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全球能源互联网, 2023 能源革命和数字革命方兴未艾，正共同推动中国能源电力系统向新型电力系统转型升级。人工智能有助于新型电力系统实现精准建模、高效分析及智能决策控制，是新型电力系统构建的关键支撑技术。通过对人工智能在电力系统源、网、荷、储等关键环节的预测、建模、分析、优化控制等核心应用的现状进行综述，对元学习、无监督预训练、可解释性与人机混合增强等人工智能领域的技术发展和其在新型电力系统的应用进行分析展望，为中国人工智能技术与新型电力系统的深度融合发展提供参考借鉴。
赵日晓*, 闫冬, 周翔, 王新迎
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Real-Time Online Spectral Detection System for Food Quality Based on Cloud Computing(基于云计算的食品品质实时在线光谱检测系统实现) [PDF]
Shipin kexue jishu xuebao, 2023 In order to solve the problems of high cost of model maintenance, insufficient model scalability and poor sharing of spectral resources in spectral detection technology, and to improve the limitations of detection and analysis objects of dedicated ...
LIU Cuiling(刘翠玲) +5 more
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基于数据中台的科技型产业园区能效管理平台研究与应用 [PDF]
全球能源互联网, 2023 当前产业园区能效管理平台建设过程主要采用“烟囱式”的体系架构，存在建设成本高、重复开发、技术能力难以积累，数据不共享、可扩展性差等弊端。为此，以科技型产业园区低碳转型为切入点，通过引入数据中台概念对园区多源异构大数据进行汇聚和存储，为前端业务提供可共享复用、可快速构建的数据应用服务，探索智慧园区能效精细化管理方式。以上海市某科技型产业园区为实证，基于数据中台构建能效管理平台，依托平台积累的数据、特征算子及模型资产，驱动用电异常检测、用电时序预测等数据应用的快速构建，为园区实现节能减排 ...
崔一澜*, 孙成
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Establishment of Non-Destructive Discriminant Model for Eggs Freshness Grade Based on Fusion Technology of Image and Spectral Features of Hyperspectral(基于高光谱图像与光谱特征融合技术的鸡蛋新鲜度无损判别模型的建立) [PDF]
Shipin kexue jishu xuebao, 2022 Egg freshness grade evaluation is an important technical indicator in process of egg quality inspection. Egg samples from different storage environment were prepared, the hyperspectral image information and spectral information of eggs were collected ...
LIU Cuiling(刘翠玲) +7 more
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A Food Safety Risk Forecast Model Integrated With Improved AHP and XGBoost Algorithm:A Case Study of Rice(集成改进AHP与XGBoost算法的食品安全风险预测模型:以大米为例) [PDF]
Shipin kexue jishu xuebao, 2022 In recent years, China has made great improvements in food quality and safety control, but with the increase in the scale of the food industry, the demand for inspections has increased. Moreover, food safety inspection data has appeared high-dimensional,
WANG Xiaoyi(王小艺) +5 more
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智能科学与技术学报, 2022 当前机器人技术面临的较大限制之一是难以适应不断变化的任务，当机器人面对新环境或者学习新任务时，会不可避免地遗忘旧环境或旧任务的经验。为了总结机器人持续学习的研究和发展现状，首先介绍了持续学习的框架和评价基准，然后阐述了持续学习在机器人任务中的必要性和面临的挑战，并对持续学习的发展现状进行了回顾，最后展望了机器人持续学习的发展前景，提出了一些有价值的研究问题。
许杰, 陈星宇, 梅魁志, 兰旭光
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智能科学与技术学报, 2022 多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。典型相关分析是多视图学习中的重要方法，旨在最大化不同视图之间的相关性。传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性，无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。此外，如果将典型相关分析应用于有监督任务，其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。针对上述问题，提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。首先，概述经典的基于典型相关分析的多视图方法；然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类 ...
郭陈凤, 伍冬睿
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A study of employee acceptance of artificial intelligence technology [PDF]
European Journal of Management and Business Economics, 2021 Purpose – This study aims to reveal the role of artificial intelligence (AI) in the context of a front-line service meeting to understand how users accept AI technology-enabled service.
Youngkeun Choi
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先，基于多层感知器（multilayer perceptron，MLP）和残差网络，直接学习深度点特征。其次，计算点云的近似测地线距离，并对其进行特征分解，建立特征嵌入空间，引入注意力机制，有效学习广义基函数表示。再次，结合点特征与广义基函数生成三维形状的深度特征表示。最后，建立无监督的函数映射网络框架，获取形状之间的密集对应表示。提出的三元正则优化机制，联合重构损失、特征损失和形状匹配的距离损失 ...
窦丰(DOU Feng) +6 more
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智能科学与技术学报, 2023 人工智能生成内容技术正重塑数字内容的生产方式和消费模式。基于人工智能生成内容技术的基本概念和技术发展历程，重点研究了人工智能生成内容引发的数据泄露、算法霸权、数字鸿沟、知识产权保护、就业冲击等潜在风险和治理挑战。在梳理了国外发达国家的典型治理路径和治理经验后，概括提出了我国面对人工智能生成内容技术引发的潜在风险的应对措施和发展建议。具体包括坚持安全与发展并重，做好统筹布局；完善人工智能技术治理规则体系；加强人工智能技术研发全要素投入；加快人工智能治理技术研发；构建全方位多层次的技术治理体系。
李亚玲, 覃缘琪, 魏阙
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