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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, 2023 医疗机器人对于提高医疗效率，减轻患者痛苦，具有重要的社会意义和科研价值。针对医疗机器人的难点，提出了基于ACP平行系统方法的平行医疗机器人概念。平行医疗机器人主要由物理医疗机器人和虚拟医疗机器人组成，通过并联医疗机器人可以实现对整个系统进行管理和控制，对治疗过程进行实验和评估，对医生和患者进行学习和培训。介绍了支撑平行医疗机器人的相关技术，包括机器人仿真、生物力学、3D打印和知识自动化技术等，并结合平行学习提出平行医疗机器人所应具备的描述、预测和处方三大核心功能。最后 ...
白天翔, 王双翌, 刘雅婷, 李汉忠, 闻艺
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智能科学与技术学报, 2022 轴孔装配是加工制造业常见的一类操作任务。基于工业机器人研究轴孔自动装配，对于机器人在装配领域的应用具有重要价值。对于高精密和形状复杂的零件，高效可靠的轴孔装配仍然具有很大挑战性。基于此，从控制的角度对机器人自动轴孔装配进行了全面梳理。首先，介绍了机器人自动轴孔装配过程。然后，在对基于传统模型的装配控制进行论述的基础上，对新兴的基于学习的智能装配控制进行了讨论，重点阐述了模仿学习和强化学习在机器人自动装配中的应用。传统方法与人工智能方法的结合，将为机器人自动轴孔装配注入新的活力，将成为未来的重要发展趋势。
徐德, 秦方博
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智能科学与技术学报, 2022 以机器人为代表的自主智能体系统在工业、服务业等众多领域具有广泛的应用前景和重要的应用价值，但现有自主智能体系统在运动灵巧性、感知信息的完备性、复杂任务和环境的适应性等方面都面临巨大的挑战，难以在开放环境下像人一样灵巧、精准地完成各种复杂操作。而随着以深度学习、深度强化学习为代表的人工智能技术的成功，以操作技能学习为核心的理论研究成为突破自主智能体精准灵巧操作的重要方向，在汲取、融汇联结主义和符号主义的思想精华后构建的操作技能学习框架有望取代传统的示教编程、手工编程模式，以自主学习 ...
王硕
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Earth Science-Journal of China University of Geosciences, 2023 Xinhuai Huang +6 more
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智能科学与技术学报, 2022 群体智能是大规模人类群体和机器集群通过网络交互协作，相互赋能，持续学习，涌现出超越人类个体和机器单体的智能。群体智能在智能化信息服务、软件开发、众包创作、医疗健康、社会行为分析、交通出行、侦察监视、群智机器人等多个领域已经受到学术界和工业界的广泛关注，并成为国家人工智能发展的重要方向之一。对群体智能的深入研究有助于推动改善人与人、人与机器、人与物理世界、机器与机器间的关系。 为了及时掌握该领域的研究热点和技术动态，推动群体智能领域的快速发展，促进学术交流和技术创新，《智能科学与技术学报》发起了 ...
王怀民
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Moderating manipulation: Demystifying extremist tactics for gaming the (regulatory) system
Policy &Internet, Volume 15, Issue 4, Page 478-497, December 2023., 2023 Abstract Due to its ease of scalability and broad applicability, the use of artificial intelligence (AI) and machine learning in platform management has gained prominence. This has led to widespread debates about the use of deplatforming as the default tool for repeated or severe violations of terms or service.
Ashley A. Mattheis, Ashton Kingdon
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Identifying socioeconomic and biophysical factors driving forest loss in protected areas
Conservation Biology, Volume 37, Issue 4, August 2023., 2023 Abstract Protected areas (PAs) are a commonly used strategy to confront forest conversion and biodiversity loss. Although determining drivers of forest loss is central to conservation success, understanding of them is limited by conventional modeling assumptions.
Kathryn A. Powlen +3 more
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