智能计算

摘要： 2022年将特别关注人工智能+、物联网与5G、区块链、量子计算、大数据、隐私安全保护等技术的融合应用。本年度组稿包括但不仅限于以下方向:人工智能:多模态/跨模态学习、大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、统计学习、联邦学习、因果推理、类脑智能计算、量子智能计算、智能机器感知与模式识别、自然语言处理与理解。

摘要： 之江实验室自成立以来,在省委省政府的坚强领导下,以超常规态势打造国家战略科技力量,奋力书写了助力科技自立自强的“之江答卷”。首发《智能计算白皮书》,设计了广域协同的智能计算体系,依托智能计算“数字反应堆”布局了六大方向首批重大攻关项目。实验室联合研发的“神威量子模拟器”获得2021年度ACM“戈登贝尔奖”,800G超高速光收发芯片与光引擎技术入选2021年世界互联网领先科技成果,深海软体机器人相关研究登上了《自然》正刊封面,主导制订的首个国际标准“隐私保护机器学习技术框架”发布于国际电信联盟。

摘要： 本文通过在智能电网中应用数字可视化技术,采用建立数据处理模型、安全风险量化值模型等方式,结合先进计量基础设施的在线量测数据及电力系统历史运行数据,进行电力系统关键参数的精细化智能计算,通过保护方式及仿真模拟规划分析,为智能电网的建设决策提供可靠依据。

摘要： 产业融合的背后是需求的发展,CPU(中央处理器)通用计算发展了几十年,如今伴随着人工智能(AI)的需求,NPU(嵌入式神经网络处理器)成为了下一代智能计算的核心,在处理新类型数据流方面效率远高于CPU和GPU(图形处理器)的处理器,并且独立出来与CPU做更多配合。同时我们也看到元宇宙等新兴场景对AI的新需求,AI本身作为一项新兴技术,必将对我们生活的方方面面带来深远影响。目前AI还处于很早期阶段,在不同领域采集数据不同,算法不同,部署需求也各不相同。

摘要： “第二十一届中国计算语言学大会”(The 21st China National Conference on Computational Linguistics,CCL)将于2022年10月14-16日在江西南昌举行,会议主办单位为中国中文信息学会,承办单位为江西师范大学。中国计算语言学大会创办于1991年,是中国中文信息学会的重要会议。经过30多年的发展,CCL被广泛认为是国内自然语言处理领域最权威的、最具影响力的学术会议会议。作为中国中文信息学会的旗舰会议,CCL聚焦于中国境内各类语言的智能计算和信息处理,为研讨和传播计算语言学最新学术和技术成果提供了最广泛的高层次交流平台。

摘要： 元宇宙是指通过整合包括扩展现实、数字孪生、区块链等在内的新兴技术,将虚拟和现实深度融合形成的超元社会形态。学习元宇宙一方面拓展了感官维度,形成了物理世界与数字学习情境的视觉、听觉、触觉相融合的独特感官体验;另一方面拓宽了生存维度,催生“线上+线下”虚实一体的新型学习生态。相较于大规模群体在线学习,学习元宇宙的高拟真度、可触达性以及可延展性等特征,大幅度提升了学习者对教学活动的参与度,并优化大规模协同学习;同时,学习元宇宙为学习者打造了适用于不同知识的学习情境,学习者可以在教学组织者的帮助下摆脱学习场域的限制,依据学习需求切换学习场景,实现超域协同学习。因此,根植于超域与大规模协同融合机理以及具身认知、心流理论等的思想蕴含,分步构建大规模超域协同学习系统框架,设计大规模超域协同学习实施路径,探析大规模超域协同学习流程、体验与课堂转变,可为学习元宇宙的跨学科活动设计,提供理论参考。未来仍需进一步挖掘学习元宇宙的深度应用策略,持续探究学习元宇宙新生态。

摘要： 企业财务状况是企业所有利益相关者包括经营者、债权人和投资者关注的焦点。在激烈的市场竞争中,任何企业都无法规避风险。在市场管理决策、金融保险业信用评级和投资决策中,应考虑金融危机预警和风险规避。此外,随着云计算、移动计算、大数据等技术不断发展,企业财务风险预警也迎来了飞速发展。企业财务风险管理的研究热点和难点是如何评估风险并及时预警。按照不同类别,风险管理方法可分为建模方法及智能计算方法。建模方法包括变量分析模型、Z-score模型等。

摘要： 建设融合课程是推动“四新”专业建设的有力抓手。本文以新文科为例,研究和探索了智能计算技术服务于“四新”专业的融合课程体系的构建方法。同时基于“五融合”的课程建设理念,建设了位于融合课程框架底层逻辑的“新文科智能计算基础”课程,并提出了采用研究性教学实现“五融合”及课程目标的有效教学路径。

摘要： 随着无线通信业务的迅速增长,有限的频谱资源越来越抢手,同时现有的固定频谱分配方式较难满足通信终端对频谱资源的需求。认知无线电技术通过感知获取系统中的自由频谱资源信息,并使用相应的频谱分配算法选择当前系统中的自由频谱资源,供网络用户在系统中进行分配。频谱分配过程中,传统算法较难实现公平性和系统效能最大化,而对传统算法进行智能优化往往是解决问题的有效途径。本文将对目前认知无线电发展现状进行分析,并通过对传统算法及相关优化算法进行分析和叙述,以便未来更好地解决频谱分配中的问题。

摘要： 针对乌鸦搜索算法(CSA)的不足,提出采用多模式飞行的乌鸦搜索算法(MFCSA)。算法基于觅食能力的强弱,将群体分成觅食能力较强和较弱两个组,觅食能力较强者采用尾随跟踪当前群体最优目标策略,在群体信息指引下飞到群体当前最优位置附近开展搜索活动,增强了算法的局部开发能力;觅食能力较弱者采用观察和学习强者的觅食方法、遇到危险迅速飞离两种策略,前者可提升算法的全局探索能力,后者可保持种群的多样性。通过15个基准测试函数和两个工程应用问题的数值实验仿真结果表明,MFCSA在优化精度、收敛速度等方面有更好的表现,增强了规避陷入局部最优的能力,稳定性更好。

摘要： 分析社会对人工智能技术需求的变迁及智能科学与技术专业智能计算课程教学内容因之而变,提出以聚焦问题、逐层深化的渐进式教学方式,将应用场景具体需求贯穿于教学内容、实践内容及教学方式中,探讨面向应用场景需求的任务驱动型教学模式.以武汉工程大学智能科学专业的智能计算课程教学为例,阐述该教学模式的具体实施过程.

摘要： 智能计算通过模拟自然中的智慧现象或过程发展而来的。其迭代过程是一个学习过程，主要由知识发现和知识运用两个过程组成。分支定价框架下的智能计算是一种求解复杂组合优化问题的有效方法。分支定价框架下的智能计算为探索新型智能计算模式提供了新思路。

摘要： 分析了下水煤水尺计重的方法和步骤,使用EXCEL编制了水尺计重智能计算系统,代替了繁琐的手工计算,不但提高了水尺计重的效率和准确度,而且获得了良好的经济效益.

摘要： 室内环境控制系统的首要目标是让室内的人体感到舒适,同时最大程度的降低能耗.本文构建了一个基于舒适性指标PMV 的室内环境智能控制系统,并分析了该系统.同时优化了热舒适性指标PMV 的综合计算公式,采用RBF 神经网络的辨识方法建立了热舒适性指标PMV 的动态计算模型,以PMV 指标综合公式计算出的数据为训练和预测样本,并引入遗传算法对其进行优化训练.仿真结果表明,该智能计算方法收敛性好、可以较准确的推算出室内环境的PMV 值,其计算误差可以被较好的控制在允许范围内,且动态响应高,具有一定的实用性.

摘要： 海洋经济在国民经济中的地位逐渐增加,2008年全国海洋生产总值29662亿元,占国内生产总值的9.87％,但海洋灾害评估却比较困难,智能计算在海洋灾害评估中的应用方兴未艾.本文研究了近十五年来国内海洋灾害评估实务与评价理论两方面,对智能计算在其中的应用进行了分析与综述:点评了其中比较典型的方法与应用.文章还分别建立了基于模糊计算与神经计算的风暴潮洪水灾害评估模型,提出了对智能计算在海洋灾害评估中应用发展的三个方向.

摘要： 软件工程珍视人类难以解决的问题的本质原因而非求到最好的解。文中就软件缺陷修复进行探讨，并提出基于搜索的优化方法，或智能计算，是缺陷修复的途径，但不是唯一途径。

摘要： 介绍一种新的连续动作学习自动机,并将其应用于非线性系统的辨识问题.该自动机以一个可变区间作为动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据一个滑动窗口内的最佳的历史动作,学习算法对动作区间的端点进行自适应更新.利用一个多层感知器型人工神经网络(ANN)对一个二阶非线性系统进行建模,新的学习自动机则用于ANN权值参数的学习.给出的仿真结果演示了新算法相对于著名的差分进化算法的优越性.还对用于获取输入输出数据的激励信号进行了探索.

摘要： 学习自动机(LA)是一类自适应决策器,其通过与一个随机环境的不断交互,学习从一个允许的动作集里选取最佳的动作.在大多数传统的LA模型中,动作集总是被取作有限的.因此,对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化.本文提出一种新的连续动作学习自动机(CALA),其以一个可变区间作为动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据一个滑动窗口内的最佳的历史动作,对动作区间的端点进行自适应更新.通过求解一个被噪声污损的多模态函数(惩罚Shubert函数)最小化问题的仿真实验,演示了该方法的优越性.跟一种现有的CALA算法相比,新算法具有非常强的鲁棒性.

摘要： 学习自动机(LA)是一类自适应决策器,其通过与一个随机环境的不断交互,学习从一个允许的动作集里选取最佳的动作.在大多数传统的LA模型中,动作集总是被取作有限的.因此,对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化.本文提出一种新的连续动作学习自动机(CALA),其以一个可变区间作为动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据一个滑动窗口内的最佳的历史动作,对动作区间的端点进行自适应更新.通过求解一个被噪声污损的多模态函数(惩罚Shubert函数)最小化问题的仿真实验,演示了该方法的优越性.跟一种现有的CALA算法相比,新算法具有非常强的鲁棒性.

摘要： 学习自动机(LA)是一类自适应决策器,其通过与一个随机环境的不断交互,学习从一个允许的动作集里选取最佳的动作.在大多数传统的LA模型中,动作集总是被取作有限的.因此,对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化.本文提出一种新的连续动作学习自动机(CALA),其以一个可变区间作为动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据一个滑动窗口内的最佳的历史动作,对动作区间的端点进行自适应更新.通过求解一个被噪声污损的多模态函数(惩罚Shubert函数)最小化问题的仿真实验,演示了该方法的优越性.跟一种现有的CALA算法相比,新算法具有非常强的鲁棒性.

摘要： 本发明公开一种基于智能计算器的支付方法，所述方法包括：智能计算器计算出支付金额；将支付金额发送给客户；客户确认；跳转到支付页面；支付相应的金额；核算并生成支付凭证。本发明还公开一种智能计算器。本发明公开的技术方案具有如下优点：相对于传统计算器，本发明公开的一种基于智能计算器的支付方法及智能计算器，一方面，计算器功能多样，能够接收推送信息，增加智能程度，也方便相应的服务商推广信息；另一方面，支付方式的选择更多样。

摘要： 本发明公开一种智能计算器的管理方法，所述方法包括：后台导入智能计算器设备；对智能计算器设备的信息进行编辑；获取智能计算器用户的信息及对计算器接收推送信息的设置；设置向各智能计算器推送信息的时间；在地图上展示区域内的设备。本发明还公开一种智能计算器。本发明的技术方案具有以下优点：本发明公开的一种智能计算器的管理方法及智能计算器，能够对智能计算器及对智能计算器推送的信息进行管理，提高计算器的智能程度。

摘要： 本发明公开一种智能计算器的广告推送方法，所述方法包括：获取用户设置的推送时间；获取用户设置的关注类型；获取用户的行业；筛选与用户匹配的广告；向智能计算器推送信息；获取用户的浏览记录；分析用户的浏览偏好。本发明还公开一种智能计算器。本发明公开的一种基于智能计算器的广告推送方法及智能计算器，使得计算器功能多样，除具备计算功能外，还能接收推送信息，既方便计算器用户，也方便需要推广信息的用户。

摘要： 本申请涉及一种智能高密度计算板卡、计算机和智能计算系统，包括：承载层，用于供电、对外交互数据和智能管理；计算层，用于数据计算、资源配置和通用数据处理；或融合层，用于数据传输和特种数据处理；所述承载层、计算层和融合层分别为独立的板卡且相互之间能够电连接。通过把计算机硬件重新划分计算层、融合层、承载层，计算层、融合层、承载层通过高速总线连接，将计算机硬件划分成三个层次，以达到更智能、更开放、更灵活地为未来各种计算模型提供更优化的解决方案，实现密度、成本和灵活性方面的完美配合。

摘要： 本发明公开了一种基于计算机网格节点算法的智能计算机，涉及计算机技术领域。本发明包括外箱体、散热机构和内箱体，内箱体从外箱体的上端滑动插合在外箱体中，外箱体的四个侧面上均设置有换气槽，换气槽位置的外箱体外壁上通过螺钉固定安装有散热机构；内箱体的顶面上设置有盖板，同时内箱体的一侧面上设置有下端开口的插槽，插槽位置的内箱体内侧壁上设置有U形密封槽，U形密封槽用于与固设在外箱体内底面上的密封板间隙配合；密封板的一侧面上端位置固设有第一凸形柱。本发明可以有效的提高散热的效率，排热方向可调整的设置，可以实现通过调整排热方向实现快速散热，同时本装置整体拆卸安装方便，实用性强。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算技术的智能计算装置，其结构包括管理机、握把、导孔、平运梳、显示器、主机，管理机和握把连接在主机上，主机上通过显示器与平运梳之间采用电性连接的方式相配合，平运梳转动配合在导孔上，在助力体上设有疏松装置和防护结构，利用疏松装置和防护结构在对准垫上相配合，当梳齿将会被向上吹动时，将会借助弹舌按压扣纳囊，使得扣纳囊同步推挤疏松装置，而变扁在对准垫上，又能配合防护结构一起加压于对准垫上，共同维护扣纳囊在梳齿之间的结构立体感，形成四足支撑，以便加强梳齿之间对热气强度的适应性。

摘要： 一种基于智能计算坐标定位的工序合规性暗计算系统，包括智能手套装置以及手套坐标定位操控单元，该手套坐标定位操控单元用于手套的坐标定位，其中手套的坐标定位与裁床台面的坐标定位以及裁剪文件的坐标定位为对应一致，从而获取裁片的属性、信息以及流水号；该智能手套装置包括智能手套主体、电源模块、压力传感器模块以及蓝牙无线发射器，该电源模块、该压力传感器模块以及该蓝牙无线发射器均设置于该智能手套主体，该电源模块用于供电，该压力传感器模块被设置于该智能手套主体的大拇指部位、食指部位以及中指部位，并且通过压力触控确定目标对象，该蓝牙无线发射器用于确定目标对象后将数据信息传输至裁剪系统以及MES制造执行系统。

摘要： 本发明提出一种基于深度强化学习的车辆边缘计算场景中的智能计算卸载方法，根据无线信道的时变性，采用基于深度强化学习的在线框架，联合优化各个车辆终端的卸载决策、车辆本地计算能力、车辆数据传输功率、信道时隙资源分配决策以及边缘服务器的计算资源分配决策，最小化系统计算时延，得到最优的卸载决策。本发明相较于传统的启发式算法，因采用深度强化学习，同时有着深度学习的强大计算能力和强化学习的自主学习能力，能够在高动态变化的车联网环境下自动的更新卸载策略。不仅能够在无线信道时变环境下能够快速收敛至最优卸载策略；当各个车辆终端的权重发生变化时，还可以自动调整卸载策略并快速收敛到新的最优卸载策略，具有较强的鲁棒性。

摘要： 本申请公开了一种智能计算卡，涉及人工智能和图像处理技术领域。智能计算卡包括：主控芯片；电源，与所述主控芯片连接，用于给所述主控芯片供电；移动行业处理器接口MIPI，与所述主控芯片连接；小型外围组件互连快速MiniPCIE接口，与所述主控芯片连接；DDR存储器，与所述主控芯片连接；嵌入式多媒体卡EMMC芯片，与所述主控芯片连接。本申请还公开了一种图像处理设备和智能计算系统。

摘要： 本申请公开了一种智能计算模块电路、计算板卡及计算机，基于本申请实施例的实施方案，本申请提供的计算板卡上配置有能够适配多种逻辑控制、提高计算板卡复用性的智能计算模块电路，该智能计算模块电路通过通信总线与高速连接器连接，再通过高速连接器与融合板卡和承载板分别进行通信，实现计算层、承载层和融合层之间的信息交互，智能计算模块电路为计算板卡的主要通信数据处理电路，配置了BMC/CPLD/PCH等管理芯片，为计算板卡增加不同的逻辑控制功能，使得本申请的计算板卡能够适配多种逻辑控制，提高计算板卡的复用性。此外，还提供了对外调试接口，用于所述计算板卡的主板调试，便于计算板卡的集成调试，使得计算板卡更开放、更灵活地为各种计算模型提供调试条件，增强适配性。