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The Research of MiRNA-Disease Correlation Prediction [PDF]
, 2016 MiRNA是一类重要的非编码RNA，它在许多的生命活动中扮演着非常重要的角色。经研究证实，miRNA与disease的产生有着密切的联系。本文主要基于生物异构网络和机器学习的方法对miRNA-disease关系进行分析与预测。主要包括以下几个方面的内容： (1)本文详细介绍了当前已提出的miRNA-disease关联预测的主要方法，并且对比了不同方法之间的差异，为生物信息研究人员后续对miRNA-disease关联分析和预测的研究提供参考。现已提出的miRNA-disease关联分析和预测方法 ...
李金金
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Retrospective Analysis and Prediction: Artificial Intelligence and Its Applications in Libraries [PDF]
, 2018 The application of Artificial Intelligence (AI) has brought significant innovation to fundamental science and research in recent years. This paper briefly reviews and analyzes the findings of research and development of AI technologies such as expert ...
Fu, Ping
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He jishu中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）作为一个用户装置，其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而，由于加速器系统的高度复杂性，传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性，部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁，降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法，并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法，能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常 ...
彭 娜 +10 more
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Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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智能科学与技术学报, 2021 面部表情识别是一种直接、有效的情绪识别模式。机器学习可以对图像表情进行形式化表征，但由于缺乏大脑的认知表征能力，在小样本数据集或复杂表情（伪装）数据集上的识别性能并不理想。针对此问题，将机器人工智能的形式化表征与人脑通用智能的情感认知能力结合，提出一种基于脑机协同智能的情绪识别方法。首先，从脑电图信号中提取脑电情感特征，以获取大脑对情绪的认知表征。其次，从情感图像中提取图像的视觉特征，以获取机器对情绪的形式化表征。为了增强机器模型的泛化能力，在特征学习中引入样本间的迁移适配 ...
刘栋军 +4 more
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Application of machine learning techniques in conceptual design [PDF]
, 2017 2002-2003 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of ...
Tang, MX
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人工智能：博物馆规划工具包 [AI: A Museum Planning Toolkit] [PDF]
In 2019 the Museums + AI network engaged with 50 senior museum professionals, and leading academics across the UK and US. Alongside these industry focussed events we were delighted to throw open the doors to the public through a series of events called ...
Duester, Emma Louise +3 more
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智能科学与技术学报, 2019 近年来，数字金融蓬勃发展，金融科技日趋成熟，信息技术的发展对社会产生巨大积极作用的同时也带来了新型风险，网络黑产呈爆发式增长，电信网络诈骗给人民群众造成了巨大的财产损失。在数字金融时代，商业银行既迎来了新的机遇与动力，又面临着新的挑战和数字化变革的要求，线上金融业务已经成为新的主战场。在此背景下，基于 RFM 高维衍生特征和对机器学习算法的研究，构建了基于高维交易行为画像的事中反欺诈机器学习模型。依托大数据、流计算等技术，通过在系统化部署、应用策略以及模型迭代优化等环节的实践 ...
曹汉平 +3 more
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Dianxin kexue行人重识别（person re-identification，re-ID）在多摄像机之间进行跨镜检索以匹配目标行人图像，可以在人脸、指纹等生物特征失效的情况下实现行人关联，已成为智能视频监控系统的关键技术，对智能安防、智慧城市等领域的产业落地进行了有效赋能。传统的行人重识别算法通常采用表征学习或度量学习方法。基于多任务学习的机器学习模式，结合表征学习与度量学习方法，综合利用特征表示和距离度量两方面的优势，采用分类损失和三元组损失共同训练模型，使模型在特征提取和相似性度量上都得到充分的训练。实验结果表明 ...
秘蓉新1, 姚文文1, 吴兵灏2
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智能科学与技术学报, 2022 当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此，现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知互相混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法 ...
张俊 +12 more
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