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[转载]【热点综述】2019年最新文章

已有 1768 次阅读 2019-7-18 09:59 |系统分类:科普集锦|文章来源:转载

 【热点综述】2019年最新文章


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机器人操作技能学习方法综述

本文介绍了机器人操作技能学习的主要方法及最新的研究成果.依据对训练数据的使用方式将机器人操作技能学习方法分为基于强化学习的方法、基于示教学习的方法和基于小数据学习的方法,并基于此对近些年的研究成果进行了综述和分析,最后列举了机器人操作技能学习的未来发展方向.

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基于引导策略搜索的机器人操作技能

刘乃军, 鲁涛, 蔡莹皓, 王硕. 机器人操作技能学习方法综述. 自动化学报, 2019, 45(3): 458-470.


智能合约:架构及进展

本文致力于以区块链智能合约为研究对象,对已有的研究成果进行全面梳理和系统概述,提出了智能合约的基础架构模型并以此为研究框架阐述了智能合约的运行机制与基础架构,总结了智能合约的研究挑战与进展,介绍了智能合约的技术优势与典型应用领域,讨论了智能合约的发展趋势,以期为智能合约的后续研究提供参考.

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智能合约的运行机制

欧阳丽炜, 王帅, 袁勇, 倪晓春, 王飞跃. 智能合约:架构及进展. 自动化学报, 2019, 45(3): 445-457.


工业网络系统的感知-传输-控制一体化:挑战和进展

本文简述了工业网络系统的内涵和主要特征,分析了感知-传输-控制一体化面临的挑战和关键问题;综述了分布式状态感知、适变传输、协同控制等关键技术的研究进展;对工业网络系统的未来研究方向和潜在应用前景进行了总结和展望.

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工业网络系统感知-传输-控制一体化框架

关新平, 陈彩莲, 杨博, 华长春, 吕玲, 朱善迎. 工业网络系统的感知-传输-控制一体化:挑战和进展. 自动化学报, 2019, 45(1): 25-36.


RGB-D行为识别研究进展及展望

本文系统地综述了RGB-D行为识别领域的研究进展和展望.首先,对近年来RGB-D行为识别领域中常用的公共数据集进行简要的介绍;同时也系统地介绍了多模态RGB-D行为识别研究领域的典型模型和最新进展,其中包括卷积神经网络和循环神经网络等深度学习技术在RGB-D行为识别的应用;最后,在三个公共RGB-D行为数据库上对现有方法的优缺点进行了比较和分析,并对未来的相关研究进行了展望.

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不同时刻不同节点和行为的相关程度

胡建芳, 王熊辉, 郑伟诗, 赖剑煌. RGB-D行为识别研究进展及展望. 自动化学报, 2019, 45(5): 829-840.


信息物理系统技术综述

本文对CPS进行了简要介绍,根据技术的应用特点对CPS的现有研究成果进行了分类,综述了各个研究方向的意义和研究进展,给出了CPS的两个典型实际案例,探讨了CPS研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.

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CPS基本组成单元

李洪阳, 魏慕恒, 黄洁, 邱伯华, 赵晔, 骆文城, 何晓, 何潇. 信息物理系统技术综述. 自动化学报, 2019, 45(1): 37-50.


鸡尾酒会问题与相关听觉模型的研究现状与展望

本文综述了鸡尾酒会问题相关听觉模型研究的现状与展望.在简要介绍了听觉机理的相关研究,并概括了解决鸡尾酒会问题的多说话人语音分离相关计算模型之后,本文还讨论了受听觉认知机理启发的听觉注意建模方法,认为融入声纹记忆和注意选择的听觉模型在复杂的听觉环境下具有更好的适应性.之后,本文简单回顾了近期的多说话人语音识别模型.最后,本文讨论了目前各类计算模型用于处理鸡尾酒会问题时遇到的困难和挑战,并对未来的研究方向进行了展望.

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多感知整合框架

黄雅婷, 石晶, 许家铭, 徐波. 鸡尾酒会问题与相关听觉模型的研究现状与展望. 自动化学报, 2019, 45(2): 234-251.


信息物理融合系统综合安全威胁与防御研究

本文介绍了CPS的概念与安全现状,给出了CPS综合安全的定义;在对现有安全事件进行分析的基础上,提出了CPS的综合安全威胁模型;从时间关联性和空间关联性的角度,对现有CPS攻击和防御方法进行了分类和总结,并探讨CPS综合安全的研究方向.

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CPS概念模型

刘烃, 田决, 王稼舟, 吴宏宇, 孙利民, 周亚东, 沈超, 管晓宏. 信息物理融合系统综合安全威胁与防御研究. 自动化学报, 2019, 45(1): 5-24.


Networked Control Systems: A Survey of Trends and Techniques

以网络技术的快速发展及其在智能交通、无人车、机器人等多领域的应用为切入展开,介绍了网络控制系统的优势和不足,并从网络控制的角度总结了采样数据控制、量子控制、网络控制、事件驱动控制和安全控制的最新进展,提出了一系列具有挑战性的研究问题。

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Two schemes of event-triggered control

X.-M. Zhang, Q.-L. Han, X. H. Ge, D. Ding, L. Ding, D. Yue, and C. Peng, “Networked control systems: a survey of trends and techniques,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, doi: 10.1109/JAS.2019.1911651


An Overview and Perspectives On Bidirectional Intelligence: Lmser Duality, Double IA Harmony, and Causal Computation

对双向智能:Lmser对偶性、双IA协调与因果计算进行了系统论述,并对其发展提出了新的观点和方法。

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Deep bidirectional reasoning and causal potential theory

 

 . L. Xu, “An overview and perspectives on bidirectional intelligence: Lmser duality, double IA harmony, and causal computation,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 4, pp. 865–893, Jul. 2019.


A Survey of Multi-robot Regular and Adversarial Patrolling

从常规和对抗性巡逻的角度回顾了多机器人巡逻研究进展,包括建模、目标和评估标准,以及代表性的巡逻战略和方法,并相应提出有待解决的问题。

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L. Huang, M. C. Zhou, K. R. Hao, and E. Hou, “A survey of multi-robot regular and adversarial patrolling,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 4, pp. 894–903, Jul. 2019


The Need for Fuzzy AI

提出了一个不可区分的概念框架作为计算机化决策支持系统评估的关键组成部分。案例研究表明,人类专家的表现并不完美,还有一些技术可以使模糊系统模拟包括可变性在内的人类水平的表现。

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A stylised representation of the Turing Test (Juan Alberto Sánchez Margallo [CC BY-SA 2.5]).

J. M. Garibaldi, “The need for fuzzy AI,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 3, pp. 610–622, May 2019.


Advances in Control Technologies for Wastewater Treatment Processes:Status, Challenges, and Perspectives

回顾了过去四十年来用于污水处理过程的控制技术,使用线性控制、非线性控制、基于人工智能的控制等进行评估,讨论了该领域未来潜在的研究方法,如物联网等。

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Standard structure of a typical activated sludge treatment process in a domestic WWTP (left panel) and a general control scheme of the activated sludge treatment process (right panel)

A. Iratni and N.-B. Chang, “Advances in control technologies for wastewater treatment processes: status, challenges, and perspectives,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 2, pp. 337-363, Mar. 2019.  


Feature-Based Aggregation and Deep Reinforcement Learning: A Survey and Some New Implementations

介绍了策略迭代的发展,总结近似策略迭代方法相关问题,回顾基于神经网络的近似策略迭代的核心思想,提出了将深度神经网络的特征提取能力与聚合提供的非线性近似可能性相结合以及策略改进方法的新思路。

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Illustration of the transition mechanism and the costs per stage of the aggregate problem.

D. P. Bertsekas, “Feature-based aggregation and deep reinforcement learning: a survey and some new implementations,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 1, pp. 1-31, Jan. 2019.


本文来源自《自动化学报》公众号




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