、技术学院或大学间研究机构。 *2：“公共研究机构”是指独立行政机构（包括国家研究开发机构）、特殊法人以及地方独立行政机构。 *3：“企业等”是指以研究为主要目的的私营企业、公益财团法人、公益财团法人、一般社团法人、一般财团法人等。