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.     

平行应急疏散系统:基本概念、体系框架及其应用

突发事件通常具有难以预测、多成因关联、危害性大及演变复杂等特点,应急情况下如何安全高效疏散人员是应急管控领域的重要研究内容.本文将基于人工系统（Artificial systems,A）、计算实验（Computational experiments,C）、平行执行（Parallel excution,P）方法的平行系统理论引入到应急管控领域,提出平行应急疏散系统（Parallel emergency evacuation systems,PeES）基本概念,构建系统体系框架及集成平台,并介绍人工应急疏散系统、计算实验、平行执行等主要功能模块的基本功能及实现方法.通过PeES能实现虚实应急疏散系统的管理与控制、应急方案的实验与评估以及相关人员的学习与培训.最后,以轨道交通枢纽站火灾场景下的乘客应急疏散为典型应用对平行应急疏散系统进行初步验证.     

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.     

基于ACP方法的高层建筑火灾中人员疏散策略研究

高层建筑结构规模巨大、人员众多,而疏散出口数量有限,如何有效安排疏散出口人员分布,提高疏散效率,是火灾应急管理的重要研究内容. 以人为中心的疏散系统是典型的复杂系统,具有难以真实实验分析的困难. 本文基于ACP（人工系统、计算实验、平行执行）方法,以智能体技术为核心建立了人工疏散系统,基于火灾场景,利用计算实验对疏散策略进行了验证、评估,给出了实际疏散系统与人工疏散系统的平行执行实现思想. 最后,通过案例验证了方法的可行性.     

平行手术:基于ACP的智能手术计算方法*

由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)构成的ACP理论在平行智能和复杂系统建模与调控中发挥重要作用.文中将ACP理论引入到医疗手术领域中,提出平行手术的基本框架及相关流程.在平行手术中,采用人工场景模拟医生和患者情况,表征真实复杂的手术场景.在此基础上,采用计算试验的方法试验和评估手术方案,选择最佳方案.最后通过虚实互动的平行执行功能在线优化手术方案,实时地对手术进行智能预测与导引.整个框架结合规则提取、计算机图形学、虚拟现实/增强现实、机器学习、知识自动化等技术,力图有效提高手术的效率和准确性.     

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.     

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.     

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.     

基于CPSS平行系统懒惰强化学习算法的实时发电调控

为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题，即长时间尺度下优化，短时间尺度下优化和实时控制的问题，本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架，并为该框架提出了懒惰强化学习方法（Lazy reinforcement learning，LRL）.该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中，使得机组组合，经济调度，自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起，取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间，平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法，松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明，懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性.     

Research Progress of Parallel Control and Management

Based on ACP (artificial systems, computational experiments, and parallel execution) methodology, parallel control and management has become a popularly systematic and complete solution for the control and management of complex systems. This paper focuses on summarizing comprehensive review of the research literature of parallel control and management achieved in the recent years including the theoretical framework, core technologies, and the application demonstration. The future research, application directions, and suggestions are also discussed.      

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.