摘要：概率模型为机器学习处理广泛存在的不确定性提供了强大的工具.概率编程利用计算机程序表示概率模型,支持采样和以任意观察值为条件进行的概率推断.长期以来,概率程序中的依赖关系往往是线性或广义线性的,许多成功的模型和推断算法往往都依赖于这一简化.然而,这也限制了概率程序的表达能力和灵活性.可微概率编程允许构建具有参数化的非线性依赖关系(如神经网络)的概率程序,并使用基于梯度的方法从数据中学习未知参数.这种编程范式容易扩展,极大地避免了繁琐的模型选择过程,且允许端到端地部署概率模型.本文介绍珠算(ZhuSuan),一种开源的可微概率编程库,并以此为例,探讨可微概率编程系统的设计与实现.

摘要：提出了一种基于观测器的机械手神经网络自适应轨迹跟随控制器设计方法，这里机械手的动力学非线性假设是未知的，并且假设机械手仅有关节角位置测量．文中采用一个线性观测器重构机械手的关节角速度，用神经网络逼近修正的机械手动力学非线性，改进系统的跟随性能．基于观测器的神经网络自适应控制器能够保证机械手角跟随误差和观测误差的一致终结有界性以及神经网络权值的有界性，最后给出了机械手神经网络自适应控制器－观测器设计的主要理论结果，并通过数字仿真验证了所提方法的性能．

摘要：总结了被动步行的特点和研究现状,介绍了几款国外主要的被动步行机器人的机构设计和驱动系统设计,对被动步行研究中的稳定性问题、能量优化问题以及控制和学习方法进行了综述,并指出了被动步行领域的研究难点和未来研究方向.

摘要：针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测补偿的关节独立分散鲁棒控制方法.设计多个并联的扩张状态观测器,分别对每个独立关节的未知模型动态与外部扰动进行动态估计和补偿,采取非线性状态反馈控制以提高系统的控制性能.各个关节的控制完全独立,因而控制器结构简单、可靠、易于实现.对所设计的关节分散鲁棒控制器的Lyapunov稳定性进行了分析,证明系统是指数收敛全局一致最终有界稳定的.对PUMA560机械手的大量控制仿真验证了本文方法的有效性.

摘要：提出一种基于连续Adaboost算法的人脸表情实时分类方法.使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器.实验结果表明:文中方法与支持向量机方法相比,对于人脸表情分类的正确率相当,而速度快近300倍,具有实时性和非常明显的应用价值.

摘要：研究了具有时延、丢包和数据包时序错乱的网络控制系统镇定问题.为了有效提高系统的控制性能,本文根据网络控制系统的特点提出一种时延相关状态反馈控制方法,并将闭环网络控制系统建模为离散时间切换模型.在此基础上,通过构造依赖于参数的Lyapunov函数给出了闭环网络控制系统的稳定条件和镇定控制器设计方法.仿真结果和实验结果表明所提方法的有效性和可用性.

摘要：本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。

摘要：随着互联网数据的爆炸性增长,搜索引擎成为人们生活和工作中不可缺少的信息获取工具.作为搜索引擎盈利的主要商业模式之一,竞价排名的赞助商广告链接以其高效、低风险、灵活方便的特点受到传统营销方式下处于劣势的中小企业的青睐.然而搜索引擎结果页面上出现大量的广告链接是否影响用户体验?这些广告链接的实际收效如何?加入赞助商广告链接的搜索引擎如何影响用户的点击行为?开展面向这些问题的研究将对研究用户使用搜索引擎的行为特点、改进搜索引擎改进竞价排名的开展方式和指导中小企业如何更加有效地购买广告链接具有非常重要的指导意义.在总结国内外已经开展的相关研究的基础上,利用某商业搜索引擎提供的互联网用户点击日志和搜索引擎使用日志,采用数据挖掘和信息统计的方法,试图在全互联网的规模和商业搜索引擎的级别上提取用户和广告链接点击相关的信息,加以分析讨论,并对广告链接和非广告链接的相关性作深入分析.

摘要：伴随着数字水印技术的发展 ,用来解决数字图像的真实性问题的图像认证技术在近年来发展迅速 .它主要包括两大部分 :篡改检测与篡改定位 .有两种技术手段可供它使用 :数字签名和数字水印 .该文详细讨论了在设计基于数字水印的图像认证算法时常见的若干关键问题 ,阐述了基于数字水印的精确认证和模糊认证算法各自的发展过程及其国内外现状 ,并指出了将来继续努力的方向 .

摘要：针对一类具有参数不确定的n阶MIMO非线性系统,提出了一种Terminal滑模控制方案.该方案通过对滑模超平面的选取和Terminal滑模控制律的设计,不但确保了闭环系统滑模阶段的存在性,而且还保证了系统状态误差在有限时间内的收敛性.由于无论何种情况下系统的初始状态均在Terminal滑模面上,从而消除了其他滑模控制方法常有的到达阶段,使得闭环系统具有全局鲁棒性和稳定性.除此之外,重点克服了控制输入的系数函数矩阵与不确定参数的关联问题.仿真结果表明,该控制方案可消除外部扰动及参数不确定的影响,控制系统各状态变量有效地跟踪期望状态.