摘要：检测由自然灾害造成的不同变化,对于有效地指导人道主义援助和灾难响应行动来说至关重要.但是灾害发生的地区通常面积大、地面环境复杂,导致检测其变化具有较大的挑战性.现有的评估方法通常依靠人工来进行判别,不适用于多种灾害的检测.本文提出了一种新颖的变化检测模型(change transformer,CHTR),基于双时序遥感图像来同时进行建筑分割和多级变化检测两个任务.本文结合卷积神经网络擅长学习局部细节特征和Transformer可以建模长程依赖关系的优势,采用混合卷积神经网络和Transformer的架构作为编码器.考虑到自然灾害通常会对复杂环境中的建筑物造成不同程度的破坏,本文提出了一种全局差异模块,以捕获全局变化模式,提高对双时序图像之间变化的整体认识.进一步设计了一种局部门控注意力模块,以学习多级别变化之间的局部依赖性,增强对不同变化的判别能力.在目前最大的建筑物损毁评估数据集(xBD)上进行的大量实验表明,本文提出的方法在建筑分割和变化检测两个任务上都取得了更好的结果.

摘要：网络结构自适应旨在根据特定学习任务和数据对神经网络结构进行自动设计和模型优化,以适应开放环境智能感知学习任务的综合需求.文中旨在全面综述网络结构自适应方法.首先,阐述并分析神经架构搜索的主要方法.然后,分别从轻量化神经架构搜索、智能感知任务、连续学习三个方面呈现网络结构自适应的研究进展.在此基础上,建立一套面向开放环境应用的深度神经网络组件与结构的自适应评价指标体系,提出一种网络结构自适应方法,通过注意力引导的微观架构自适应机制和渐进式离散策略,在优化过程中实现网络结构的自适应调整优化和逐步离散化,并与现有方法进行对比分析.最后,探讨当前方法存在的问题与挑战,展望未来的研究方向.

摘要：城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)是处置城市固废(Municipal solid waste,MSW)的主要手段之一.中国MSW来源范围广、组分复杂、热值波动大,其焚烧过程通常依靠人工干预,这导致MSWI过程智能化水平较低且难以满足日益提升的控制需求.MSWI具有多变量耦合、工况漂移等诸多不确定性特征,因而难以建立其被控对象模型并设计在线控制器.针对以上问题,提出了一种面向MSWI过程的数据驱动建模与自组织控制方法.首先,构建了基于多输入多输出Takagi Sugeno模糊神经网络(Multi-input multi-output Takagi Sugeno fuzzy neural network,MIMO-TSFNN)的被控对象模型;然后,设计了基于多任务学习的自组织模糊神经网络控制器(Multi-task learning selforganizing fuzzy neural network controller,MTL-SOFNNC)用于同步控制炉膛温度与烟气含氧量,其通过计算神经元的相似度与多任务学习(Multi-task learning,MTL)能力对控制器结构进行自组织调整;接着,通过Lyapunov定理对MTLSOFNNC稳定性进行了证明;最后,通过北京市某MSWI厂的过程数据验证了模型与控制器的有效性.

摘要：透明度规则是可信人工智能的基本准则,透明度义务是人工智能的设计者、开发者、使用者通过技术性正当程序和法律正当程序实现可视正义的责任机制。作为弱人工智能向强人工智能过渡的ChatGPT具有生成类似于人类创作的结构化内容的能力,其在提高学术能力的同时也会对学术诚信带来风险。ChatGPT介入学术论文创作涉及到著作权的底层逻辑、学术诚信的本位逻辑、可信人工智能的顶层逻辑,三重逻辑都要求作者履行透明度义务。透明度义务是数字义务履行的证明方式、数字公平的展示方式、数字责任的表达方式,具有学术诚信、学术责任和学术公平的保证功能。

摘要：针对一类具有时变参数和未知执行器故障的不确定非线性系统,提出了一种基于命令滤波器的自适应预定性能渐近跟踪控制算法。首先,基于正时变积分函数设计未知时变参数和外部扰动的动态补偿量,消除其在控制器设计过程中的影响。其次,构造新型Funnel模型,不仅能够保证跟踪误差的瞬态性能,同时避免了控制器设计中的奇异性问题。最后,利用命令滤波器解决了传统自适应反推控制方法中存在的“微分爆炸”问题,降低计算负担;同时,设计的补偿信号消除了滤波器引起的误差。理论分析表明闭环系统所有信号一致最终有界,且系统跟踪误差渐近收敛到零。仿真实例验证了该控制方案的有效性。

摘要：场景图是以场景中的物体为结点、以物体之间的关系为边构成的图结构,在视觉与语言交互理解和推理相关任务中具有广泛的应用前景.近年来,场景图自动生成逐渐受到关注,但生成结果中对于关系的描述受到长尾分布带来的偏见的影响,偏向于样本量较大的头部关系.然而头部关系往往过于空泛,描述不够准确,容易造成误解.由于这种关系价值不高,生成的场景图近似于退化为场景中物体信息的堆叠,不利于其他应用在图结构上进行结构化推理.为了使场景图生成器在这种不均衡的数据条件下,能够更均衡地学习,给出更加多样化的特别是尾部的更准确的关系,本文提出一种附加偏见预测器(additional biased predictor,ABP)辅助的均衡化学习方法.该方法利用一条有偏见的关系预测分支,令场景图生成器抑制自身对头部关系的偏好,并更加注重尾部关系的学习.场景图生成器需要为指定的一对物体预测关系,这是一种实例级的关系预测,与之相比,有偏分支以更简洁的方式预测出图像中的关系信息,即不指定任何一对物体,直接预测出图像中存在的关系,这是一种区域级的关系预测.为此,本文利用已有的实例级的关系标注,设计算法自动构造区域级的关系标注,以此来训练该有偏分支,使其具有区域级关系预测的能力.在不同场景图生成器上应用ABP方法,并在多个公开数据集(Visual Genome,VRD和OpenImages等)上进行实验,结果表明,ABP方法具有通用性,应用ABP方法训练得到的场景图生成器能够预测出更加多样化的、更准确的关系,进而生成更有价值、更实用的场景图.

摘要：近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计最优解与可行解的构造问题;其次,根据Banach不动点定理和Lyapunov第二判定定理,总结了已有基于值函数强化学习算法的稳定性问题,包括基于表格、线性估计、非线性估计、非参估计等值函数的算法在同策略和异策略情况下的收敛性;然后,从不动点的偏差与方差控制角度,解读了多种提高算法准确性或收敛速度的改进思想;最后总结和展望了强化学习算法的改进方向.

摘要：视觉自动问答技术是一个新兴的多模态学习任务,它联系了图像内容理解和文本语义推理,针对图像和问题给出对应的回答.该技术涉及多种模态交互,对视觉感知和文本语义学习有较高的要求,受到了广泛的关注.然而,视觉自动问答模型的训练对数据集的要求较高.它需要多种多样的问题模式和大量的相似场景不同答案的问题答案标注,以保证模型的鲁棒性和不同模态下的泛化能力.而标注视觉自动问答数据需要花费大量的人力物力,高昂的成本成为制约该领域发展的瓶颈.针对这个问题,本文提出了基于跨模态特征对比学习的视觉问答主动学习方法(CCRL).该方法从尽可能覆盖更多的问题类型和尽可能获取更平衡的问题分布两方面出发,设计了视觉问题匹配评价(VQME)模块和视觉答案不确定度度量(VAUE)模块.视觉问题评价模块使用了互信息和对比预测编码作为自监督学习的约束,学习视觉模态和问题模式的匹配关系.视觉答案不确定性模块引入了标注状态学习模块,自适应地选择匹配的问题模式并学习跨模态问答语义关联,通过答案项的概率分布评估样本不确定度,寻找最有价值的未标注样本进行标注.在实验部分,本文在视觉问答数据集VQA-v2上将CCRL和其他最新的主动学习算法进行了性能比较,实验结果表明该方法在各个问题模式下均超越之前的方法,该方法对比当前性能最好的主动学习方法在不同的采样率下平均提升了1.65%的准确率.在仅标注30%的数据下,该方法可以达到100%样本标注下性能的96%;在40%的标注比例之下,该方法可以达到100%样本标注下性能的97%.这说明该方法可以选取出具有高指导价值的样本,节约了标注花费的同时最大化视觉自动问答的模型性能.

摘要：机器人的灵巧操作一直是机器人领域研究的前沿热点问题。在很多灵巧操作任务中,机器人不仅需要视觉反馈,指尖的触觉反馈也至关重要,尤其是在光照条件不佳等情况下。目前,利用触觉伺服对物体进行三维形状感知的工作仍然非常具有挑战性。平面的GelSight触觉传感器并不适用于对物体进行三维形状的感知。因此,对GelSight触觉传感器设计进行了改进,使其更适用于获取三维物体边缘信息。同时,提出一种基于触觉伺服的物体边缘跟踪控制策略和基于触觉点云的物体三维边缘重建方法,以支持机器人的三维物体灵巧操作策略生成。针对多种复杂三维边缘模型,通过机器人的触觉伺服跟踪和三维边缘重建实验验证了所提方法的有效性。

摘要：无人机集群动态资源分配是其任务规划的挑战性关键技术难题.本文提出了一种基于合作竞争机制的动态资源分配方法,将无人机集群与网络进化博弈模型进行对应,建立了基于无人机拓扑网络的博弈模型,通过设计针对特殊个体的调控规则,达到提升系统平均收益的目的.最后,通过无人机博弈模型的仿真实验,根据网络结构、模型参数,以及不同激发机制下系统的稳态结果,验证了本文所提无人机动态资源分配方法的可行性和有效性.