平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会（Artificial societies）、计算实验（Computational experiments）、平行执行（Parallel execution）构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.     

平行胃肠:基于ACP的智能胃肠疾病诊疗

胃肠道为人体重要消化器官,胃肠疾病常见且病因复杂.为了推动胃肠疾病诊疗的智能化、精准化发展,有效传承医生的经验丰富,文中提出基于ACP理论的平行胃肠诊疗系统框架.ACP理论为平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)三部分构成.在平行胃肠诊疗系统中,构建人工胃肠道(A)模拟胃肠疾病实际诊疗情况,运用计算实验(C)在人工胃肠平台上进行各类胃肠疾病诊疗实验并评估最佳诊疗方案,最终借助平行执行(P)实时地对实际胃肠诊疗进行导引,持续更新人工胃肠系统并优化诊疗方案,实现虚拟诊疗和实际诊疗之间的虚实互动.整个系统框架的构建融合知识图谱、深度学习、虚拟现实/增强现实、知识自动化等多种前沿技术,致力于优化胃肠疾病诊疗,推进健康中国建设.     

平行眼:基于ACP的智能眼科诊疗

ACP理论是平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies, A)、计算实验(Computational Experiments, C)、平行执行(Parallel Execution, P)构成,在复杂系统建模与调控中发挥重要的作用.人眼作为一个典型的复杂系统,是接收外界信息的重要器官,拥有复杂而又精细的结构,同时又和身体其他器官有着密不可分的联系.文中将ACP理论引入到人眼的诊疗和护理中,提出平行眼的基本框架.人工眼(A)构建不断更新的虚拟人眼模型及其对应的由诊疗护理知识构成的虚拟眼科医生.在此基础上,计算实验(C)借助人工眼进行各种眼病发展预测并制定最优的治疗护理方案.最后平行执行(P)将虚拟世界和人工世界串联起来,利用实际人眼的数据不断更新人工眼模型,同时借助人工眼和计算实验引导实际人眼进行在线化、长期化的治疗护理.整个框架结合知识自动化、计算机视觉、知识图谱、机器学习等相关人工智能技术,力图有效提升对于人眼疾病的诊断精度,实现对于人眼的长期、精确、有效的监护.     

城市客运交通枢纽平行系统体系研究

城市客运交通枢纽系统是一个典型的复杂巨系统, 传统的管理方法难以形成具有动态适应能力的有效解决方案. 运用复杂系统研究中的ACP (人工系统、计算机实验、平行执行)方法, 首次给出城市客运交通枢纽平行控制与管理系统研究框架. 以该框架为基础, 首先,分析了人工交通枢纽系统中模型的构成及支撑条件; 进而对人工交通枢纽系统计算实验中涉及的实验场景设计、实验内容设计进行了详细阐述; 最后,对人工交通枢纽系统平行执行内容进行了说明. 该体系框架的提出, 对于城市客运交通枢纽管控水平的提高具有重要指导意义.     

基于ACP方法的平行手机信令数据分析系统

随着交通拥堵和公共安全问题的日趋严重，传统方案在道路监测和区域监测方面不仅成本高，准确性和可靠性也无法保证，因此无法给用户提供一整套综合全面的出行路线规划及旅游目的地选择等方面的相关指导.本文提出基于ACP方法的平行手机信令数据分析系统，将解决上述问题.本文主要基于ACP方法，包括人工社会、计算实验和平行执行，构建基于手机信令的人工监控场景和实际监控场景.实际监控场景和人工监控场景平行执行，人工监控场景用来模拟和实验复杂的实际监控场景，通过大量计算实验，进行各种模型的训练与评估，通过平行执行不断地更新和优化，实时指导实际监控场景；同时实际监控场景将结果反馈给人工监控场景，对人工监控场景模型进行修正.通过实际监控场景和人工监控场景之间的不断优化，可有效提高手机信令系统的实时性、准确性和可靠性，并最终满足不断增长的实时用户需求，保证用户出行的舒适性及安全性.     

平行智能与CPSS:三十年发展的回顾与展望

社会物理信息系统(Cyber-physical-social systems, CPSS)在传统物理信息系统(Cyber-physical systems,CPS)的基础上纳入对社会信号及社会关系的考虑,利用网络世界近乎无限的人力、数据和信息资源,突破物理世界有限的资源约束以及时空的限制.然而, CPSS中人类和社会行为的复杂性加剧了实际系统和其模型之间的建模鸿沟,使得系统的形态演变为“默顿系统”.对此,以ACP方法为核心的平行智能(Parallel intelligence, PI)框架通过组合人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)三个过程,为跨越这一鸿沟提供了可行的路径.具体而言, ACP将模型从系统解析器转变为数据生成器,使原本难以控制的“默顿系统”可测试、可计算、可验证,为复杂系统中“涌现”和“收敛”的对立统一确立了方法基础.本文从平行控制与智能控制、平行机器人与平行制造、平行管理与智能交通、平行医学与智慧健康、平行生态与平行社会、平行经...     

平行系统和数字孪生的一种数据驱动形式表示及计算框架

旨在为平行系统及ACP方法建立一种数据驱动的数学形式和计算框架, 该形式与框架也适用于数字孪生系统.首先, 基于动态系统状态方程方法论, 给出了平行系统的虚实双系统表示方法, 基于此表示方法为平行系统问题提供了一种数学表示.围绕该表示, 讨论了虚实系统互动、平行系统与数字孪生系统异同等问题.然后, 为ACP方法提供了一种计算框架, 详细解释了人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)的数学计算求解过程, 并讨论了“学习与训练”、“实验与评估”、“管理与控制”、灵捷–聚焦–收敛(AFC)、小数据-大数据-小智能等概念的相关数学表示, 并讨论了智能科学与平行系统数学架构的关系以及平行智能的内涵.最后, 以大学校园园区能源管理系统为案例, 为平行系统数学架构和方法提供一个直观的算例.     

软件定义的犯罪现场分析过程及其知识自动化方案*

犯罪现场分析是一个从痕迹到心理(生理)的结果回溯过程,是查明犯罪、证实犯罪的起点和基础,也是侦查破案的核心关键.借鉴近年来复杂系统相关理论和方法在众多领域的成功应用和良好成效,构建基于复杂系统的犯罪现场分析模型框架.从软件定义的系统和流程角度介绍基于人工社会、计算实验、平行执行(简称ACP)方法的犯罪现场平行系统模型构建的基本思想、框架体系和主要方法.从平行系统的角度阐述知识自动化在犯罪现场分析过程中的重要作用.     

平行测量:复杂测量系统的一个新型理论框架及案例研究

分析了复杂测量系统的溯源研究现状,指出现有的研究已不能满足复杂测量系统的动态化溯源需求,提出了建立人工测量系统的必要性.基于ACP（Artificial societies,computational experiments,and parallel execution）方法建立了平行测量系统的理论框架,通过构建与物理测量系统行为和特性等价的人工测量系统,借助人工测量系统的计算实验,确定测量优化控制策略,引导物理测量系统的运行,并进行评估,实现物理测量系统和人工测量系统的平行执行和平行控制,将物理测量系统溯源至人工测量系统的理论模型上,解决复杂测量系统的溯源问题.并以齿轮在位测量系统为例,对平行齿轮测量系统进行了设计和平行控制研究.     

ACP理论的平行执行方式分类研究

针对人工系统、计算实验和平行执行理论(Artificial systems, computational experiments, parallel execution, ACP)中的平行执行方式, 论文给出了不同分类方法,特别是对整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方式进行了详细的阐述. 本文以乙烯生产过程为例,论述了整体平行执行、 局部平行执行和混合平行执行分类方法的思想产生来源并进一步阐述了它们的定义、 原理、适用场合和条件,最后,给出了这三种平行执行方式的特点.     

平行控制: 数据驱动的计算控制方法

本文简述平行控制的理念、概念及基本方法与应用, 主要强调虚实互动的平行扩展方式与同时计算的并行划分方式的不同之处. 平行控制方法是ACP理论在控制领域中的具体应用, 其核心是利用人工系统进行建模和表示、通过计算实验进行分析和评估、最后借助平行执行实现对复杂系统的控制和管理. 这一控制方法是反馈控制, 特别是自适应控制方法向复杂系统问题扩展的自然结果, 是一种迈向数据驱动控制和计算控制的必然且有效途径.     

Parallel vision for perception and understanding of complex scenes: methods,framework, and perspectives

In the study of image and vision computing, the generalization capability of an algorithm often determines whether it is able to work well in complex scenes. The goal of this review article is to survey the use of photorealistic image synthesis methods in addressing the problems of visual perception and understanding. Currently, the ACP Methodology comprising artificial systems, computational experiments, and parallel execution is playing an essential role in modeling and control of complex systems. This paper extends the ACP Methodology into the computer vision field, by proposing the concept and basic framework of Parallel Vision. In this paper, we first review previous works related to Parallel Vision, in terms of synthetic data generation and utilization. We detail the utility of synthetic data for feature analysis, object analysis, scene analysis, and other analyses. Then we propose the basic framework of Parallel Vision, which is composed of an ACP trilogy (artificial scenes, computational experiments, and parallel execution). We also present some in-depth thoughts and perspectives on Parallel Vision. This paper emphasizes the significance of synthetic data to vision system design and suggests a novel research methodology for perception and understanding of complex scenes.     

平行皮肤:基于视觉的皮肤病分析框架

随着计算机与人工智能的快速发展,基于图像感知的皮肤病分析方法取得一些成果.然而,以深度学习为主的计算机辅助分析方法依赖于领域专家标注的医学大数据,诊断结果缺乏医学可解释性.为此,文中提出基于视觉的皮肤病分析统一框架——平行皮肤.启发于ACP方法与平行医学图像分析框架,通过构建人工皮肤图像系统实现数据选择与生成,通过预测学习的计算实验完成诊断分析模型构建与评估,并利用描述学习与指示学习融合专家知识,引导人工图像系统数据生成与选择,从而实现闭环诊断分析模型优化.     

平行高特:基于ACP的平行痛风诊疗系统框架*

为了解决复杂环境中痛风诊疗的精准决策难题,突破不同医生业务水平对于痛风诊疗的局限,提高痛风诊断的准确率和治疗的有效性,文中提出基于ACP理论的平行痛风诊疗系统框架,称为“平行高特(Gout)”.平行高特通过构建人工痛风诊疗系统以模拟和表示实际痛风诊疗系统,运用计算实验进行各种痛风诊疗模型的训练与评估,借助平行执行对实际痛风诊疗系统进行管理决策与实时优化,实现痛风诊疗过程的自动化与智能化.该平行的诊疗过程可以帮助医生减少误诊误治,提高效率,提升水平,同时也能帮助患者做好慢病管理,远离疾病.考虑到痛风病在当前社会的严重程度,平行高特在痛风诊疗中的应用具有重要的实际意义,是传统医疗模式走向智慧化、平行化的有效途径和自然选择,有利于推进健康中国建设,实现更高水平的全民健康.