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多机协同智能发展战略研究: 2024年; 多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究,对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战,从基础理论和核心关键技术两个层面出发,系统地梳理了多机协同智能的研究现状,分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题,并以多机协同智能制造为典型应用,剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为,多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展,为抢占发展先机,需及早布局人机群组智能的基础理论探索,加速核心技术突破,并加快应用示范。; 薛建儒房建武吴俊吴俊庞善民; 关键词：集群智能

社交媒体环境中的用户信息再现行为过程及影响因素研究被引量：4: 2022年; [目的/意义]社交媒体中的信息网络复杂性与信息生命周期交错致使用户会频繁采取信息再现行为对已浏览或已利用过的信息进行再次搜索。然而已有信息再现行为研究并未对社交媒体平台中的再现过程进行系统讨论。[方法/过程]文章采用深度访谈、关键事件法收集数据,通过扎根理论分析数据,探索了社交媒体用户信息再现行为的过程及影响因素,并构建了社交媒体用户信息再现行为综合模型。[结果/结论]研究发现,用户在社交媒体上的信息再现行为由动机、重新查找和结果三个阶段构成。行为同时受到用户、信息、平台、环境多方面因素的影响。社交媒体上的信息再现行为与传统的信息再现行为有着明显的区别,社交媒体平台应该改进相应的功能设置来提升用户的信息再现行为效率。[创新/价值]该研究构建了一个理论模型,以识别社交媒体中的信息再现过程及影响因素。不仅为理解社交媒体环境中信息再现的全过程提供理论阐释,同时为社交媒体的信息关联设置、用户再搜索功能等相关设计做出参考建议。; 马晓悦樊旭庞善民梁少博; 关键词：社交媒体信息行为影响因素

自适应多位编码量化的哈希图像检索方法被引量：1: 2017年; 针对目前哈希图像检索技术中多比特位量化方法通过将实数向量的每一维分别量化,割裂了实数向量各个维度之间联系的问题,提出了一种子空间自适应多位编码量化的哈希图像检索方法。该方法对一组实数做量化并且拓展到乘积空间,将实数向量划分为若干个数据子向量。由于子空间的方差和信息量大小呈正相关,该方法可根据子空间的方差计算并分配编码位数,使方差大的子空间拥有更长的编码位数,并且减小了因给不同的子空间分配相同的比特位而引起的信息损失,提高了编码的精度。在公开的图像数据集LabelMe和Flickr上的测试结果表明:与效果最优的同类方法相比,该方法使得量化误差下降了30%,检索结果的平均准确率提升了9.8%,说明可以通过减小量化误差来提升检索精度。; 徐思雨蔡佳妮祝继华王佳星栾婷婷庞善民

结合年龄监督和人脸先验的语音-人脸图像重建: 2022年; 针对语音-人脸图像重建方法缺乏来自不同维度的监督约束及未利用人脸先验信息,导致生成图像和真实图像相似度不高的问题,提出结合年龄监督和人脸先验信息的语音-人脸图像重建方法.通过预训练的年龄评估模型为当前数据集扩充年龄数据,弥补来自年龄监督信息的缺乏.通过语音-人脸图像跨模态身份匹配方法,为给定语音检索接近真实人脸的面部图像,将得到的图像作为人脸先验信息使用.该方法通过定义结合交叉熵损失和对抗损失的联合损失函数,从年龄感、低频内容和局部纹理等方面均衡提升重建图像质量.基于数据集Voxceleb 1,通过人脸检索实验的方式进行测试,与当前主流方法进行比较和分析.结果表明,该方法能有效提升生成图像与真实图像的相似度,所生成的图像具有更好的主客观评价结果.; 何立庞善民; 关键词：图像重建卷积神经网络

逐步求精的多视角点云配准方法被引量：14: 2019年; 针对多视角点云配准问题,本文设计了一个合理的目标函数,便于将多视角配准问题分解成多个双视角配准问题,并考虑了两个要素:1)各帧点云均具有其他所有点云所未覆盖的区域;2)基准帧点云的重要程度高于其他点云.为了求解该目标函数,本文提出了逐步求精的解决策略:根据给定的配准初值构造初始模型,依次取出基准帧以外的每帧点云,利用所提出的双视角配准算法计算该帧点云的配准参数,并修正模型,以便进一步计算后续点云的配准参数.遍历完全部点云构成一次完整的循环,多次循环后可获得精确的多视角配准结果.公开数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法能够精确、可靠地实现多视角点云配准.; 徐思雨祝继华田智强李垚辰庞善民; 关键词：迭代最近点算法三维模型重建

一种基于MAML的防御性元学习算法: 将小样本学习转化为元学习是缩小人类能力与机器学习之间差距的重要途径。本文研究元学习模型对于对抗性攻击的鲁棒性,并基于模型无关的元学习算法(MAML)提出一种能抵御对抗性攻击的模型DeMAML。本算法在元训练过程中引入对抗...; 时田田庞善民; 关键词：元学习

深度监督对齐的零样本图像分类方法: 2022年; 针对零样本图像分类中属性向量的类别区分性差及对可见类别产生分类偏好的问题,提出一种深度监督对齐的零样本图像分类(DSAN)方法.DSAN构造类语义的全局监督标记,与专家标注的属性向量联合使用以增强类语义间的区分性.为了对齐视觉空间和语义空间的流形结构,采用视觉特征和语义特征分类网络分别学习2种空间特征的类别分布,并且无差异地对齐两者的分布.利用生成对抗网络的原理消除特征间的本质差异,以按位加的方式合并视觉特征和类语义特征,并利用关系网络学习两者间的非线性相似度.实验结果表明,DSAN在CUB、AWA1和AWA2数据集上对可见类别和未见类别的调和平均分类准确率比基线模型分别提高了4.3%、19.5%和21.9%;在SUN和APY数据集上,DSAN方法的调和平均分类准确率分别比CRnet方法高1.4%和2.2%,这些结果证明所提方法的有效性.; 曾素佳庞善民郝问裕; 关键词：关系网络

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庞善民