OH NO!连机器人都学会撒谎了？

机器人为了不被发现,制造了一条错误的小道迷惑敌人,而自己却藏了起来。这听起来简直就像是电影《终结者》里的情节。但这不是电影,而是发生在美国佐治亚理工大学实验室的真实一幕。     

智能机器会超越人脑吗？

我的兴趣不是研究智能机器，而是通过网络的联结，把全人类的大脑整合成一部智能机器，同时使每个独立的人都能够享用“网络联结的人类”这个“超级智能机器”所带来的超级智慧。     

你学会烧水了么？

我们在网上开店时不要盲目地把目标定得过高,要根据自身条件摆正自己的位置和心态,从最近的目标、从最容易实现的目标开始,这样才会一步步走向成功。     

面向机器博弈的即时差分学习研究

以六子棋机器博弈为应用背景,实现了基于即时差分学习的估值函数权值调整自动化.提出了一种新的估值函数设计方案,解决了先验知识与多层神经元网络结合的问题.结合具体应用对象的特性,提出了对即时差分序列进行选择性学习的方法,在一定程度上避免了无用状态的干扰.经过10020盘的自学习训练,与同一个程序对弈,其胜率提高了8%左右,具有良好的效果.     

基于深度学习的机器阅读理解研究综述

机器阅读理解任务在近年来备受关注,它赋予计算机从文本数据中获取知识和回答问题的能力。如何让机器理解自然语言是人工智能领域长期存在的挑战之一,近年来大规模高质量数据集的发布和深度学习技术的运用,使得机器阅读理解取得了快速发展。基于神经网络的端到端的模型结构,基于预训练语言模型以及推理技术的应用,其性能在大规模评测数据集上有很大提升,但距离真正的理解语言还有较大差距。本文对机器阅读理解任务的研究现状与发展趋势进行了综述,主要包括任务划分、机器阅读理解模型与相关技术的分析,特别是基于知识推理的机器阅读理解技术,总结并讨论了该领域的发展趋势。     

机器视觉在卷烟生产中的应用与展望

烟草是国家和地方财税的重要来源,而卷烟是最主要的烟草制品。卷烟生产主要包括烟叶加工、制丝工艺、烟支卷接和卷烟包装四个环节,针对卷烟生产工艺中传统人工或半自动方法耗时费力且易造成较大误差的问题,大量基于机器视觉的方法与应用被提出,进一步提高卷烟生产自动化和标准化程度。为深入了解基于机器视觉的卷烟生产研究,整理和分析了近年来国内外的相关文献。首先,阐述了机器视觉基本原理和卷烟生产的主要工艺流程;然后,从图像处理技术、传统机器学习和深度学习三类,对近年来机器视觉在卷烟生产中的研究与应用进行梳理,并分析了现有方法面临的挑战;最后,对机器视觉技术在卷烟生产领域的应用进行展望。该文系统梳理了机器视觉在卷烟生产中的应用,对卷烟的人工智能化生产具有重要参考价值。     

机器智能与模式识别研究中的统计学习方法

简要介绍了学习算法的发展状况;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例.     

基于深度学习的机器视觉轴承检测方法研究

轴承缺陷检测是机器视觉技术中一个重要的应用领域,传统算法需针对特征设计特殊算子检测缺陷,算法比较复杂,局部算子实现困难,大大降低了算法的稳定性,开发效率不高。基于此,首先分析利用机器视觉检测缺陷的方法,其次分析深度学习在轴承缺陷检测中的应用,最后分析深度学习在轴承检测应用中的未来研究方向。     

移民新星球人类准备好了吗？

地球已经承载了70亿人，科学家说地球最多只有承载90亿人口。按照每12年全球人口增加10亿来计算，不到30年后，地球上人口将满载。     

任务栏变宽了该如何解决？

现在越来越多朋友拥有电脑,但多数朋友由于没学习过系统电脑知识,或者有些朋友初次使用电脑也只是东按西点的,一遇到小问题就问个不停,这不今天又有一新朋友买电脑,电脑没按几下就出问题,任务栏被拉的很宽,桌面变的很丑,下面告诉其简单的操作步骤如下：首先,你要关闭当前正在运行的大部分程序和网页,在任务栏上只留下一两个程序（最好没有）,这时右键任务栏,在弹出菜单中去掉＂锁定任务栏＂选项前的对勾。     

基于深度强化学习的欠驱动仿生机器鳗鱼控制研究

水下仿生机器人具有高效率、高机动性、低噪声等优点,针对仿生机器鳗鱼存在设计复杂、控制难度大等问题,该文提出了一种新型欠驱动机器鳗鱼的控制方法。首先,基于主动加被动的仿生机构推进原理,设计了两段主动体与两段被动顺从体相结合的机器鳗鱼仿生机构;然后,在仿真环境中进行建模,利用深度强化学习算法进行数据收集和训练,选择表现良好的神经网络在仿真环境中进行控制测试,从而得到机器鳗鱼的控制函数;最后,通过对比实验,验证了该文设计方法的可行性以及控制函数的有效性,实现了对机器鳗鱼的控制。     

基于移动机器人的人类行为识别

随着移动机器人的不断发展和进入人们的生活,对移动机器人进行有效的人类行为识别的需求已成为必要。这项研究计划是回顾当前的技术发展,使移动机器人的活动识别成为可能。我们将使用不同类型的相机提取的图像,从而达到开发移动机器人识别人的行为和情绪状态。移动机器人将继续在非固定的室内和室外环境中移动。当任何进入机器人视线时,机器人系统都能够实时检测到他们的活动和情绪状态。我们的主要目标是使该机器人的系统基于摄像机和先进、可靠的学习算法。研究成熟后的机器人将会被应用到许多现实生活中,例如:公共安全、养老、自动驾驶汽车等。我们认为这项研究与普通移动机器人是密切相关的。     

融合学习心理学的人类学习优化算法

针对简单人类学习优化（SHLO）算法寻优精度低和收敛慢的问题,提出了一种融合学习心理学的人类学习优化算法（LPHLO）。首先,结合学习心理学中的小组学习（TBL）理论引入TBL算子,从而在个体经验、社会经验的基础上,增加了小组经验来对个体学习状态进行控制,避免算法早熟收敛;然后,结合记忆编码理论提出了动态调参策略,从而实现个体信息、社会信息、团队信息的有效融合,更好地平衡了算法局部探索和全局开发的能力。选取典型的组合优化难题——背包问题中的两种算例,即单约束背包问题、多约束背包问题进行仿真实验,实验结果表明,所提LPHLO与基本的SHLO算法、遗传算法（GA）和二进制粒子群优化（BPSO）算法等算法相比,在寻优精度和收敛速度方面更具优势,具有更好的解决实际问题的能力。     

玩笑开大了,4GB MP4怎么玩720P？

最近看到不少高清MP4都在打价格战,看起来真是非常便宜,299元就能支持720P了!我也没禁得住诱惑买了一台,等真正买回来才发现,机器确实支持播放720P高清电影,但问题是,机内4GB的容量够干什么的？     

让学生学会创新学习

前不久，我在一篇文章中看到了这样的一个故事。 20世纪80年代中期，一个班47个学生参加高考，全班学生化学平均分为94分（100分满分）。教完这批学生后，这位化学教师就出国深造了。当他回国时，正在上大三的这个班的43名学生相约一块去看他。这位教师“心生一计”，把当年高考化学试题印出来，让这43名学生重做。结果，     

机器仿生眼的多任务学习人脸分析

智能机器人中人机交互的性能至关重要,人脸分析可以使人机交互变得更友善.文中提出可以同时进行笑容识别和性别分类的多任务学习卷积神经网络,同时学习存在内在相关性的任务,提升单个任务的性能.在CelebA数据集的测试集上,文中网络在笑容识别任务和性别分类任务中均获取较高准确率.在设计的机器仿生眼上验证文中模型,获得良好的笑容识别效果和性别分类效果.文中对人脸分析进行的研究可以提升与机器仿生眼人机交互的能力.     

基于机器自学习的互联网加密业务流早期识别

为精确高效地识别加密类业务流,给出了一种基于机器自学习的互联网加密业务流早期识别方法.该方法利用加密前后变化不明显的流量统计特征结合机器自学习方法进行识别.首先基于特征与业务类型的互熵来遴选出最优特征用于分类;然后利用所选特征给出了加密业务流总体识别模型,并对模型中的自学习阶段及识别阶段进行了创新,仅选取最能反映协议特点的每条业务流的前几个数据包进行早期识别,达到了对加密业务流高效识别的效果;最后对识别方法进行了性能分析和实验,实验结果表明,基于所选取的最优特征,仅利用每务流前5个数据包即可得到90%以上的流识别精确度.     

基于机器视觉和深度学习的烟梗识别方法

烟梗由于质地和燃烧特性与烟叶不同,在燃烧过程中会产生刺激性气味,进而对人体产生更大的危害。但目前业内对烟卷中烟梗的检测方法仍然停留在人工检测阶段,该方式不仅会对烟卷进行破坏,而且基于人为要素的判断降低了检测准确性及效率。提出了一种基于机器视觉的无损检测方法。该方法首先利用X射线照射烟卷获得透视图像并对其进行人工标注;然后由人工标注样本自动扩充大量伪标注样本并利用所提指标进行筛选,确定最终的扩充样本;最后将人工标注样本和扩充样本一起用于深度烟梗分类网络的预训练和微调。通过在所提XIC-20数据集上的实验验证,可以实现96%以上的烟梗检测精度,验证所提方法的有效性。