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第四学期人工智能（AI）学分
第一单元 - 介绍 9 介绍 - 定义 - 人工智能的未来 - 智能代理的特征 - 典型的智能代理 - 典型人工智能问题的解决方法。第二单元 - 问题解决方法 9 问题解决方法 - 搜索策略 - 不知情 - 知情 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 约束满足问题 - 约束传播 - 回溯搜索 - 游戏玩法 - 游戏中的最佳决策 - Alpha - Beta 剪枝 - 随机游戏。第三单元 - 知识表示 9 一阶谓词逻辑 – Prolog 编程 – 统一 – 前向链接 – 后向链接 – 解析 – 知识表示 - 本体工程-类别和对象 – 事件 - 心理事件和心理对象 - 类别推理系统 - 使用默认信息进行推理。第四单元 - 软件代理 9 智能代理架构 – 代理通信 – 谈判和讨价还价 – 代理之间的争论 – 多代理系统中的信任和声誉。第五单元 - 应用 9 人工智能应用 – 语言模型 – 信息检索- 信息提取 – 自然语言处理 - 机器翻译 – 语音识别 – 机器人 – 硬件 – 感知 – 规划 – 移动。
RoboFlow：一个以数据为中心的工作流管理系统……
摘要：我们提出了 RoboFlow，这是一个基于云的工作流管理系统，用于协调开发 AI 增强型机器人的流程。与大多数以流程为中心的传统机器人开发流程不同，RoboFlow 以数据为中心。这一显著特性使其特别适合开发以数据为核心的 AI 增强型机器人。更具体地说，RoboFlow 将整个机器人开发过程建模为 4 个构建模块（1. 数据处理、2. 算法开发、3. 回溯测试和 4. 应用程序适配），并与集中式数据引擎交互。所有这些构建模块都在统一的接口框架下进行容器化和编排。这样的架构设计大大提高了所有构建模块的可维护性和可重用性，并使我们能够以完全并行的方式开发它们。为了证明所开发系统的有效性，我们利用它来开发两个原型系统，分别名为“Egomobility”和“Egoplan”。 Egomobility 为各种移动机器人提供通用导航功能，而 Egoplan 则解决机器人手臂在高维连续状态和动作空间中的路径规划问题。我们的结果表明，RoboFlow 可以显著简化整个开发生命周期，并且相同的工作流程适用于众多智能机器人应用程序 2 。
2026年中期经营计划
首先，我将概述我们于 2024 财年开始实施的 2026 年中期经营计划“激发信心。加速进步”战略的定性方面。过去，我们制定中期经营计划时，都是在审查当前计划并认识到其挑战的基础上，制定下一个计划的关键战略和措施。然而，我们周围的商业环境正在发生快速变化，我们的业务可能会受到比以往任何时候都更大的影响。在这种情况下，特别是从“增长”的角度来看，人们担心继续实施现有的战略和举措可能无法充分应对未来的环境变化。因此，在制定新的中期经营计划时，我们采用了回溯法。具体来说，我们分析了商业环境的中长期变化，并在此基础上为东京海上集团设想了“我们的长期愿景 2035”。然后，我们研究了未来三年实现这一愿景需要采取哪些行动，并据此制定了计划。此外，我们还考虑了在当前背景下需要优先解决哪些问题，并将进一步加强纪律作为新中期经营计划的关键战略之一。首先，我将解释“集团主要战略”中的核心“增长”的“三大支柱”和“纪律”的“两大支柱”。
基于 LiDAR 数据生成数字高程模型以进行历史景观分析，以佛兰德斯（比利时）为例
本文讨论了基于高密度机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成高精度 DEM（数字高程模型）的方法，该方法用于跨学科景观考古学研究，研究对象为位于比利时根特北部的 Sandy Flanders 地区的定居历史和环境。目标是以 DEM 的形式创建一个详细的地形表面，其中不含人工特征和地形伪影，仅通过实现真实地面点来可视化自然和当前地形。这些特征和伪影的半自动去除是基于地形矢量数据、视觉解释和坡度分析。最终构建了两个 DEM：（1）TIN（不规则三角网络）模型，其固有的大文件格式限制了其在大比例尺下的可用性；（2）网格模型，可用于小、中、大比例尺应用。这两个数据集都用作使用来自历史来源的辅助数据进行解释的图像。其实用性在田野模式和微田地形的案例中得到了说明。从这个 DEM 开始，这项景观历史研究的方法主要是回溯性的，即从当代景观中仍然存在的景观结构和元素开始，然后进入过去。� 2010 年由 Elsevier Ltd. 出版。
人工智能约束满足问题
动机：这是讲座系列中的一个小删减。我们不再关注顺序决策问题，而是转向存在许多耦合变量的问题。问题是找到与这些变量的耦合一致的值（或稍后的概率分布）。这是一个非常通用的问题设置，它适用于许多问题，而不仅仅是地图着色和数独。事实上，许多计算问题可以归结为约束满足问题或它们的概率类似物，即概率图模型。这还包括顺序决策问题，正如我在一些额外的讲座中提到的那样。此外，用于解决 CSP 的方法与离散优化非常密切相关。从我的角度来看，引入 CSP 的主要动机是作为引入其概率版本图模型的先行者。这些是机器学习、机器人技术、人工智能等领域中制定概率模型的核心语言。马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型以及我们在本讲座中无法讨论的许多其他问题设置都是图形模型的特殊情况。在 CSP 和图形模型这两种设置中，核心是理解进行推理的含义。树搜索、约束传播和信念传播是此上下文中最重要的方法。在本讲座中，我们首先定义 CSP 问题，然后介绍基本方法：使用一些启发式方法的顺序分配、回溯和约束传播。
拓扑化学合成磷化铜纳米带用于柔性光电忆阻器
金属磷化物纳米带因特殊的电子结构、大的接触面积和优异的力学性能而成为柔性光电子微器件的理想构建材料。本工作采用拓扑化学方法从结晶红磷纳米带（cRP NR）制备单晶磷化铜纳米带（Cu 3 P NR）以保留 cRP 形貌。Cu 3 P NR 用于在 ITO/PEN 基底上构建柔性光电忆阻器，以 Cu 3 P NR 的天然氧化壳作为电荷捕获层来调节电阻开关特性。基于 Cu 3 P NR 的忆阻器在不同机械弯曲状态和不同弯曲时间下均具有出色的非挥发性存储性能。从基于 Cu 3 P NR 的忆阻器中观察到光学和电学调制的人工突触功能，并且由于记忆回溯功能，使用 Ag/Cu 3 P/ITO 人工突触阵列实现了模式识别。拓扑化学合成法是一种通用方法，可用于生产具有特殊形态和特定晶体取向的纳米结构化合物。结果还表明，金属磷化物是未来光电神经形态计算的忆阻器中的优良材料。
合作随机动态规划模型...
其他分析通过放宽完全预见假设或将套利与其他用途结合起来考虑，扩展了这些工作。Mokrian 和 Stephen[24]描述了一个随机动态规划（SDP）模型，用于在考虑能源价格不确定性的同时最大化预期套利收入。Sioshansi 等人[35, 34]通过检查“回溯”启发式方法放宽完全预见假设，其中使用假设重复的历史价格模式来调度存储。Walawalkar 等人[39]研究了纽约 ISO 市场的存储经济学，同时考虑了套利和辅助服务（AS）。AS 是公用事业或系统运营商（SO）储备的过剩发电能力，以便为实际和预测的能源需求或供应之间的实时偏差提供缓冲。他们发现，如果在纽约市安装储能系统，则很有可能产生正的净现值。 Drury 等人 [9] 研究了美国多个市场中储能的套利和 AS 价值。其他论文研究了储能和可再生能源之间的相互作用。这包括使用储能来缓解可再生能源的变化和不确定性 [26、1、15]；储能和可再生能源的经济和排放影响 [6、17、32、31]；以及使用储能来减少对专用输电线路将可再生能源输送到负荷中心的需求 [7、33]。
R18 技术学士CSE（数据科学）III 和 IV 年 JNTU ...
能够分析算法的性能 能够为指定的应用程序选择合适的数据结构和算法设计方法 能够理解数据结构的选择和算法设计方法如何影响程序的性能 UNIT - I 简介：算法、性能分析-空间复杂度、时间复杂度、渐近符号-大 oh 符号、欧米茄符号、西塔符号和小 oh 符号。 分而治之：一般方法，应用-二分查找、快速排序、归并排序、施特拉森矩阵乘法。 UNIT - II 不相交集：不相交集合运算、联合和查找算法 回溯：一般方法、应用、n 皇后问题、子集和问题、图着色 UNIT - III 动态规划：一般方法，应用-最佳二叉搜索树、0/1 背包问题、所有对最短路径问题、旅行商问题、可靠性设计。第四单元贪婪法：通用方法，应用-有截止期限的工作排序，背包问题，最小成本生成树，单源最短路径问题。第五单元分支定界：通用方法，应用-旅行商问题，0/1背包问题-LC分支定界解决方案，FIFO分支定界解决方案。NP-Hard和NP-Complete问题：基本概念，非确定性算法，NP-Hard和NP-Complete类，Cook定理。教科书：
R18 B.Tech. CSE（网络安全）III 和 IV 年
能够分析算法的性能 能够为指定的应用程序选择合适的数据结构和算法设计方法 能够理解数据结构的选择和算法设计方法如何影响程序的性能 UNIT - I 简介：算法、性能分析-空间复杂度、时间复杂度、渐近符号-大 oh 符号、欧米茄符号、西塔符号和小 oh 符号。 分而治之：一般方法，应用-二分查找、快速排序、归并排序、施特拉森矩阵乘法。 UNIT - II 不相交集：不相交集合运算、联合和查找算法 回溯：一般方法、应用、n 皇后问题、子集和问题、图着色 UNIT - III 动态规划：一般方法，应用-最佳二叉搜索树、0/1 背包问题、所有对最短路径问题、旅行商问题、可靠性设计。第四单元贪婪法：通用方法，应用-有截止期限的工作排序，背包问题，最小成本生成树，单源最短路径问题。第五单元分支定界：通用方法，应用-旅行商问题，0/1背包问题-LC分支定界解决方案，FIFO分支定界解决方案。NP-Hard和NP-Complete问题：基本概念，非确定性算法，NP-Hard和NP-Complete类，Cook定理。教科书：
使用CANSAT中的深度学习从10 m距离进行目标识别的新方法
在这项研究中，我们提出了一种方法，可以使Cansat识别和指导一个目标，即甚至距目标10 m，并描述说明性评估的结果，以确保该方法的有效性。我们第一次将深度学习图像分类应用于Cansat中的目标识别，并在2019年Arliss Arliss中使用了几乎一路指导它，在所有三场比赛中都将其引导到目标，并赢得了第一个位置，成为整体胜利。然而，常规方法具有回溯性，因为当Cansat距离目标超过6-7 m时，目标识别率显着下降，这使得由于各种因素，因此很难将Cansat转移到目标时。为了使目标识别距离目标10 m的距离，我们研究了感兴趣的划分水平区域的数量以及图像识别过程中垂直移动的方法，并使用实验确定了有效的划分和识别率的数量。尽管对象检测通常用于通过深度学习从图像中检测对象的位置，但我们确定了该方法在长时间差异时具有更高的识别率，而计算时间比SSD Mo-Bilenet V1更短。此外，我们还参加了《 Cansat竞赛法案》 2020年，以评估拟议方法的有效性，并在所有三场比赛中实现了零距离的目标，并通过在复出类别中赢得第一名来证明其有效性。