摘要：双人游戏在游戏人工智能领域是一个基本且重要的问题,其中一对一零和格斗游戏是最为典型的双人游戏之一.本文基于深度强化学习对格斗游戏博弈对抗策略进行研究.首先建模格斗游戏环境,设计可用于格斗游戏决策的状态、动作以及奖赏函数,并将阶段策略梯度算法应用于对抗策略的学习.为了尽可能学到纳什均衡策略实现战胜任意对手的目标,本文设计了基于历年参赛的智能体构造对手池用于智能体训练,并探索对手选择机制对于训练过程的影响.最后在固定对手池的基础上,设计了自增长对手池算法,以提升对手策略的完备性和训练智能体的鲁棒性.为了提高环境采样速度,本文从传统并行框架出发,设计了可用于双人游戏的多服务器分布式并行采样框架.通过实验对比发现,基于自增长对手池方法所学的智能体能以96.6%的胜率击败固定对手池中的智能体,并且在与3个仅用于测试的智能体对战时,也表现出了72.2%的胜率.

摘要：脑血管搭桥、脑组织解剖、神经吻合等软组织显微手术缺乏微力感知显微手术器械。为了拓展人手操作精度,设计了一种专为手术机器人使用的新型多自由度绳驱微操作腕式夹爪,旨在提高操作精度并增加操作过程中的接触力感知。该腕式夹爪通过丝杠驱动六根绳索实现微型化器械远端的灵巧运动。通过电机直接驱动丝杠的方式提高了绳索驱动精度,从而实现了远端腕式夹爪的操作精度和稳定性。此外,驱动绳索后端与丝杠之间设计有力传感器,实现对绳索张紧力的直接实时监测。基于绳索张紧力提出了对腕式夹爪接触力的计算模型,实现了腕式关节对外界接触力的感知测量。实验结果表明,开环控制下腕式夹爪运动跟踪误差均值<1°,力估计平均值最大为53.85 mN。

摘要：本文首先论述复杂性科学中的基于多主体的系统仿真技术的意义、研究状况以及仿真系统必须具备的基本功能,并在这个基础上给出了我们自行开发的COMPLEXITY系统的设计与实现的方案。并将我们的工作与相关的工作SFI的SWARM与MIT的STARLOGO进行比较,最后指出我们下一步的工作方向。

摘要：为了更好地建模食物不同内容信息之间的关系,提出一种基于跨模态多视角自监督异构图网络的个性化食物推荐模型.首先,基于用户､食物以及食材,构建异构图;其次,基于信息传递,学习建模信息之间的复杂层级关系;再次,利用食物节点特征､食物食材特征以及食物图像特征,构建跨模态多视角对比自监督学习任务增强食物节点的表示;最后,利用用户表示以及基于注意力模块融合得到的食物综合表示完成食物推荐.在大规模食物推荐数据集上的实验结果表明,该方法比最优的基线方法在AUC,NDCG@10和Recall@10这3个指标上分别提升6.35%,8.13%和11.7%,从而证明了该方法的有效性.

摘要：随着Internet的高速发展,信息安全问题越来越引人注目,单纯的密码加密方式越来越显得不够安全。该文把指纹识别技术、加密技术和网上银行应用相结合,设计了一种网上银行解决方案,该方案可以满足客户、银行和认证中心三方对安全性和实用性的要求。

摘要：介绍了一种自动指纹识别算法在嵌入式系统上的实现方案。详细介绍了系统各部分的组成,包括系统的硬件设计和软件设计。针对图像处理应用在嵌入式系统上实现的困难,该文提出了自己的行之有效的解决方案。因此该文对其他做嵌入式系统设计的设计人员而言可能具有有效的指导作用。

摘要：绘画艺术是人类艺术创作的重要组成部分,绘画艺术图像的计算美学是利用机器实现可计算的人类审美过程,其在大规模绘画的自动化分析和机器对感性的计算建模上具有重要的应用价值和科学意义.针对其交叉学科的特点,本文首次从人类审美的感知、认知和评价三个关键过程出发,将绘画艺术图像的计算美学研究完整地归纳为属性识别、内容理解和美学评价三方面研究内容,对其中的问题建模、数据获取和前沿方法等关键科学问题进行了归纳总结,并对绘画计算美学的三方面研究内容进行了对比、思考和展望.

摘要：在三维网格模型的生成过程中 ,不可避免地会出现噪声 ,如何有效地消除这些噪声已成为计算机辅助设计及计算机图形学领域的一个重要课题 .文中给出一种通过距离均衡化对网格进行平滑的算法 .该算法以顶点到其周围邻域平均平面的距离为出发点 ,通过控制顶点沿其法向方向移动使得该距离达到一种均衡 ;同时还采用法向量控制的平滑来保持网格边界 .

摘要：相比于传统的刚性驱动器,串联弹性驱动器(Series elastic actuator,SEA)具有被动柔顺性、阻抗低、抗冲击、力感知等诸多优点,因而已被广泛应用于各种机器人系统中.首先根据弹性和阻尼特性将串联弹性驱动器分为弹性型、阻尼型和弹性-阻尼型串联弹性驱动器,介绍不同类型串联弹性驱动器的优缺点,并详细概述弹性和阻尼特性的机械实现方式;然后对各类串联弹性驱动器作为力传感器的建模方法进行介绍;接着叙述串联弹性驱动器在机器人系统中的主要应用,如力传感器、安全保护、降低能耗;最后展望串联弹性驱动器未来的发展方向.

摘要：运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模实际场景扩展,并取得了成果显著的理论方法与实际应用.文中从实际应用出发,综述了面向大规模场景三维重建的运动恢复结构研究领域的最新成果;专注于运动恢复结构中相机位姿解算核心问题,并全面介绍了其中的最新成果按照解析式与学习式方法进行;在此基础上,为助力社区发展,讨论与分析的运动恢复结构当前研究进展与未来发展态势.