基于深度学习的多模态AIGC动画探究

深度学习是使得人工智能具备人类学习能力的重要技术,随着数字时代的进步,人工智能生成内容(AIGC)取得巨大突破,多模态AIGC引起了艺术从业者的关注。本文主要研究基于深度学习的文本、图像、视频等多模态的转换与融合技术应用于AIGC对动画生产方式的影响。本文运用计算机视觉、自然语言处理等跨学科思维将AIGC引入动画创作分析,归纳多模态AIGC的技术模型,分析多模态AIGC动画生成的模式类型,以模型模拟结果总结归纳其存在的局限性,并对多模态AIGC用于动画内容生产的技术、内容、市场、伦理各层面的发展方向进行了探索。     

智能人机系统的人机融合交互研究综述

目的 对人机融合的研究现状进行了梳理和分析,旨在为智能人机系统研究提供理论支撑.方法 从人机交互和人工智能的概念出发,结合多通道信息融合、人机融合认知决策机制、生理测量和人机融合协作模式等研究,对人机融合和智能人机交互的研究现状、研究热点与趋势进行了分析和归纳.结果 智能机器的信息处理逻辑与人类之间的沟通障碍,抑制了人工智能技术对人机资源整合的工效学意义,人机融合的研究促进了人工智能技术与人机交互的精准合作.结论 智能人机系统中,人、机、物理环境的融合不足是当前学界面临的挑战.人机融合研究应以感知识别、多通道信息融合、认知决策为着力点,帮助机器有效学习、理解、预测人类交互意图,探寻人机对话协作模式的影响要素.人机融合的群体智能对未来人机交互发展有着举足轻重的意义,通过多模态生理融合与自适应的可视化表征机理研究建立认知效率和可视化表征的联系,根据生理指标的变化构建意图空间并指导人机融合协作模式的研究.     

基于深度学习的实时物体检测与跟踪

本文旨在研究多模态显著性检测方法,以提高在计算机视觉领域中物体检测与跟踪任务的性能。研究问题聚焦于如何融合多种传感器数据,以提高物体检测和跟踪的准确性和质量。采用基于深度学习的目标检测与跟踪方法,能够更准确地识别和定位感兴趣的物体,并连续追踪其运动轨迹。研究方法涉及条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）和动态权重自适应融合技术,以优化目标的检测性能。本文在多个多模态数据集上进行了性能测试,包括RGB-Thermal、RGB-Depth和RGB-Total。结果表明,与完整模型相比,移除对抗损失函数和模态权重的模型具有更高的召回率,尤其是在高阈值条件下。本研究验证了多模态显著性检测方法在不同数据集上的有效性,并指出在特定数据集上可能需要调整模型参数或损失函数的设计,以获得最佳效果。本研究不仅能够应用于自动驾驶、智能监控和人机交互等实际场景中,还为多模态数据融合在目标检测与跟踪领域提供了参考。     

基于多模态理论的大数据可视化的优化与拓展

目的在机遇和挑战并存的语境下,提出大数据可视化的优化途径与创新拓展思路。方法首先,从多模态概念入手,从多学科角度理解多模态含义;其次,分析了大数据多模态特征,以及人们获取和解读信息时多模态融合的认知过程;最后,把多模态概念引入展示法,探讨可视化中多模态的内容呈现方式,以及结合高新科技的动态交互方式。在大数据环境下模态融合、传播载体发展和信息符号象征意义的解析等方面,展开对大数据可视化创新路径的论述。结论对大数据可视化在未来发展的趋势,提出了展现和探索两个方向。     

人工智能辅助中医辨证的关键问题与技术挑战

中医辨证论治是传统医学体系的核心,几千年来为中华民族的健康发展发挥着不可或缺的作用。近年来,在多部门的协同推进下,我国中医科技创新能力持续提升。中医辨证与人工智能、大数据等多学科交叉融合,取得新的进展,工程化前沿方法和技术为突破中医辨证理论瓶颈提供了有效路径。本文以新时代中医诊断现代化、智能化发展为背景,总结中医辨证的基本原理,概括人工智能辅助中医辨证的基本过程以及多模态数据融合、症状关联性分析、证候量化、证候推理、中医药大模型等关键问题,总结了每个环节的研究思路和发展现状,进而根据现有不足分析当前发展面临的可利用公开数据较少且质量参差不齐,辨证模型单一、普适性不佳,辨证模型的可解释性不足且存在差异,辨证模型结果评价存在局限、缺乏可信度等挑战。研究建议,加强数据整合与质量把控,深度融合人工智能技术与中医辨证思维、加强模型可解释性,发展中医药细分领域的大语言模型,加强智能中医人才队伍建设、鼓励多领域专家合作,完善国际标准和法律法规、加强国际合作与交流等,以期为智能中医诊疗的技术探索和科技创新提供参考。     

面向“互联网+”的OT与IT融合发展研究

运营技术(OT)与信息技术(IT)的融合成为工业数字化转型和制造业高质量发展的关键。本文开展了OT与IT融合发展的需求分析,从建立工业物联网、发展跨平台分析框架、开发开放性平台、推行基于云端部署的数据采集与监控系统等方面梳理了OT与IT融合的现状;提出了建立OT与IT融合的全套计算栈、持续推进工业互联网、加强OT与IT融合的安全保障等未来两类技术体系融合的技术路径。研究建议,强化OT与IT融合的技术标准化应用,建立包括评估关键资产风险、关注底层数据、加强检测系统开发、分离通信功能、应用人工智能技术在内的OT与IT融合的安全保障体系,以此为我国"互联网+"行动在工业制造领域的深度发展提供关键支撑。     

地面目标多谱测试及隐身效能评估现状与展望

随着隐身技术的应用以及多模探测技术的发展,单一频段的光电对抗已经不能满足日益复杂的现代战争需求,隐身、探测、识别与跟踪等技术都必须基于多谱测试技术的发展。本文以地面武器装备的威胁分析入手,以应用最为广泛的雷达、红外目标特性测试为例分析了多谱测试及后期数据融合处理技术的发展现状,并提出了发展建议。     

人工智能辅助诊疗发展现状与战略研究

医疗健康数据的融合、开放共享,利用人工智能对碎片化医学信息进行整理分析,对医疗诊断过程提供辅助,可改善医疗健康服务,促进政府决策合理化,缓解医疗卫生资源配置不均衡问题。本文选取健康医疗信息人机交互、数据智能中的语义理解与医学影像分析等方面,简要阐述了人工智能在辅助诊疗问题上的发展方向与现状,讨论了智能诊疗技术发展与应用的问题与挑战:一是医学信息的标准化表征和结构化整合构建术语标准是关键;二是利用海量医学知识,构建多模态数据采集分析与结构化知识推理相结合的智能诊疗模型是重要的影像智能发展点。建议建立国家级的健康医疗开放大数据云平台,开辟新的数据、信息整合、知识发现及服务市场;构建医疗健康信息的一些基础行业标准,加强国产高端医疗器械的研发力度,推动智能化医疗器械和智能可穿戴式设备的研发,引导产业在人工智能与高端医疗器械的结合上开辟新的市场。     

基于物联网边缘的智能装配工艺多模态数据质量保障方法研究

目前,物联网和大数据技术的发展和使用掀起了一场新的工业革命。其中,广泛的网络连接和数据交换使制造技术和制造流程正在变得自动化和智能化。在智能制造的背景下,加强对智能制造过程中装配工艺数据的安全保障,是实现产品安全生产和交付的一个关键因素。本文以智能制造场景中的装配工艺多模态数据为研究基础,提出了一种基于物联网边缘的多模态数据质量保障方法。本方法可对用于智能决策的多模态数据存在的冗余标签进行清洗,以提升智能制造场景中装配过程中的数据质量,进而保障生产安全。     

面向2035的多模态智慧网络技术发展路线图

当前互联网的基础架构与技术体系,在智慧化、多元化、个性化、高鲁棒、高效能等方面面临重大挑战,亟需变革网络基础架构并构建全维可定义的多模态智慧网络。本文在研判国内外网络技术领域发展态势的基础上,提出了多模态智慧网络技术的发展目标并凝练形成关键前沿技术预见清单,据此构建了面向2035年的我国多模态智慧网络技术发展路线图。研究表明,应前瞻布局网络架构、寻址与路由、网络全维可定义、网络智慧化、网络鲁棒控制等关键技术研发,以核心芯片、产品、系统等为核心内容来引导相关产业发展;可重点部署面向信息基础设施、垂直行业网络、天地一体化、人机物泛在互联的示范工程建设,以推动智慧网络业务落地实施。此外,从政策保障、科研平台支撑与联合攻关、扩大国际交流、人才培育与引进等方面提出了我国多模态智慧网络技术的保障措施建议。     

钢筋混凝土结构移动式精准检测技术开发

无损检测技术是一种在不损害材料及结构服役性能的前提下，对其性质进行评估和测量的检测技术。然而，随着无损检测技术的发展和实践，结构内部的复杂损伤检测缺乏多层次精准性成为该领域的难点和核心问题。该文旨在结合国内外的研究成果，对无损检测技术的发展、分类和挑战进行梳理和分析，并在此基础上，介绍作者研究团队建立的一套由宏观到细观，再到内部的全面精准检测系统研究成果。针对表面宏观识别与细观定量识别，作者团队开发了表观病害视觉检测技术，包括构建的空间基准点自动追踪融合和亚像素级病害分割的全景图像快速拼接及表观病害厘米级定位方法，以及提出的全景图像中0.05 mm～0.2 mm多尺寸微细裂缝同步识别及真伪判别的人工智能算法。针对结构内部损伤识别，作者团队首创了智能变频敲击声波扫描及各类损伤精准识别新原理，发明建立了自适应激励分布移动敲击声波的损伤检测评估理论方法、声波及声纹图像特征人工智能算法及智能装备关键技术。经过实验验证，裂缝检测中宽度为0.05 mm时最大深度可达40 mm，剥离检测中最大深度可达400 mm，最小识别范围为50 mm。     

人工智能语境下的情感交互设计

目的研究情感交互系统在设计层面上的重要新兴趋势,探讨以人为本的情感交互设计方案及在其研究领域中的人工智能技术的实际应用。方法在情感交互设计中,机器需要实时捕捉用户的关键信息,识别用户的情感状态,利用多种线索最终决定合适的用户模型。首先通过分析人工智能技术在人类情感识别上的分类优势,讨论如何利用面部表情、肢体动作、语言、心跳、呼吸等多模态用户特征,使机器更加准确地识别人类情感;其次通过分析经典的情绪状态的数学模型以及情绪表达与交互优化等关键要素,针对用户的情感作出自然、合理、友好的反应;最后探讨情感交互系统设计和模块化构建的可行性。结论提出一种利用人工智能技术的情感交互系统的模块化设计方案。     

工业互联网安全技术发展研究

随着云计算、大数据等新一代信息技术与传统工业运营技术的深度融合,工业互联网已成为工业企业数字化转型升级的新动能;与此同时工业互联网安全问题日趋凸显,提升工业互联网安全技术保障能力成为我国工业互联网高质量发展的前提和保障。为深入了解我国工业互联网安全技术的发展情况,本文研判了我国工业互联网的发展需求,系统梳理了工业互联网安全防护技术、安全评测技术、安全监测技术的发展现状,剖析了工业互联网安全技术的发展趋势、技术难点和面临的挑战,提出了工业互联网安全关键技术的攻关路径。研究建议,工业互联网安全技术需结合工业特点及场景,开展定制化服务;紧密融合大数据、人工智能等新技术,实现主动防御;打造内生安全能力,助力工业互联网安全建设,推动我国工业互联网安全健康发展。     

医药健康领域的国家人工智能战略发展规划比较研究

本文梳理比较了2015年以来在医药健康领域有重点布局人工智能技术发展的美国、日本、英国、印度及我国的战略规划情况。分析显示,基础建设投入和基于国情的重点领域布局是战略规划的核心内容,我国战略布局多方面仅次于美国,但相对缺乏整体规划与发展路径,建设重点有待明确,健康医疗数据基础未与人工智能应用发展形成有效衔接、复合人才结构失衡的问题未充分重视、人工智能应用的监管及制度规范亟待加强。为推动我国人工智能在医药健康领域的应用发展,建议应重视人工智能在医药健康领域发展的战略价值,以解决国家人民健康重大需求为出发点,明确数据基础设施和平台建设为优先事项,建立促进应用创新的交叉学科研究组织保障,加强监管科学研究投入。     

肿瘤临床大数据管理系统设计与应用

肿瘤是人类生命健康的重要威胁,随着我国医疗行业信息化的发展,医疗机构积累了大量的肿瘤临床数据,但因数据标准不统一、治理难度大等原因制约了数据价值的充分挖掘;应用人工智能（AI）等前沿信息技术建设肿瘤临床大数据管理系统,有助于肿瘤临床数据的深入应用、临床诊疗管理质量与效率提升。本文剖析了我国肿瘤临床数据治理与应用面临的问题及挑战,研判了肿瘤临床大数据管理体系的应用价值;针对肿瘤临床数据多来源、多模态的复杂特性,探索了AI技术应用于肿瘤临床大数据管理与科研的机制及路径;设计了包括肿瘤通用数据模型构建、临床数据采集与安全管理、标准化结构化治理、分析与建模应用、数据质量管理在内的全流程解决方案,阐述了相应系统的建设框架与技术体系;以某三甲医院肺癌临床大数据平台为案例,展示了所提方案在临床实践中的可行性及应用价值。相关研究可为丰富我国肿瘤临床大数据管理系统的建设实践、探讨领域未来重点研究方向提供参考和启示。     

数字时代下虚拟形象IP赋能文旅产业发展研究

随着文化旅游产业与互联网、大数据、人工智能的融合发展,数字技术已经成为文化旅游转型升级的重要引擎。5G的应用加速落地与人工智能技术的日益成熟为虚拟形象IP的开发与应用带来了时代机遇与广阔前景。文章通过分析虚拟形象的优势应用,结合消费者对旅游体验的需求现状,在品牌形象建设理念下探索虚拟形象IP助推文旅产业高质量跨越发展的路径,以便更好地促进地方社会经济发展。     

数字经济下发展产业计量的思考

正随着我国进入网络强国、数字化时代,精准的数据已成为推动经济社会发展的重要法宝和赢得市场竞争优势的关键所在。互联网、大数据、人工智能这三类数据信息与实体经济的加速融合,是当前数字经济最鲜明的特征。党的十九大报告明确提出,"推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合"。计量是保证互联网、大数据、人工智能三类数据准确、可靠的基础。以产业计量为推     

人工智能技术在智能电网中的应用分析

随着现代技术的快速发展,人工智能技术的应用也越来广泛。人工智能技术属于庞大的计算科学,其不仅承载着大量数据,也能够对相关数据进行精确的计算。智能电网是对电力运行的精准控制,在电力行业中,智能电网的应用,也起着较为重要的电力运行安全作用。若将智能电网技术与人工智能技术相结合,不仅能够使电网中的电力运行更为安全可靠,也能够促进电力行业的快速进步。该文对人工智能技术在智能电网中的应用进行说明,以促进电力行业的发展。     

基于多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证

针对综合二维与三维多模态特征的正面人脸、侧面人脸与入耳的融合识别开展了相关研究,提出了二维纹理图像和三维形状索引图像的尺度空间特征提取与匹配的方法,并对多模态人脸与入耳的多种融合策略进行了探索性的研究.此方法通过使用尺度空间局部特征,消除了尺度变化的影响,对噪声、数据缺失等具有较高的鲁棒性.在公开的FRGC v2.0数...     

面向用户需求重要性研究的婴幼儿早教玩具设计

目的 运用人工智能技术与定量分析方法研究婴幼儿早教玩具产品的用户需求,为设计与开发提供可借鉴思路。方法 首先,用Python爬虫抓取与婴幼儿早教玩具相关的微信公众号文本,运用人工智能技术对抓取到的文本数据进行自动筛选,并通过焦点小组座谈形式梳理初始用户需求;然后运用模糊Kano问卷对初始用户需求进行分类,得到必备型需求、意愿型需求、魅力型需求、无差别型需求和逆向型需求;再进一步运用优劣解距离法对意愿型需求和魅力型需求进行重要度的计算排序,保留重要度排序在前的需求指标,确定最终的婴幼儿早教玩具需求指标汇总;最后进行婴幼儿早教玩具实际案例的设计,验证该方法的有效性。结论 借助人工智能技术与定量分析方法能更精准地对用户需求的重要性进行研究,有效提高用户的满意程度,顺应婴幼儿早教玩具设计研发的市场趋势。