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基于BoW模型的增强RGB-D SLAM算法

即时定位与地图构建(simultaneous localization mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术。 针对目 前的 RGB-D SLAM 算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的 RGB-D SLAM 算法。 提取 RGB 图像的 ORB 特征描 述子,然后利用 BoW(bag of word)模型缩小特征描述子的匹配范围从而提高算法的实时性;接着采用 PROSAC 算法结合 PnP 算法解算初始相机位姿并通过非线性优化的方式得到优化的相机位姿;利用 BoW 模型结合关键帧技术和结构一致性 几何约束提高回环检测的鲁棒性;采用通用图优化工具 g2o 对位姿图进行优化,得到全局一致的位姿和点云;最后采用贪 心三角化算法将点云转换成网格地图。 针对 Fr1 数据集,该算法的平均定位误差为 0. 079 7 m,每帧数据平均处理时间为 0. 04 s。 与 RGB-D SLAM 原始算法相比,该算法具有良好的实时性和鲁棒性,可以满足机器人实时 SLAM 的要求。

  • 2021-06-15
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基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余,而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题,提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型(A2C-RLAS)。首先,用基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的混合神经网络的抽取器(extractor)来提取原文关键句;然 后,用基于拷贝机制和注意力机制的重写器(rewriter)来精炼关键句;最后,使用强化学习的优势演员-评论家(A2C)算法训练整个网络,把重写摘要和参考摘要的语义相似性(BERTScore值)作为奖励(reward)来指导抽取过程,从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明,与基于强化学习的抽取式摘要(Refresh)模 型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型(SummaRuNNer)和分布语义奖励(DSR)模型等模型相比,A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅,冗余的内容有效减少,且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型,A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6. 3%和10. 2%;相较于DSR模 型,A2C-RLAS模型的F1值提高了30. 5%。

  • 2021-06-15
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生命价值与技术变革的现实_联姻__——基于人工智能教育应用的哲学审思

人工智能教育是当前教育发展的新趋势。 但是,人工智能在教育领域的应用中也暴露出一些问题,出现盲目崇拜人工智能技术或全盘否定其教育应用价值的两种极端态度。 只有正确处理好生命价值和技术变革的关系,才能推动人工智能教育健康快速地发展。 技术创新在“用”“体”“道”等方面,分别为教育带来器物、制度和思想上的变化。 同 时,技术革新还存在遮蔽生命意识和价值异化的风险。 在人工智能教育应用中,彰显生命是其重要的着力点,而生命的彰显又呼唤技术的支持。 人工智能教育应用的关键在于找到技术逻辑和理论逻辑之间的契合点,要达成两者的双向耦合,需要基于对生命本体的关注,重新审视并调适技术和生命的关系,实现生命与技术的现实“联姻”。

  • 2021-06-15
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人工智能在皮肤病诊断和评估中的作用

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技发展的代表性技术,表现出与多个学科融合的ri大潜力和价值。皮肤科学高度依赖形态学特征,疾病的诊断和评估主要基丁视觉图像,是AI应用的优势学科。基丁.皮肤影像技术的AI不仅能提高疾病诊断的灵敏度和特异度,还能对常见疾病的严重程度进行客观评估。本文就AI在皮肤肿瘤、炎症性皮肤病、色素性皮肤病、感染性皮肤病中的应用进行综述,并对发展趋势进行分析,希望为皮肤科AI未来的研究提供参考。

  • 2021-06-15
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基于人工智能的飞行模拟器大脑模型构建

为解决当前飞行模拟器建设发展存在的问题,构建一种飞行模拟器大脑模型。在对当前人工智能技术进行深入研究的基础上,对该模型各子系统集成功能和关键技术进行详细分析。结果表明:该模型可为飞行模拟器的智能化、体系化发展提供一种系统化解决方案,进一步提升和拓展飞行模拟器的能力,使其在飞行训练中发挥更大作用。

  • 2021-06-15
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移动互联技术在应用软件安全协同测试中的研究

针对当前应用软件安全协同测试结果正确率低、软件存在不安全的概率高和软件测试效率低的问题,提出一种基于 DHSC 的应用软件安全协同测试方法。基于 SVDD 方法,建立软件训练集静态超球体,获取超球体重要结构;合并软件训练集以及待测软件,对比静态以及动态超球体结构变化,实现应用软件安全协同测试。实验结果表明,所提出的方法在对应用软件安全协同测试时,测试结果的正确率高、软件存在不安全的概率低,并且还具有较高的软件测试效率。

  • 2021-05-07
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基于物联网的动产质押监管研究

目前,在我国社会信用体系不完善情况下,方面中小企业出于业务发展的需要产生融资需求,但由于企业资质等问题,难以获得信用担保,而且缺乏足够的不动产抵押物品(如厂房),很难从银行获得贷款;另一方面,随着我国居民收入水平的提高,银行积聚了大量的存款但迫于风险压力又不敢轻易贷出银行与中小企业的这种融资上的“两难"矛盾目前在我国具有普遍性.金融物流的质押监管业务正是在这样的背景下出现的它较好地解决了银企之间的融资矛盾首先,质押监管业务允许中小企业利用原材料和在市场上:经营的商品作质押进行贷款,解决了企业实现规模经营与扩大发展的融资问题其次,质押监管促进了银行安全放贷,银行等金融机构通过与第方监管的合

  • 2021-04-29
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基于物联网技术的能耗监测管理平台设计

加快建设资源节约型、环境友好型校园,是教育系统落实这战略决策的重要 举措0,也是实现十二五节能减排目标的重要举措。高等学校是培养人才和促进科技进步的主要阵地,深入开展高等学校节约型校园建设工作,不仅可以促进学校本身的能源资源节约,降低办学成本,在社会起到示范和谐动作用,还有利于促使广大学生树立节能环保意识,幸握节能环保技能,对我国经济和社会发展产生深远影响。节能 节水工作是节的型校回建设的重要内容之. 加强节能节水 工作.将有效地促进高等学校节约型校园建 没的全面开腾物联网The Intcrnetad Tings)技术是新代信息技 术的重爱组成部分,具有生常1 同前录”。在此借助该技术,设计适合了南力山地气候的高校“能耗监测管理平台”

  • 2021-04-29
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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