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翻译人民法院人工智能法...
Authors Drafting Expert Group ( 起草 专 家 组 ) comprised of Professor Zhang Linghan ( 张 凌寒 ) of China University of Political Science and Law ( 中国政法大学 ), Professor Yang Jianjun ( 杨 建 军 ) of Northwest University of Political Science and Law ( 西北政法大学 ), Senior Engineer Cheng Ying ( 程 莹 ) of China Academy of Information and Communications Technology (CAICT; 中国信息通信研究院 ; 中国信通院 ), Associate Professor Zhao Jingwu ( 赵 精武 ) of Beijing University of Aeronautics and Astronautics (Beihang University; 北京航空航天大学 ), Associate Professor Han Xuzhi ( 韩 旭至 ) of East China University of Political Science and Law ( 华东 政法大学 ), Professor Zheng Zhifeng ( 郑 志峰 ) of Southwest University of Political Science & Law ( 西南政法大学 ), and Associate Professor Xu Xiaoben ( 徐小奔 ) of Zhongnan University of Economics and Law ( 中南 财经 政法大学 )
任务规划系统验证方法
程明 1 宋勇 1 陈毓涵 2,* 1 海军指挥学院海战模拟中心，南京 2 中国电子科技集团公司第28研究所，南京 * 通讯作者 摘要：针对任务规划系统开发的需求，对国内外各个层次的任务规划系统的主要功能和应用环境、工作方式、内容、部署方式等进行了研究和分析。最后，从系统开发和应用环境出发，提出了任务规划系统的开发方法。指出任务规划系统的验证方法可分为硬件验证、软件测试和系统级测试。这些方法为任务规划系统的开发提供了参考。
梁睿助理教授
[4] Ding, H., Liang, X., Xu, J., Tang, Z., Li, Z., Liang, R.* , & Sun, G.* (2021). 用于柔性传感器的超强拉伸、高强度和快速自恢复的水解水凝胶。ACS Applied Materials & Interfaces，13(19)，22774-22784。[5] Tang, Z., Hu, X., Ding, H., Li, Z., Liang, R.* , & Sun, G.* (2021). 绒毛状聚（丙烯酸）基水凝胶吸附剂，具有快速高效的亚甲蓝去除能力。胶体与界面科学杂志，594，54-63。[6] Huo, P., Ding, H., Tang, Z., Liang, X., Xu, J., Wang, M., Liang, R.* , & Sun, G.* (2022)。具有高韧性和快速自恢复的半互穿网络导电丝素蛋白水凝胶，可用于应变传感器。国际生物大分子杂志。[7] 王梅、梁琳、刘倩、梁晓燕、郭红、李哲、梁荣* 和孙光杰 (2022)。磷酸氢二钾对磷酸镁钾水泥性能的影响。建筑与建筑材料，320，126283。[8] 郭红、唐哲、刘倩、徐建、王梅、梁荣* 和孙光杰 (2021)。超吸水绒毛状纳米复合水凝胶实现超稳定防冲刷水泥浆。建筑与建筑材料，301124035 [9] 刘倩、陆哲、胡晓、陈斌、李哲、梁荣*、孙光杰* (2021)。水泥基体原位聚合制备机械强度高的聚合物-水泥复合材料。建筑工程杂志，103048。 [10] 郭华、徐建、唐哲、刘倩、王明、梁荣*、孙光杰* (2022)。超吸水聚合物基防冲刷外加剂对海水混合水泥浆体性能的影响。材料与结构，55(2)，1-14。 [11] 王明、刘倩、梁荣、徐建、李哲、梁荣*、孙光杰 (2022)。偏高岭土对高水固比磷酸镁钾水泥性能的影响。土木工程材料学报，34(9)，04022227。
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以
Infome 2021 人工智能指数 - 斯坦福大学
Alexey Bochkovskiy；百度 PaddlePaddle 计算机视觉团队；徐成刚（长江商学院）；Mohammed AlQuraishi（哥伦比亚大学）；Evan Schnidman（EAS Innovation）；林方真（香港科技大学）；David Kanter（MLCommons）；Sam Bowman（纽约大学）；Maneesh Agrawala、Jeannette Bohg、Emma Brunskill、Chelsea Finn、Aditya Grover、Tatsunori Hashimoto、Dan Jurafsky、Percy Liang、Sharon Zhou（斯坦福大学）；Vamsi Sistla（加州大学伯克利分校）；Simon King（爱丁堡大学）；Ivan Goncharov（Weights & Biases）
Kim Phuc Tran. 人工智能在智能制造中的应用：方法与应用。传感器，2021 年。�hal-03544235�
1. Henning, K. 实施工业 4.0 战略计划的建议；美国国家科学与工程院：华盛顿特区，美国，2013 年。 2. Nguyen, H.；Tran, K.；Zeng, X.；Koehl, L.；Castagliola, P.；Bruniaux, P. 智能工厂中的工业物联网、大数据和人工智能：调查与展望。ISSAT 国际商业、金融和工业数据科学会议论文集，越南岘港，2019 年 7 月 5 日至 9 日。 3. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 基于深度强化学习的多标准决策支持系统，用于优化纺织化学工艺。计算机。 Ind. 2021 ，125 ，103373。4. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 使用基于深度 Q 网络的多智能体强化学习对纺织制造过程进行多目标优化。J. Manuf. Syst. 2021 ，即将出版。5. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Changhai, Y. 使用极限学习机、支持向量回归和随机森林对活性染色棉的褪色臭氧化进行建模。文本。Res. J. 2020 ，90 ，896–908。6. Huong, TT；Bac, TP；Long, DM；Luong, TD；Dan, NM；Thang, BD； Tran, KP 使用工业控制系统中的异常检测检测网络攻击：一种联邦学习方法。Comput. Ind. 2021，132，103509。7. Frank, AG；Dalenogare, LS；Ayala, NF 工业 4.0 技术：制造公司的实施模式。Int. J. Prod. Econ. 2019，210，15–26。8. Alcácer, V.；Cruz-Machado, V. 扫描工业 4.0：制造系统技术文献综述。Eng. Sci. Technol. Int. J. 2019，22，899–919。9. Song, Z.；Sun, Y.；Wan, J.；Liang, P. 面向服务制造信息物理系统的数据质量管理。Comput. Electr. Eng. 2017 ，64 ，34–44。10. 徐勇；孙勇；万建；刘晓玲；宋哲。工业大数据故障诊断：分类、评论和应用。IEEE Access 2017 ，5 ，17368–17380。11. 黄PM；李CH 使用深度学习和传感器融合估计刀具磨损和表面粗糙度发展。传感器 2021 ，21 ，5338，doi：10.3390/s21165338。12. 金TH；金HR；Cho, YJ 通过深度学习进行产品检测方法概述。传感器 2021 ，21 ，5039，doi：10.3390/s21155039。13. 黄YC； Chen, YH 使用长短期记忆预测牙科空气涡轮手机在铣削过程中的剩余使用寿命和退化评估。传感器 2021，21，4978，doi：10.3390/s21154978。14. Kim, J.；Ko, J.；Choi, H.；Kim, H. 通过跳跃连接卷积自动编码器使用深度学习检测印刷电路板缺陷。传感器 2021，21，4968，doi：10.3390/s21154968。15. Xia, K.；Saidy, C.；Kirkpatrick, M.；Anumbe, N.；Sheth, A.；Harik, R. 走向机器视觉系统的语义集成以帮助理解制造事件。传感器 2021 , 21 , 4276,doi:10.3390/s21134276。16. Sharma, S.；Koehl, L.；Bruniaux, P.；Zeng, X.；Wang, Z. 开发智能数据驱动系统以推荐个性化时装设计解决方案。传感器 2021，21，4239，doi：10.3390/s21124239。17. Yang, S.；Xu, Z.；Wang, J. 通过深度强化学习实现动态排列流水车间的智能调度决策。传感器 2021，21，1019，doi：10.3390/s21031019。
2023 年 7 月拨款申请
通讯 PI：林顺泰 主题 PI：林顺泰、黄淑萍、Anita Chan、Ong Choon Kiat、Jason Chan Yong Sheng、陈金苗、陈素勇、Anand Jeyasekharan、Francesca Lorraine Lim、Michaela Seng Su- Fern、Joe Yeong Poh Sheng、Nicholas Grillos、Chhoma Weng、Weng Hong Joo、Olaf Rotzschke、Amit Jain、Edward Chow、William Hwang、Valerie Yang、Woo Xing Yi、Lee Hwee Kuan、Chiang Jianbang、Vaibhav Rajan、Sebastian Maurer- Stroh
推荐引用 推荐引用 徐文杰，“无线通信系统的人工智能辅助接收机设计”（2021 年）。学位论文和毕业论文。1376。https://mds.marshall.edu/etd/1376
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CY1307 Quantum_修订版 OBTL_AY21-22
附件 A 1. 新/当前/修订课程内容模板 学年 2020/21 第 2 学期 课程协调员 何申勇博士 课程代码 CY1307 课程名称 量子 先决条件 A 或 H2 级物理和数学，或同等学历 AU 数量 3 AU 学时 CY1307（2 小时 – 讲座/研讨会；1 小时 – 辅导） 提案日期 2021 年 1 月 10 日 课程目标 本课程旨在让您掌握分析接近光速运动的物体 [可选] 和表现出量子行为的粒子的基本概念和解决问题的技能。您将发展物理洞察力和分析技能，这对于研究相对论问题 [可选] 和量子系统非常重要。这些知识和技能为后续的高级课程奠定了基础。