第2届全国智能信息处理学术会议
InfoComm China 2012导览
对 其 近 期 设 计 和 集 成 项 目的 技 术 说 明 和 案
例 研 究 ,为 参 会 的 建 筑 师 、 室 内 设 计 师 及 顾 问 、 建 造 商 、 项 目经 理 和 设 施 及 运 营 经
理 展 示 在 建 筑 环 境 中 应 用 视 听 、I T和 其 他 智 能 建 筑 技 术 ,尤 其 是 建 筑 信 息 模 型 和 设
品 。 其 中 科 视 Chi i 重 点 展 示 Chi i rt s e将 t r e s D K 5投 影 机 。 该 投 影 机 采 用 三 片 D P技 4 3 L
介绍及 其投资 回报 率分析 等 内容 。 中三星( 其 中 国 ) 资有 限公司 中国商用 电视产 品经 理吴自 投 页 将带来 对数字 酒店 的发展 趋势 和美好前 景 ,适 应 数字 时代全 新舒适要 求的酒店 客房视 听解 决
行业会议
行 业 会 议 面 向 教 育 、 交 通 、 酒 店 、建 筑 、 娱 乐 五 个 垂 直 市 场 的 最终 用户 和业 内专 业 人 士 ,
在 公 共 交 通 显 示 、 公 共 交 通 安 全 监 控 领 域 的
广 泛应 用 ; 息 化技 术如何 促 进交 通安 全化 、 信
施 管 理 ( M )应 用 的 集 成 这 一 新 模 式 的重 F
要 意 义
娱 乐 行 业 会 议 娱 乐 行业 会 议 将 涉及 声 学 原 理 及 投 影 在
娱 乐 或 环 境 背 景 方 面 的 独 特 应 用 等 课 题 ,帮
DI S则将 以 D S 5 0 D 9 0数字会议 系统 为核
并探 讨 信 息 化技 术 如 何 促进 交 通 安 全化 、系 统 控 制可 视 化 等课 题 。 其 中三 星 ( 国 )投 中 资有 限公 司三 星 电子大 中华 区 B B L D解 决 2 F 方 案 经理 隋 大 鹏将 在 其 演 讲 中详 细 阐述 智 能 交 通 技术 未 来 的发展 趋 势 ; 息 化 显 示设 备 信
第二届智能计算与信号处理国际学术会议(ICSP2018)
( 4 ) 会务组 即时通讯: ( QQ ) 1 5 7 1 3 5 1 2 9 6
( 5 ) A E I C理工科学术交流群 : 2 1 9 3 1 2 4 7 6
r 6 ) A E I C官网 : h t t p : / / w w w. k e o a e i c . o r g
( 2 ) 投稿 邮箱: I C I C S P @y e a h . n e t f 3 ) 会务组联 系电话 ( 徐 老师 ) :
T e l : + 8 6 — 1 8 7 0 2 0 4 4 4 4 0( c e l l p h o n e ) , + 8 6 — 0 2 0 — 2 9 0 3 5 9 9 3 ( o ic f e p h o n e )
次, S CI源 刊 数 据 库 单 篇 他 引 次 数
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生, 主要研究方向为数据挖 掘。 !
。
第二届智 能计算 与信号 处理 国际学术 会议 ( I C S P 2 0 1 8 )
2 01 8 2 nd I nt e r na t i o na l Co nf e r e nc e o n I nt e l l i g e n t Co m put i ng a nd Si g na l Pr o c e s s i n g
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5 ] P AR K HS , J U N C H. A s i mp l e a n d f a s t a l g o r i t h m f o r K—
me d o i d s c l u s t e r i n g [ J ] . E x p e r t s y s t e ms wi t h a p p l i c a t i o n s ,
科研学术不端问题的认识和治理
科研学术不端问题的认识和治理摘要:学术不端行为是在科学研究中的抄袭、捏造、剽窃等行为,这些行为违背了科学研究的初衷,对那些具有较高科研素质的科研工作者产生了极大的不公平。
近年来,这种学术不端行为爆发的越来越频繁,在社会上造成了极大的影响.本文主要是介绍了科学研究中的一些学术不端行为及其产生的原因,最后阐述了防范和治理学术不端行为的一些措施。
关键词:学术不端;科研道德;治理措施;科研体制改革;学术监督一、引言随着科学技术的快速发展,世界正在发生着日新月异的变化.但在科学技术的发展过程中也伴随着许多负面问题。
最近几年,关于科学研究中的学术不端行为的讨论越来越激烈,当然这主要是因为当今社会中关于学术不端的事例越来越多,而且形式也越来越多样化,所有这些学术不端行为对科学研究产生了恶劣的影响,不仅败坏了学术氛围,也造成了许多研究资源的浪费。
最近十年出现了许多学术不端的例子.2009年3月,浙江大学贺海波论文造假,被撤销副教授职务和任职资格。
中国工程院院士、浙江大学药学院院长李连达负有监管不力的责任,不再续聘。
2009年4月,中国工程院院士、著名血液病专家陆道培开发布会指认弟子、北京大学人民医院血液病研究所所长黄晓军,存在剽窃、造假等严重学术不端行为。
2009年5月,东北财经大学2007年某篇硕士学位论文,与南京财经大学2006年一篇硕士学位论文惊人相似,两篇论文整体框架完全一样,除了把地点“江苏”两字替换成“山东”,被网友称为“史上最牛硕士论文抄袭事件”.2009年6月,宁大学副校长陆杰荣在核心期刊发表的《何谓“理论"?》一文被爆涉嫌抄袭。
随后辽宁大学校方表示,该论文第一署名人陆杰荣对此事并不知情,第二署名人、北京师范大学哲学与社会学学院外国哲学专业2006级在读博士生杨伦承认是自己抄袭,然后才拿给之前的老师陆杰荣署名。
2009年8月,武汉理工大学64岁的武汉理工大学校长、中国科学院2009年院士候选人周祖德及其学生谢鸣一篇抄袭论文收录在“第二届全国智能制造学术会议"第一版论文集中,后被查出抄袭后,会议又推出“正式版",删除了该文。
2024年高三政治中学生标准学术能力诊断性测试1月试题
2024年高三政治中学生标准学术实力诊断性测试(1月)试题本试卷共300分,考试时间150分钟。
一、选择题:本题共35小题,每小题4分,共140分。
在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的。
12.国家统计局发布的数据显示,2024年上半年我国猪肉产量下降5.5%,偏紧的供应量干脆引起我国猪肉市场价格上涨。
而国内外猪肉价差变大又随之导致我国猪肉进口量显著增加。
今年第三季度我国进口猪肉132.6万吨,超过2024年全年的进口总量。
不考虑其他因素,下列图示能正确反映上述传导过程的是(P表示国内猪肉价格,D表示需求曲线,S表示供应曲线,S1、D1表示变更后的状况)A.①→③B.①→④C.②→③D.②→④13.普惠金融相对于传统金融,是指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体供应适当有效的金融服务。
其中小微企业、农夫、城镇低收入人群等弱势群体是其服务重点,符合我国高质量发展中的共享原则。
可见,普惠金融①讲求既普又惠,主要面对低收入群体供应低息或免息贷款②追求金融的公允性和包涵性,使更多人群共享经济增长成果③立足可持续发展原则,金融活动需平衡好经济效益与社会效益④以追求资本回报为中心,金融资源倾向大中企业和发达地区A.①②B.①④C.②③D.③④14.《2024年第三季度中国宏观经济形势分析与预料报告》指出,我国前三季度GDP按可比价格计算同比增长6.2%。
分季度来看GDP增速,第一季度6.4%、二季度6.2%、三季度6%,经济下行压力有增无减。
解决中国经济增长的稳定性、可持续性问题,逆周期调整政策有其现实必要性。
逆周期调控对稳增长产生影响的路径有①政府增加经济建设支出→社会总需求增长→生产扩大→促进经济增长②政府实施更大规模减税→降低企业增值税起征点→减轻企业负担→增加企业活力③央行降低存款打算金率→市场货币供应量增加→利率降低→社会总投资增加④央行下调基准利率→货币供应量减小→消费需求增加→促进经济增长A.①③B.①④C.②③D.②④15.其次届中国国际进口博览会于2024年11月5日在上海开幕,本次展会共有155个国家和地区的3893家企业参与。
简介中国科学院计算技术研究所成立于1956年,是我国计算机领域第
简介中国科学院计算技术研究所成立于1956年,是我国计算机领域第一个综合性研究所,被誉为“中国计算机事业的摇篮”,计算所为我国发展计算机科学技术、促进高技术产业和人才培养作出了重要贡献。
目前,计算所已进入“历史上最好的发展时期”。
科技成果层出不穷,是近几年国内获得国家科技进步奖最多的基层单位之一。
所内人才辈出,凝聚了一支高水平的科研队伍。
计算所本部现有三个研究部和两个研究中心。
系统结构研究部主要从事与计算机系统相关的研究。
网络科学与技术研究部研究网络科学的基础理论体系、新一代网络通信/互连标准与关键技术、网络体系结构与系统软件平台、惠及大众的低成本网络服务软件以及网络与信息安全关键技术与系统。
智能信息处理主要从事智能信息处理相关的基础理论研究和技术前沿的探索性、创新性研究。
前瞻研究中心从事基础性、前瞻性和交叉学科的研究。
普适计算研究中心目标聚焦在面向低成本信息化重大需求的相关先进技术研发上。
到2010年,计算所要成为具有世界影响的国家研究所,为促进我国信息类企业真正成为技术创新主体做出实质性贡献,担当我国信息化建设领域中的“排头兵、领头雁”。
应聘简历请发送至*********.cn,并请注明岗位编号、应聘部门和应聘岗位。
计算所2008年招聘岗位详细信息岗位编号:0801招聘部门:国家智能计算机研究开发中心招聘岗位:助理研究员岗位职责:操作系统研究:体系结构研究;高性能计算算法研究岗位要求:1、博士学历,计算机相关专业;2、具备计算机体系结构相关知识和并行计算相关知识;3、具有体系结构相关项目的科研经历、并行算法研究项目的科研经历、大规模并行计算相关科研经历者优先。
岗位编号:0802招聘部门:国家智能计算机研究开发中心招聘岗位:助理研究员岗位职责:文件系统研发岗位要求:1、硕士以上学历,计算机相关专业;2、具备计算机体系结构相关知识及Linux操作系统相关知识;3、具有体系结构相关科研学习经历;4、具有文件系统方向的实践经历,有分布式文件系统研究经历者优先;岗位编号:0803招聘部门:国家智能计算机研究开发中心招聘岗位:研究实习员岗位职责:从事操作系统研究岗位要求:1、硕士以上学历,计算机相关专业;2、具备计算机体系结构相关知识及Linux操作系统相关知识,对Linux操作系统核心模块有深入了解;3、具有体系结构相关科研学习经历;4、具有Linux系统软件的实践经历、有Linux操作系统核心编码者优先。
控制科学领域期刊会议和重要人物ppt课件
▪ 为了让中国用户与全球用户同步使用Engineering Village2数据库, 2011年EI公司实施Engineering Village2中国用户的平台转换工作。 平台转换后,现有成员将全部通过国际站点访问Engineering Village2数据库,清华镜像站点将停止使用。届时如用户仍登录原镜 像站点,将会有弹出信息提醒用户使用国际站点。
▪ ISTP收录论文的多少与科技人员参加的重要国际学术会议多少或提交 、发表论文的多少有关。我国科技人员在国外举办的国际会议上发表 的论文占被收录论文总数的64.44%。
▪ 总结:在ISTP、 EI、 SCI这三大检索系统中,SCI最能反映基础学科 研究水平和论文质量,该检索系统收录的科技期刊比较全面,可以说 它是集中各个学科高质优秀论文的精粹,该检索系统历来成为世界科 技界密切注视的中心和焦点。ISTP、EI这两个检索系统评定科技论文 和科技期刊的质量标准方面相比之下较为宽松。
▪ EI Compendex数据库从2009年1月起,所收录的期刊数据不再分核心数 据和非核心数据。但是还分为期刊检索和会议检索。也就是源刊JA类 型,会议CA类型。
一 控制类中英文期刊(SCI,EI收录)
▪ 1.3《科技会议录索引》(Index to Scientific & Technical Proceedings,简称ISTP)创刊于1978年,由美国科学情报研究所编辑 出版。该索引收录生命科学、物理与化学科学、农业、生物和环境科 学、工程技术和应用科学等学科的会议文献,包括一般性会议、座谈 会、研究会、讨论会、发表会等。其中工程技术与应用科学类文献约 占35%,其他涉及学科基本与SCI相同。
吉林省长春市农安县实验中学2024_2025学年高一语文下学期期末考试试题
吉林省长春市农安县试验中学2024-2025学年高一语文下学期期末考试试题一、现代文阅读(36分)(一)论述类文本阅读(本题共3小题,9分)阅读下面的文字,完成1~3题。
一个民族理论思维水平的凹凸、对人类文化发展所作贡献的大小,很大程度上要看这个民族为人类社会奉献了多少学术精品。
打造学术精品,让世界相识“学术中国”,是新时代我国学者的使命。
推动学术探讨、打造学术精品不是一件简单的事,至关重要的一点是学者要弘扬学术精神。
学术精神首先是一种理性精神。
学术探讨说究竟就是探究自然科学、社会科学中的各种真理。
对真理的探究是一种理性活动,具有理性特质。
从事学术探讨的人,必需擅长对获得的资料进行思索和分析,能够去粗取精、去伪存真,并且能进一步运用概念、推断、推理等形成理性相识。
缺乏理性精神的人,是难以相识和把握真理的,自然也就难以打造学术精品、取得学术成就。
学术精神还应当是一种无私奉献的精神。
学术探讨所探究的真理,具有一种无上的崇高性和神圣性。
真理之所以具有崇高性和神圣性,是因为真理关乎人类社会的福祉。
从这个意义上说,学术探讨是在为人类社会谋福祉,学术精神是一种造福于人类的精神、一种为人民服务的精神。
冯友兰先生曾提出人生有四种境界,即“自然境界”“功利境界”“道德境界”和“天地境界”。
他认为一个人的人生境界不同,其所拥有的世界和人生也不同。
诚然,处于“自然境界”和“功利境界”的人,也有从事学术探讨的动力,也可能取得肯定的学术成就;但一个人若想在学术探讨中获得源源不断的动力、取得重高校术成就,就必需不断提升自己的人生境界,努力从“自然境界”和“功利境界”走向“道德境界”和“天地境界”,大力弘扬无私奉献的精神。
回顾学术发展史,在学术探讨方面有大作为、大成就的人,往往都具有无私奉献的精神。
马克思何以在衣食不足的生活逆境中,能够坚持完成《资本论》的写作?这明显与他在青年时期就树立了为人类献身的人生信念分不开。
17岁的马克思在中学毕业论文中写道:“假如我们选择了最能为人类而工作的职业,那么,重担就不能把我们压倒,因为这是为大家做出的牺牲;那时我们所享受的就不是可怜的、有限的、自私的乐趣,我们的华蜜将属于千百万人,我们的事业将悄然无声地存在下去,但是它会恒久发挥作用。
面向多无人机协同飞行控制的云系统架构
第43卷 第12期2020年12月计 算 机 学 报CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.43No.12Dec.2020收稿日期:2019 06 17;在线发布日期:2020 01 18.本课题得到国家重点研发计划(2017YFB1001901)资助.史殿习,博士,研究员,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究领域为人工智能、分布式计算、云计算及大数据处理等.E mail:dxshi@nudt.edu.cn.洪 臣,硕士,主要研究方向为人工智能、分布式计算及云计算等.康 颖(通信作者),博士,助理研究员,主要研究方向为人工智能、数据挖掘、社区发现等.E mail:kangying_841218@sina.com.金松昌,博士,助理研究员,主要研究方向为人工智能、数据挖掘、社区发现等.张拥军,博士,研究员,主要研究领域为高性能计算、分布式应用系统等.杨 东,学士,主要研究方向为有线通信、信息安全防护等.面向多无人机协同飞行控制的云系统架构史殿习1),2),3) 洪 臣4) 康 颖2),3),5) 金松昌2),3) 张拥军2) 杨 东5)1)(国防科技大学计算机学院 长沙 410073)2)(军事科学院国防科技创新研究院 北京 100166)3)(天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300457)4)(中国人民解放军61932部队 北京 100071)5)(中国人民解放军31401部队 长春 130022)摘 要 有限的载荷使得无人机难以承载过多的仪器设备,其极大地限制了无人机上资源的交互、共享以及无人机遂行任务多样性的能力.多无人机智能协同成为AI领域发展的主流方向,但已有的多无人机系统存在通信距离受限、数据资源分离等问题,且因网络连接的不稳定性及数据传输的延迟性,多无人机间难以实现有效的协同控制.本文提出了一种面向多无人机协同飞行控制的云系统架构UAV3CA.UAV3CA在云端为多无人机构建了一个“远程大脑”,通过PaaS抽象封装无人机及其上资源,可实现多无人机间信息数据的实时共享,并基于云端强大的存储和计算能力完成多无人机的统一规划及协同飞行控制.实验从单无人机制导和多无人机协同两个方面,对UAV3CA在网络通信的稳定性、数据传输的实时性和协同控制的有效性等方面的性能给予了验证,最终以完美的编队队形呈现出UAV3CA协同控制方式的灵活多样性.关键词 多无人机;云系统架构;协同飞行控制;实时共享中图法分类号TP393 犇犗犐号10.11897/SP.J.1016.2020.02352犆犾狅狌犱 犅犪狊犲犱犆狅狀狋狉狅犾犛狔狊狋犲犿犃狉犮犺犻狋犲犮狋狌狉犲犳狅狉犕狌犾狋犻 犝犃犞狊犆狅狅狆犲狉犪狋犻狏犲犉犾犻犵犺狋SHIDian Xi1),2),3) HONGChen4) KANGYing2),3),5) JINSong Chang2),3)ZHANGYong Jun2) YANGDong5)1)(犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲,犖犪狋犻狅狀犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犇犲犳犲狀狊犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔,犆犺犪狀犵狊犺犪 410073)2)(犖犪狋犻狅狀犪犾犐狀狀狅狏犪狋犻狅狀犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犇犲犳犲狀狊犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔,犃犮犪犱犲犿狔狅犳犕犻犾犻狋犪狉狔犛犮犻犲狀犮犲狊,犅犲犻犼犻狀犵 100166)3)(犜犻犪狀犼犻狀犃狉狋犻犳犻犮犻犪犾犐狀狋犲犾犾犻犵犲狀犮犲犐狀狀狅狏犪狋犻狅狀犆犲狀狋犲狉,犜犻犪狀犼犻狀 300457)4)(犘犲狅狆犾犲’狊犔犻犫犲狉犪狋犻狅狀犃狉犿狔狅犳犆犺犻狀犪犖狅.61932,犅犲犻犼犻狀犵 100071)5)(犘犲狅狆犾犲’狊犔犻犫犲狉犪狋犻狅狀犃狉犿狔狅犳犆犺犻狀犪犖狅.31401,犆犺犪狀犵犮犺狌狀 130022)犃犫狊狋狉犪犮狋 Unmannedaerialvehicle(UAV),asapriorbranchofintelligentunmannedsystem,hasattractedawiderangeofinterestfromdifferentkindsofapplicationdomains,includingreal timemonitoring,providingwirelesscoverage,remotesensing,searchandrescue,deliveryofgoods,securityandsurveillance,precisionagriculture,andcivilinfrastructureinspectionetc.However,thereareseveralnewchallengesarisingfrommoreandmorecomplexapplicationenvironmentsandscenes,whichsettingahigherdemandfortheextensiblecapacityofUAV,especiallyforsomepropertiesofUAVsuchassmallsize,lightweight,enduringenergy,processingcapability,signaltransmissionrangeandsoon.ThelimitedprocessingpowerandpayloadofUAVarethemostchallengingissues,whichrestraintheon boardrequirementslikesensorweight,sizeandrequiredpower.Asaresult,itisdifficultforUAVtocarryonplentyofinstrumentsandequipmentsandhardwireprocessors,whichimposesdramaticalrestrictionsontheexchangeandshareofresourcesbetweenUAV,andonthecapabilityofUAVtoexecutediversetasksliketrackingmultipleobjects,explorationofcomplexterrainandsoon.Toaddresstheproblemsmentionedabove,manysolutionshavebeenpromoted,ofwhichonemainstreamonAIdevelopmentistomakemulti UAVsflyinginsomeformationandcompletingjobsintheformofintelligentcooperation,whilebreakingthroughtheintrinsiclimitationsofindividualUAVinpayload,enduringenergy,computingandmemorypower.However,theexistedsystemsofmulti UAVslackofcollaborationhavebeenfacedupwithsuchproblemsastheconfineddistanceofwirelesscommunicationandseparationofkindsofdatasources.Inaddition,thecooperativecontrolonmulti UAVsishardtorealizebecauseoftheinstabilityofnetworkconnectionaswellasthelatencyofdatatransmission.Inlightofthedeficiencyofsynergyofmulti UAVs,thispaperproposesacloud basedcontrolsystemarchitectureformulti UAVscooperativeflight(shortforUAV3CA).ThemainideaofUAV3CAistoconfiguratea“remotebrain”formulti UAVsbasedontheconstructionofcloud,equallymeaningthatbyvirtueoftheabstractionandencapsulationoftheresourcesfromUAVsoronboardofUAVsbasedonPaaS(platformasaservice),theinformationanddataamongmulti UAVsareabletoshareinrealtime.Foranotherthing,thepowerfulstorageandcomputingabilityofthecloudputitintorealitythatenablingthemulti UAVstoplaninaunifiedmannerandcontrollingthecooperativeflightofmulti UAVs.Abundantexperimentalresultsfromtwodifferdesignedaspects,ofthatoneforsingletonUAVguidanceandtheotherformulti UAVscooperation,demonstratetheexcellentperformancesofthepresentedUAV3CA,whichareconcretelyshownasthenetworkcommunicationbecomingstablewithoutinterruption,thedatatransmissionreachingoneanotheramongmulti UAVssystemintime,andachievingthevalidcooperativecontrolonmulti UAVsbymeansoftheresourcessharedoncloud.Intheend,theperfectdisplayofformationevolutionoffiveunmannedaerialvehiclesinthevirtualenvironmenthasaccountedfortheflexibilityandmultiformityofcooperativecontrolpatternsofmulti UAVsbasedontheproposedUAV3CA.犓犲狔狑狅狉犱狊 multi UAVs;cloud basedsystemarchitecture;cooperativeflightcontrol;real timesharing1 引 言智能无人系统是人工智能(AI)领域的重要应用之一,其按照适用场景的不同分为无人车、无人机、空间机器人、海洋机器人、无人工厂机器人等不同类别[1],其中以无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)的应用最为典型且广泛.作为一种新兴产业和最具发展前景的AI技术,无人机不仅潜移默化的改变着人们的生活模式,还将在未来的产业或商业乃至民用、军事领域引发一场革命性变革.无人机因其具有成本低、全天候、零伤亡等优势,不仅能够取代人完成简单的重复性劳动,如边境巡逻、精准农业、货物运送、道路交通实时监管等,还能够在复杂环境或危险场景中替代人完成特殊难度的任务,如遥测遥感、建筑与公共设施巡检、事故灾害现场勘测及救援等[2].但随着应用需求的不断扩展,实时多变、纷繁复杂的任务场景对无人机提出了更多更高的要求和挑战.面对单无人机有效载荷低、数据信息整合能力有限等情形,多无人机集群化、协同化、智能化成为无人机技术发展的一种必然趋势.体积小,重量轻是无人机的优势,但同时制约着无人机自身有效的载荷能力,使之难以承载过多的仪器设备和硬件处理器.目前,已有的无人机操控系统主要是以无线局域网或WiFi作为传输媒介,通过遥控器或者软件APP建立端到端的连接并施加控制,其最大的局限性是通信距离受限、可操作性不强,且不支持多架无人机同时接入同一个操控端局.因此,如何突破上述瓶颈成为亟待解决的问题.扩展无人机的体积以增加其有效载荷及存储计算能力或许是一种方法.但如果将多架无人机组成一个集群,使之协同飞行并执行任务,其将具备单无人机无353212期史殿习等:面向多无人机协同飞行控制的云系统架构可比拟的优势.正如Humboldt等人[3]所言,利用有限的资源创造无限的价值(makeinfiniteuseoffinitemeans),大量低成本的无人机通过有机的组合,会产生群体智能效应,这将极大地推进无人机潜在的应用能力.多无人机协同技术的研究未来可用于多个领域,其控制系统架构具有广阔的应用前景,并将在国民经济中产生巨大的经济效益.无线网络的飞速发展和物联网(InternetofThings,IoT[4])的广泛推崇,使得研究人员将云计算的概念引入无人机领域,形成“云+无人机”的概念.追溯到20世纪90年代,东京大学Inaba[5]提出了远程大脑的概念,即提议将机器人与计算机通过万维网连接———发展“网络机器人”.这一概念实现的典型案例是Goldberg等人[6]通过Internet浏览器远程控制网络中的机器人;随后,Kim等人[7]采用UDP协议连接无线传感器和群体机器人实现基于网络连接的控制.网络机器人仅仅是通过网络连接实现多机器人的简单相加,并没有从根本上解决机器人的物理瓶颈问题.在2010年的Humanoids大会上,卡耐基梅隆大学的Kuffner博士[8]首次提出“云机器人”的概念,即机器人可利用互联网上的云服务器进行分布式并行计算和大数据存储、分析与处理,机器人本身无需能力扩展,若想获取信息,连接服务器即可.基于这一概念,很多研究尝试将繁复的计算卸载到云端来解决机器人自身存储计算能力受限的问题.Arumugam等人[9]在Hadoop[10]集群上采用Map/Reduce[11]计算框架来增强机器人算法执行的有效性,但该方法没有给出可靠的通信机制.Hunziker等人[12]设计了一个开源的平台即服务机器人应用框架Rapyuta,提供了一种安全的可定制化的计算环境以帮助机器人将繁重的计算任务转移到云端.上述两种方法仅专注于解决机器人计算层级的问题,协同控制的讨论没有深入.Kuriki等人[13]基于c共识协议提出了一种具有避碰能力的协同编队控制结构,其核心关注点在于如何解决多无人机间的避碰问题.随着无人机角色在机器人领域的不断增强,人们开始将无人机部署到云端.Gharibi等人[14]基于IoT(InternetofThings[4])提出了IoD(InternetofDrones)的概念模型并规划了一个设计框架.Koub a等人[15]提出了一个软件架构DroneMapPlanner(DMP),通过具体的实现和实验证明了IoD,即基于互联网的无人机云处理架构,但该方法一次仅支持访问控制一架无人机.Lin等人[16]提出将无人机连接到GoogleEarth云服务,并将数据存储于MySQL数据库中,用户通过Web浏览器可访问数据库中的无人机信息,该方法没有阐明多无人机控制问题,且通过数据库监控无人机将影响系统的实时响应能力.Sanchez Lopez等人[17]提出了一种在复杂环境中构建自主无人机系统的控制架构Aerostack,Aerostack具有管理大量无人机的能力,但没能实现多无人机间的全局调控.Sampedro等人[18]设计了一个全局协调器GlobalMissionPlanner(GMP),弥补了Aerostack无法协调多无人机执行任务的缺陷,其可动态地将任务分配给每架无人机,同时监控无人机集群行为,但与负责上层任务分配的本地协调器AgentMissionPlanner(AMP)的异步通信却制约着整个系统的实时性.Dong等人[19]提出了一种基于局部邻域信息的多无人机编队控制协议,研究多旋翼无人机系统的编队 围堵控制理论,但控制平台是基于局部拓扑结构实现的,缺乏多无人机系统的全局信息.Zhao等人[20]探讨了无人机通信与控制一体化的通道跟踪、协同通信、自定位、无缝覆盖、轨迹设计、资源配置等技术问题,仅从通信的视角分析了多无人机控制所面临的挑战和机遇.Pham等人[21]通过一个基于分布式控制的多无人机集群,可在野火蔓延的情况下协同跟踪动态环境,但系统需要预规划编辑,灵活性一般.Zou等人[22]针对无人机编队队形变换问题设计的协同控制方法,其网络通信拓扑是弱连接的,数据交互会出现延时现象.Yu等人[23]研究了多无人机在执行器故障和输入饱和条件下的分布式容错控制问题,采用图论和滑模观测器SlidingModeObserver(SMO)相结合的方法增强了系统的可靠性,但忽略了无人机间信息共享的实时性等问题.一些无人机的开源控制平台如QGroundControl①和DJIFlightHub②等,虽然都支持基本的飞行控制功能,但系统启用的飞行模式单一,且不具备通用性.CoUAV是由Wu等人[24]面向多无人机协作设计的一个通用控制监控平台,CoUAV基于Linux核作为中间件实现与无人机的交互,虽然屏蔽了机组硬件上的差异,但无云架构支撑,通用性不强且服务应用范围有限.综上所述,基于云架构实现多无人机的数据共享和协同控制是扩展无人机应用场景、提升动态环境任务需求的有效方法,但系统集成对网络通信的实时性和稳定性以及控制协同的有效性均提出了新的挑战及要求.多无人机联合旨在“1+1>2”,实现多无人机协同飞行控制的目标拟解决以下几个关键问题:(1)多无人机协同控制的有效性;(2)多源异构数据的高4532计 算 机 学 报2020年①②QGroundControl.http://qgroundcontrol.com/DJIFlightHub.https://www.dji.com/flighthub效存储、处理及信息共享;(3)通信链路的稳定性及数据响应的实时性.针对上述问题和已有研究存在的不足如数据实时处理能力差、计算资源匮乏、无人机间数据分离、难以实施全局协同调度等,本文提出了面向多无人机协同飞行控制的云系统架构(Multi UAVOrientedCooperativeControlSystemArchitectureBasedonCloud,UAV3CA),其原理是通过云服务器连接无人机,并在平台即服务(Platform as a Service,PaaS[25])层将无人机资源封装并提供公开接口;云控制端根据预执行的任务对无人机进行分组并做有机组合,通过远程过程调用(RemoteProcedureCall,RPC)获取无人机及其传感器上的数据,并将数据卸载到云端做高效存储,实现多无人机间数据的交互及共享;云计算节点作为无人机集群的远程CPU,运用其强大的计算能力对无人机回传的数据进行处理,生成控制命令并将其发送到无人机上完成远程控制,实现对多无人机的联合部署、飞行调度以及通力协作.图1 UAV3CA的系统架构图2 面向多无人机协同飞行控制的云系统架构多无人机协同飞行是未来机器人在人工智能领域发展的必然趋势.通过将多架低成本的无人机组合并部署到云端,可弥补单无人机因体积小、续航时间短等自身条件限制所带来的能力不足及缺陷,使得无人机集群具备单无人机硬件无法超越的计算、存储及处理能力.传统的无人机集群技术难以满足日趋复杂的任务场景需求,如(1)稳定的通信链路以支持数据实时传输,(2)状态数据和感知信息强大的存储、计算能力,(3)全局最优解的决策生成及命令部署,(4)系统控制的协同性、智能性、灵活性等.鉴于此,本文提出一种面向多无人机协同飞行控制的云系统架构UAV3CA,为无人机协作应用创建一个开发原型系统.UAV3CA采用互联网将无人机与云及云控制端连接,实现多无人机之间的超视距连接.基于基础通信链路,无人机将承载的传感器数据和自身的状态信息同步到云端,而云控制端根据目标任务间接驱动无人机协同飞行.作为无人机与控制端的中间桥梁,云端一方面对无人机卸载下来的感知数据进行处理,并公开且共享无人机上的状态信息;另一方面按照控制端的要求进行数据分析,将生成的控制命令经封装后传递给无人机的飞控系统.图1所示为UAV3CA的系统架构图,下面将详细阐述系统553212期史殿习等:面向多无人机协同飞行控制的云系统架构架构的组成部分及软件功能的具体实现.UAV3CA系统架构主要由无人机执行层、云端层和操控层组成,针对不同的层级和功能需求,本文采用模块化松散耦合的方式,设计了三个软件功能逻辑节点———无人机节点、云控制节点和协同控制节点.下面进行详细介绍.2 1 无人机执行层无人机是系统最终的交互目标,其代表一组资源,可向外部应用提供服务.硬件层上,本文通过开源机器人操作系统ROS[26]的一些标准服务如硬件抽象、进程间消息传递等,将无人机资源对外服务化;通过另一种资源抽象方式———微型飞行器轻量级消息编组库MAVLink①的不同传输方式如TCP、UDP、USB等,使无人机与地面控制站交换预定义消息.为减少因重复性操作造成的资源浪费,降低系统开发的经济成本,缩短开发周期,本文基于Gazebo运行模拟环境场景,并通过PC机上SITL②模拟器模拟仿真无人机.仿真无人机上载有飞行控制器程序ArduPilot③,与飞行控制相关的状态信息和环境感知数据可从仿真无人机的飞行动力学模型中模拟收集,未来用于系统框架模型的仿真实验测试.软件层上,无人机被抽象为一个逻辑节点.首先通过ROS的发布/订阅机制和软件包MAVROS[26]的解析封装功能,向无人机发送MAVLink消息,为开发人员提供高级接口.其次基于ROSBridge[27]软件包,开发人员可在非ROS系统和ROS系统之间进行交互式通信,本文在操控层(非ROS系统,参见2.3节内容)上采用Websocket④协议格式发送数据,并由ROSBridge进行转换发送给相关的ROS主题;反之,从ROS主题获取的无人机上数据经ROSBridge转换回传到操控层.另外,无人机节点还包含飞行控制模块和数据感知采集模块两个部分.飞行控制模块用于控制无人机的基本动作,通过解析ROS发来的MAVLink指令消息包,将生成的预期飞行动作与无人机当前的姿态和位置进行比较,并经飞行控制算法计算出无人机的运动偏移量,制导无人机飞行.数据感知采集模块,用于收集无人机上的数据,其中包括无人机的硬件信息、客户端验证数据信息、无人机状态同步信息以及传感器采集信息等.基于ROS的消息发布/订阅机制和ROSBridge工具的代理转发,数据感知采集模块可与云控制节点(参见2.2节内容)的数据感知接收模块进行数据交互.2 2 云端层云端层是UAV3CA系统架构设计的重点,是操控层与无人机执行层间连接控制的桥梁,具有无人机远程“CPU”之美誉,是多无人机协同飞行的核心运行层.为了实现各组件间的松散耦合且功能需求可扩展,本设计将云端层细化为两个部分,即无人机影射层和云核心层,另外在软件层上抽象一个逻辑节点———云控制节点.2.2.1 无人机影射层无人机影射层旨在将无人机抽象为云端资源,为开发者提供完全独立于无人机具体特征的操作方法.无人机影射层在物理无人机和云之间起桥接作用,一方面将无人机状态及感知数据转移到云端进行处理,另一方面将云端计算、分析的结果发送给无人机作任务调度.无人机影射层包含以下两个基本组件:(1)无人机接入组件,亦称为底层通信模块.无人机可选择多种网络协议与控制端交互数据,但为了避免云端部署ROS时发生中心节点Master过载的宕机现象,本文在云端(非ROS端)采用ROSBridge与无人机(ROS端)发送消息,对应于无人机执行层建立Websocket协议通信.当无人机申请接入到云服务器时,首先需要经过身份验证.身份一旦验证成功,云服务器将通过线程池与无人机保持连接,且为有效处理不同格式的数据和指令信息,通信模块被设计为多线程服务模式.UAV3CA设计是面向多无人机和多控制端服务的,访问请求必然会存在冲突.为避免此类现象发生,本文将在控制端与无人机之间设置一定的匹配权限,即先对无人机进行分组,然后在控制端设置不同的组权限来分层管理无人机信息,实现对无人机资源的有效管理.假设存在一种情形,即某一时刻有多个用户同时访问一架无人机,由于当前请求频繁且即时并发数据量过大,网络空间通信链路会因带宽资源有限而发生过载.为此,系统设计嵌入了一个网络分发器,将系统多源请求数据进行存储转发,并采取网络代理的方式把MAVLink消息和ROSBridge消息广播到其它端口.(2)无人机抽象组件,是对无人机及其上资源,6532计 算 机 学 报2020年①②③④MAVLink.http://qgroundcontrol.org/mavlink/startSITLsimulator(softwareintheloop)ArduPilotautopilotsuite.http://ardupilot.com/TheWebsocketProtocol.https://tools.ietf.org/html/rfc6455包含与无人机相关的信息以及可执行的操作,进行抽象并封装,具体包含:①远程控制器.封装为可在无人机上执行的所有MAVLink命令消息以及和与ROS主题相关的无人机动作指令,如起飞、降落、悬停、前进、拍照等;②任务控制器.以协助无人机自主完成任务,其可以运行单个任务,也可依时间轴运行一系列连续的任务;③传感器管理器.用统一的方式集中管理传感器信息,以解决因无人机异质性、传感器多样性而产生的数据不一致性,以及ROS中基于不同主题发布消息而产生的交互性冲突;④无人机影射文件.通过一个JSON格式的文件反映物理世界中无人机的形态.2.2.2 云核心层云核心层是UAV3CA系统框架的核心,具体包含以下组件:(1)数据存储工具组件,为来自无人机的各种数据提供存储服务.无人机系统中需要存储、检索和访问不同类型的数据,且根据数据类型、结构及应用需求的不同采用不同的数据库.如SQL数据库存储位置坐标、三维速度、姿态欧拉角、方向、环境温度等结构化数据;NoSQL数据库存储无人机设备信息、认证信息、图像及视频等非结构化数据;对于及时响应的指令数据,系统采用近实时处理的Storm流,而对于实时性要求不高的大容量数据,系统在Hadoop[10]框架上使用HDFS[28]文件系统读取数据,并采用分布式编程模型Map/Reduce[11]对数据进行并行处理.(2)虚拟环境组件.虚拟技术已经成为构建服务器集群的重要手段.本文选择Docker[29]和Kubernetes[29]进行集中式服务器的管理和调度,其中Docker负责提供虚拟容器运行时环境,Kubernetes负责管理、编排和调度由Docker引擎构建的容器,对服务器集群进行资源整合和调度.(3)智能引擎组件.无人机在任务执行的过程中需要智能算法的支持,如任务匹配、路径规划、动态调度等.智能引擎组件基于Hadoop集群、采用分布式计算框架Map/Reduce实现对大规模数据的并行计算和分析.这种远程“大脑”的控制模式,可支撑多无人机系统智能协同运行.2.2.3 云控制节点云控制节点上装有Ubuntu操作系统,但不部署ROS,以规避Master的中心节点效应.为实现对多无人机的协同控制,云控制节点设计了多个功能服务模块.(1)数据感知接收模块.使用消息发布/订阅机制从数据感知采集模块中订阅与主题相关的数据信息,并依类型的不同对数据作分发处理,如将入网验证信息转发至认证管理模块,状态数据转发至状态同步模块,传感器数据转发至误差检测模块.(2)认证管理模块.接收来自数据感知接收模块的无人机IP地址以及用于认证的密钥Key,通过和系统内置约定的安全验证码进行比对匹配来确定请求入网的无人机是否合法.(3)状态同步模块.为无人机协同控制提供实时且稳定的无人机状态数据.通过Timing机制定期从数据感知接收模块中获取无人机的状态数据,同时对无人机的特定状态进行实时监听,以保持无人机影射文件内容与物理无人机真实状态的同步性.(4)误差检测模块.将从数据感知接收模块中获取的传感器数据与预期目标指令进行对比,鉴定无人机是否成功接收到命令、是否成功执行命令且达到预期目标.MAVLink协议本身没有反馈机制,因此,对于控制端的即时命令,系统每发出一次DO命令,误差检测模块就检测一次无人机状态,通过反复发送、反复检测,直至确认无人机执行该DO命令为止.而对于过程执行命令,系统不作强精度要求,仅预设误差容限范围,即通过反复计算和调整无人机当前状态和预期目标的差值,使其降至误差容限范围内来表明命令执行成功.(5)基于影射文件的命令控制模块.影射文件在认证管理模块认证成功且分组编成后生成,是存储在云服务器上物理无人机的数字孪生,反映物理世界中无人机实时状态(如飞行模式、当前位置等)的JSON格式文件,可视为虚拟无人机.影射文件将发送给无人机的命令执行序列按时间戳顺序先缓存再发送.物理无人机和虚拟无人机通过状态同步模块推送同步状态信息,即无人机将实时状态上传至影射文件,控制端通过影射文件将期望的状态指令发送给无人机.基于影射文件的命令控制模块不仅可以克服因网络不稳定性而导致的无人机频繁上线、掉线现象以及控制命令的时间顺序误差,而且其内置的存储转发机制可以减轻由多个控制节点向同一架无人机重复请求访问而引发的网络负载过压问题.(6)坐标转换模块.是将一个参考系下的坐标点转换为另一个参考系下的坐标点,以统一系统内部的控制调用接口.(7)服务提供模块.是对无人机及其上资源封753212期史殿习等:面向多无人机协同飞行控制的云系统架构装并向外部提供统一风格接口的服务.其通过面向资源的接口设计提供三种类型的服务:无人机自身状态数据UAVInfo,如方向、速度等;可提供资源服务UAVService,如传感器数据、雷达数据等;执行动作参数UAVAction,如运动轨迹改变参数等.2 3 操控层操控层建立在云端层之上,云核心层给予操控层强大的数据计算与分析能力支撑;当有任务下达,操控层生成决策部署,并通过云端层间接控制多无人机协同飞行.操控层为无人机飞控程序提供了两种类型的接口:Websocket和Webservice,通过这两种接口,操控层可以同时访问多个无人机,或基于云端层提供的服务为无人机设置参数并执行协同飞行算法.Websocket是一种全双工通信协议,一方面允许无人机主动向客户端同步信息,另一方面允许操控层通过云端向无人机推送指令.ROSBridge包中的ROSJS库同样支持Websocket.当无人机执行层MAVLink消息包进入云端层时,将首先通过套接字被接收,然后由网络分发器经Websocket发送到操控层.Webservice接口用于开发实时控制、任务控制、无人机管理以及其他非连续数据流等应用.协同控制节点是建立在操控层上的可公开调用无人机资源的节点,基于云控制节点中的功能模块,即通过统一接口封装屏蔽不同无人机的异质性,降低传感器数据的异构性,无人机之间可实现数据的交互与共享.基于操控层上的Web[30]协议,协同控制节点通过HTTP接口向外部提供无人机的资源和服务,如通过HTTPGET方式获取无人机上的资源;通过HTTPPOST方式请求服务;通过HTTPPUT方式更新无人机的ID信息;通过HTTPDELETE方式中止无人机执行当前任务或移除任务.基于资源公开和数据共享,协同控制节点可面向具体的任务需求,调用一定的智能算法对在线的多架无人机进行匹配、分组和调度,使之协同飞行并完成期望目标任务.综上所述,UAV3CA设计完成了一个面向多无人机协同飞行控制的云系统框架,其从通信链路建设开始,到基础设施和功能组件服务模块的中间件设计,从底层抽象到面向应用,最终在控制端实现了对多无人机终端的远程协同飞行控制.3 系统框架设计的关键技术机制多无人机协同控制是建立在无人机到云端的可靠连接之上,基于连接,先将无人机上的数据卸载到云端,通过云核心层对多源异构数据进行处理、存储、计算和分析,并将生成的指令回传至无人机实施控制.而设计的核心控制层将来自不同无人机上的数据信息进行交互共享,参考任务作统一规划、调度,控制多无人机协同飞行,共同完成目标.因此,面向多无人机协同飞行控制的云系统架构UAV3CA提出了三种嵌入式关键技术机制:(1)基于ROS发布订阅的无人机连接机制;(2)基于MAVLink协议的无人机控制机制;(3)基于RESTful[31]架构的无人机数据共享机制.下面详细阐述这三种关键机制.3 1 基于犚犗犛发布订阅的无人机连接机制无人机上装载ROS[26],一方面可重用开源的项目库,另一方面还可为硬件资源提供软件抽象.目前,ROS已广泛应用于机器人的程序开发,但却缺乏通过互联网来远程控制和监控机器人的原生支持.因此,本文在ROS发布/订阅的机制上通过引入ROSBridge和代理服务器的方法,提出一种新的无人机连接机制,以支持UAV3CA框架能够快速创建无人机实例,安全可靠的连接无人机与云端,对无人机进行硬件级别的认证,并基于策略的授权,使控制端对特定主题拥有读写权限,以保证安全.3.1.1 基于ROSBridge的去中心化方法ROS是一个分布式系统,其将机上每一个应用程序表征为一个节点(Node),节点之间采用基于主题(Topic)的发布(Publish)和订阅(Subscribe)机制来实现消息传递,不同的ROS程序间通过RPC(RemoteProcedureCall)方式建立通信并传输数据.为了简单,云端可选择部署ROS,但分布式ROS系统管理是一种基于Master主节点的“集中式”管理模式,如果将云端设置为Master主节点,且运行在Internet上具有公共IP地址的服务器上,进而通过基于发布/订阅主题和服务的方式实现无人机和云端以及无人机之间的通信访问来维护网络中所有其他节点的信息,必将导致整个网络强烈依赖于中心节点Master,极大地影响系统的实时性和稳定性,具体表现为:(1)当多个无人机同时申请接入网络时,主节点Master会因负载过高而导致崩溃,影响整个系统的运行并且难以恢复;(2)当网络系统中存在大量主题和数据时,本地数据传输会产生延迟,远程数据传输会因网络带宽和处理能力而受限.因此,为保证无人机远程控制的稳定性,本文设计采用一种基于ROSBridge的去中心化方法来实现无8532计 算 机 学 报2020年。
专业解析-智能信息处理
智能信息处理一.专业介绍1.学科简介:智能信息处理属于自设专业(自设专业是指在教育部专业目录中没有,而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业),属于计算机科学与技术一级学科下的二级学科,也有学校归类为信息与通信工程下的二级学科。
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科,是应用导向的综合性学科,其目标是处理海量和复杂信息,研究新的、先进的理论和技术。
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。
它不仅有很高的理论研究价值,而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。
2.研究方向:智能信息处理的研究方向有:01 网络智能信息处理、计算智能与模式识别02 智能信息/图像、目标检测、跟踪与编码03 进化计算04 机器学习与计算智能、医学影像可视化技术05 智能信息处理、多源信息融合。
(注:各大院校的研究方向有所不同,以西安电子科技大学为例)3.考试科目:①101政治理论②201英语③301数学(一)④821信号、电路与系统(注:各大院校的研究方向有所不同,以西安电子科技大学为例)二.专业培养目标本专业学位获得者在智能信息处理方面应具有坚实、深厚的理论基础,深入了解国内外智能信息处理方面的新技术和发展动向,系统、熟练地掌握现代信息处理的专业知识,具有创造性地进行理论与新技术的研究能力,具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力,并具有一定的组织才能,熟练掌握一门外国语。
三.与此专业相近的自设专业智能信息系统四.相同一级学科下的其他专业(二级学科)计算机科学与技术的二级学科:计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。
信息与通信工程的二级学科:通信与信息系统、信号与信息处理。
五.招收此自设专业的院校及开设年份上海交通大学(2002年)、西安电子科技大学(2003年)六.就业方向毕业生可到研究机构、公司、企事业、军队及大专院校从事智能信息处理方面的工作以及研究、教学等工作。
学术造假
造假案例
2014年,细胞遗传学、大脑科学以及计算机科学仍然是热门领域,航空航天作为大国实力较量的 焦点从未停歇,科学伦理和危机应对是科技新闻永远需要直面的话题。
日本“万能细胞”论文造假
2014年1月,英国《自然》杂志开年第一期,《自然》刊登了两篇日本理化学研究所科学家的论 文,文章称成功培育出能分化为多种细胞的新型“万能细胞”——“STAP细胞”。其培养过程简 单安全,将从老鼠脾脏取出的细胞放在与红茶酸碱度近似的弱酸性溶液里浸泡25分钟,培养数日 后就出现了新细胞。
这篇有望给再生医疗带来新思路的论文备受,但很快有众多研究人员在上宣布该论文存在诸多疑 点日本理化学研究所随即对研究过程展开调查,确认论文中有篡改、捏造的不正当行为,最关键 的是,数个重复试验均以失败告终,证明这一实验方法和结论都存在致命错误。
防范措施
专家学者认为,必须用道德、体制和法律建设三种手段,防范和惩治学术造假。
全国人大代表、东北师范大学校长史宁中认为,学术造假现象产生的主要原因是评价体系不合理 和学风道德出现了问题。他指出,在评价教学、科研成果时,不能仅以论文数量为依据。对业绩 考核、科研奖励、职称评定等实行量化管理,以不够科学合理的“指挥棒”,加剧学术界急功近 利心态的蔓延,使剽窃和粗制滥造之风愈演愈烈。史宁中说,在考察研究者的学术水平、学术能 力的同时,要加强对其道德品质、学术作风的要求,树立“学术荣辱观”。
●东北财经大学2007年某篇硕士学位论文,与南京财经大学2006年一篇硕士学位论文惊人相似, 两篇论文整体框架完全一样,除了把地点“江苏”两字替换成“山东”,被友称为“史上最牛硕 士论文抄袭事件”。
●辽宁大学副校长陆杰荣在核心期刊发表的《何谓“理论”?》一文被爆涉嫌抄袭。随后辽宁大 学校方表示,该论文第一署名人陆杰荣对此事并不知情,第二署名人、北京师范大学哲学与社会 学学院外国哲学专业2006级在读博士生杨伦承认是自己抄袭,然后才拿给之前的老师陆杰荣署名。
电子信息工程领域国内外相关学术会议综述
电子信息工程领域国内外相关学术会议综述电子信息工程领域是现代科技发展中的一个重要领域,涉及到电子技术、通信技术、网络技术等方面。
在这个领域中,学术会议是学者们交流最新研究成果、分享经验和思想的重要平台。
本文将综述电子信息工程领域国内外相关学术会议的情况。
国内学术会议是电子信息工程领域学者近年来广泛参与和关注的重要学术活动之一。
以下是国内几个知名的电子信息工程领域会议:1. 全国电子科学与技术学术会议(NEST)全国电子科学与技术学术会议是我国电子信息科学与技术领域的顶级学术会议之一,每年举办一届。
该会议旨在推动电子科学与技术领域的学术研究和技术创新,吸引了来自国内外许多知名高校、科研机构和企业的学者和专家参与。
2. 中国通信学会学术会议(CCNC)中国通信学会学术会议是中国通信学会举办的年度学术盛会,为电信和通信领域的研究人员提供了一个交流和展示研究成果的平台。
会议涵盖了通信理论与技术、网络与信息安全、移动通信、通信信号处理等多个领域。
3. 中国自动化学会学术会议(CACS)中国自动化学会学术会议是中国自动化学会定期举办的重要学术活动,旨在促进自动控制和自动化领域的学术研究和技术应用。
会议涵盖了控制理论与应用、机器人与人工智能、自动化系统与工程等多个方向。
除了国内的学术会议,国际学术会议也是电子信息工程领域学者们进行学术交流的重要平台。
以下是几个国际知名的电子信息工程领域会议:1. IEEE国际通信大会(ICC)IEEE国际通信大会是国际通信领域最具影响力的会议之一,每年由IEEE (电气和电子工程师协会)举办。
会议涵盖了通信技术、协议、网络和应用领域的多个主题,吸引了世界各地的顶尖学者和工程师参加。
2. ACM互联网测量会议(IMC)ACM互联网测量会议是关注互联网数据和网络性能的重要学术会议之一。
该会议定期举办,旨在推动互联网测量技术和方法的发展,促进互联网的安全性和可靠性。
会议涵盖了网络监测、网络测量、数据分析等多个方向。
第二届全国人工智能应用技术技能大赛获奖名单
第二届全国人工智能应用技术技能大赛获奖名单
一等奖:
1. 北京邮电大学:《基于机器学习的智能安全技术应用》
2. 清华大学:《基于深度学习的自动图像分析系统》
3. 上海交通大学:《基于深度学习的自动化检测系统》
4. 浙江大学:《基于深度学习的智能客服系统》
二等奖:
1. 北京大学:《基于机器学习的智能交通管理系统》
2. 中国科学院计算技术研究所:《基于机器学习的智能机器人系统》
3. 南京大学:《基于深度学习的自动语音识别系统》
4. 武汉大学:《基于机器学习的智能安全技术应用》
三等奖:
1. 中国科学技术大学:《基于深度学习的自动图像分析系统》
2. 复旦大学:《基于机器学习的智能客服系统》
3. 华中科技大学:《基于深度学习的智能安全技术应用》
4. 合肥工业大学:《基于深度学习的自动语音识别系统》。
西北工业大学计算机学院
沈绪榜院士:中国科学院院士,享受政府特殊津贴,中国微计算机专业委员会主任。
主要研究方向:计算机体系结构设计;航天嵌入式计算机及其芯片设计;VLSI芯片与智能计算机设计。
主要科研成果:箭载计算机及箭载测试系统,获国家科技进步特等奖1次,二等奖1次,三等奖3次。
樊晓桠教授:博士,教授,博士生导师,计算机学院副院长,软件与微电子学院副院长。
主要学术兼职有教育部计算机专业教学指导委员会委员,中国计算机学会系统结构专委会委员、中国通信学会专用集成电路专委会委员,航空学报编委,计算机辅助设计与图形学学报编委。
长期从事计算机体系结构、先进微处理器、超大规模集成电路、SOC等方面的研究。
近年来主持和参加科研项目10余项,获省部级科技进步奖5项,出版教材2部,发表论文40余篇。
张盛兵教授:博士,博士生导师。
入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。
近五年来,主持国家自然科学基金项目“微处理器IP核指令级可测试性设计技术研究”、“同时多线程结构的线程预构”、国家“863”项目“PC104工控系统SOC芯片—龙腾S1”、西安市科技攻关项目“高性能微处理器IP核开发及应用”。
参加“863”项目、国防预研项目、横向合作项目等8项。
获得省、部级科技进步一、二、三等奖各1项,出版教材3部,发表论文30余篇。
高德远教授:博士生导师,国务院计算机学科评议组成员。
1973—1983年参加中国第一台机载集成电路计算机、小型计算机、FFT处理机等计算机硬件的研制,曾获科技进步奖5项。
1985—1987年在美国进修VLSI系统设计,是国内最早从事该领域研究的专家之一。
主持了数十项国家、部委、基金、国际合作、产业化等IC设计开发项目,成功地领导设计研制十多种芯片,获省、部级科技进步一、二、三等奖9项。
出版教材3部,发表论文100余篇,获得发明专利3项,申请发明专利5项。
魏廷存教授:在日本东北大学获博士学位,教授,博士生导师,2003年从日本留学回国。
第2届智能系统与知识工程国际会议
I t li e t S se a Kno e g Engn e n n elg n y t ms nd wl d e i e r g, i
会 议 报
I E e o 国 际杂 志 It nt nlJun f E E F H w、 n rai a o ra o e o l
ltl et yt s S I n lgn Ss m ( C 检索 ) ei e 的主编 、 国 I a 美 o 学 n 院 R n l .Y gr教 授 ,E E F l w、 国际杂 志 o ad R ae I E el o I om t nSi cs S I I 索 ) n r ao c ne ( C 、 检 f i e E 的主编 、 加拿大 Ab r 大 学 Wi l P dyz教 授 , 国 际 杂 志 let a t d erc o Itrai a Junl f U etit,uzns n nent nl ora o n r nyFzi s d o c a e a K o l g a d跏 ( C 、 I检 索 ) nwe e B s d e 膦 S IE 的主编 、 法国巴黎第六大学 B rae eB uhn M u i e dt oco - ene n t r高 级研 究 员 , 国际 应 用 智 能 系列 会 议 ( 94 年 至 今 ) 19 主席 、 国 际 杂 志 Itrain lJunlo o p t- nen t a ra f C m ua o o t nlItl e eSs m o ei c i a n l n yt ,的主编、 g e 比利时 国家核研 究 中心高级研究员 、比利时根特大学应用数学与计
执着追求 献身科技——记“重庆市杰出青年科学基金”和“教育部新世纪优秀人才文持计划”获得者、全国
成 员 和 唯 一 的 常务 理 事 ) 。在 王 国 胤 教 授 的 带 领 下 ,CR S 始 SC
i ) r g 、数据挖掘等各种软计算研究应运而生 .智能信 息 终活 跃 在 国际 智 能 信 息 处理 研 究 的第 一 线 。 n : 为当前计算机科 学和智能科 学的热点 和前沿领域 .并
国胤教授一 直从事智能信 息处理 的理 论及应用研 究 ,
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技 术、粗糙集 、粒计算 、数据挖掘 、认 知计算 .神 经 开 。 美 国U B ee 的L ti A ae 教 授 ( 国 科 学 院院 C ek ly of Z d h r 美 领域取 得 了许 多创新成果 。从 1 9 年 起 ,凭借对科 学 8 9 士 、国际 “ 模糊 集之父 ” )、清 华大学张 钹教授 ( 中国科学
,
] 时 .我 们 面 临 严 重 缺 乏 关 于 这 些 海 量 数 据 和 信 息 的 同 】 境 , 数 据 丰 富 ,知 识 贫 乏 ” 的 矛 盾 日益 凸 显 。 为 困
届选 举 中 , 当选 国际 相 糙 集 学 会 顾 问委 员会 ( vsr B ad Ad i y o r) o 主 席 和 常务 理 事 ( 我 国在 该 国 际 学 术 组 织 中 唯 一 的 主 席 团 是
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就 起 到 了中 流 砥 柱 的 作 用 。
敏锐洞察 , 建立智能信息处理研究的 中国大本 营
, 国人 工智能学会粗糙集与软计算 专业委员会
】 民经济的各个领 域发挥着 日益重要 的作用。这 当中 , : 电大学王 国胤 教授领导 的中国粗糙 集与软计算专 业 邮
理事会会议纪要范文(通用16篇)
理事会会议纪要范文(通用16篇)理事会会议纪要范文篇1xx省家庭服务业协会于x1年11月8日召开了常务理事会议,出席这次会议的常务理事及其代表14人,协会副秘书长和办公室副主任列席了会议,受刘会长委托、常务副会长杨志文主持了会议。
本次会议是为召开二届二次会员代表大会做准备。
会议首先听取了办公室主任杨建文“关于召开二届二次会员代表大会建议”的发言,接着大家畅所欲言,集思广议,讨论热烈。
大家原则上同意这个建议,会上有人建议:会议应安排工作经验和情况交流;为了调节气氛,增强凝聚力,会议还可安排家政员文艺才艺展示内容。
会议接受了这个建议,决定由办公室根据讨论情况,草拟会议通知,印发各会员单位。
常务理事会对今年协会工作给予了充分肯定,同时希望要加强行业规范建设,指引行业健康发展;要继续抓好培训工作,协会要侧重抓好管理人员培训;协会要及时组织学习和推广先进经验,可以采取走出去、请进来的办法,不断学习先进经验,也可以组织本省企业,互相走动,交流情况,取长补短;大家认为今年宣传工作有了很大突破,但仍需要努力,要把我们的企业、优秀服务员、新鲜经验报到和介绍出去,以增强社会的认知度,提高行业整体形象。
常务理事会希望全体会员单位要积极支持协会工作,共同努力,全面贯彻落实国务院[x0]年43号文件精神,把二届二次会员代表大会开成一个团结的大会,奋进的大会,跨越式发展的动员大会。
理事会会议纪要范文篇2x4年9月28日-29日中国通信工业协会第七次大会暨第七届一次理事会在辽宁省沈阳市召开。
会议分两个阶段进行,第一阶段,9月28日参观、参加了由我会和辽宁省人民政府在沈阳联合举办的《x4中国(沈阳)国际手机博览会》及x4中国移动互联网产业高峰论坛。
博览会上,数百家知名终端企业和移动互联网开发企业,携旗下最新智能科技产品悉数登台亮相。
此次博览会旨在打造国际化水准的移动互联网产业基地,推动东北地区智能终端与移动互联网产业的快速健康发展。
第二届雷达与信号处理技术及应用大会会议通知
第22卷 第2期 太赫兹科学与电子信息学报Vo1.22,No.2 2024年2月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Feb.,2024第二届雷达与信号处理技术及应用大会会议通知2024年4月19-21日,西安https:///meeting/radar2024.html当代雷达系统已经渗透到各个领域,从国防军事到日常生活,雷达的身影随处可见。
雷达的信号处理是雷达系统的核心,用于对接收到的回波进行检测和分析,为雷达系统的功能从早期的测距向更加多元的发展提供了关键支撑。
对于不同的目标和环境,雷达信号的处理方式也有所不同。
在军事需求和信息技术的双牵双驱下,雷达信号处理正在发生深刻变化,并与雷达系统互相作用,日益呈现出新的特点,以适应雷达更加多元和更加广泛的应用。
一、主办单位:中国光学工程学会二、承办单位(拟定):中国光学工程学会、武汉大学、中电27所三、大会主席:杨小牛中国工程院院士大会共主席:曹秋生中国电子科技集团公司第二十七研究所龚威武汉大学大会执行主席(拟定): 杨小鹏北京理工大学毛飞跃武汉大学房亮中国电子科技集团公司第二十七研究所四、议题方向:1) SAR成像系统与信号处理技术 2) 高分辨ISAR成像系统与目标识别技术3) 新体制雷达技术 4) 毫米波雷达智能探测技术与民用应用5) 气象雷达及其信号处理技术 6) 雷达干涉测量及应用技术7) 微弱运动目标探测与智能感知技术 8) 雷达天线与测试技术9) 智能雷达技术 10) 雷达协同探测技术11) 一体化技术 12) 太赫兹雷达技术13) 激光雷达技术 14) 星载雷达探测技术五、投稿须知:✧投稿网站:https:///submission/radar2024.html ,中英文稿件兼收,组委会请专家进行审稿,通过审查的稿件被大会录用,并择优推荐到正式出版物发表。
重要线索
济南大学
2014全国高性能计算学术年会(HPC China 2014)
11月2日-4日广州
7.15
中山大学
全国第9届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW 2014)
11月14南宁日-17日
6.10
会议收录的论文将分别推荐到《计算机学报》、《CAD与图形学学报》、《小型微型计算机系统》、《广西大学学报(自然科学版)》等中文核心期刊正刊上发表。
/index.html
北航
2014第五届中国计算机学会服务计算学术会议(NCSC 2014)
9月27日-28日天津
7.31
会议将出版论文集,并推荐到国内核心期刊上发表。
/ncsc2014/cfp.htm
天津大学
中国计算机学会多值逻辑与模ห้องสมุดไป่ตู้逻辑专委会第十四届学术年会(MVFL 2014)
/ncis2014
中科院计算机研究所
全国普适计算学术会议(PCC 2014)
9月13日-14日北京
6.20
目前已落实第十届和谐人机环境联合学术会议(HHME2014,包括NCMT2014、CHCI2014和PCC2014)将推荐到相关杂志直接发表论文100篇左右。其中,直接发表在《计算机学报》5篇左右,《软件学报》增刊10篇左右,《计算机辅助设计与图形学学报》5篇左右,《模式识别与人工智能》15篇左右,《中国图像图形学报》30篇左右,在《计算机科学》40篇左右。
名称
开会日期地点
截稿日期
稿件录用
网站
组织
第20届全国信息存储技术学术会议(NCIS’2014)
9月11日-12日北京
6.10
会议将选择优秀的论文分别推荐到《计算机研究与发展》、《中国科学院大学学报》、《高技术通讯》及《计算机工程与科学》等。其它录用论文发表到《计算机研究与发展》增刊。所有论文均由作者支付论文发表的版面费
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●多理 ●智能计算 ●语音识别
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cu tr g a g r h b s d o u z c t r mar t l se i lo i m a e n a f zy s at ti wi n t e x h
第 2届全 国智 能信 息处 理学 术会 议
Th d Na i n l Co f r n e o n el e tI f r a i n Pr c s i g e 2 to a n e e c n I t l g n n o m t o e sn n i o
由中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会与 中国计算机学会人 工智能 与模 式识别专业委员会
4 3) 8 —8 . 2( :3 13 6
L U o.W U n yi I Ta Go g .CHEN Zhe . An fe tv ns — ng efcie u u
p ri dfa r sl t nm to o x c s r g J . e s t e e c o ehdfrt t l t i [ ] ve eu ei e u en
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5 2・ 2
2 0 .5:8 — 8 04 45 8 9.
智
能
系
统
学
报
第 3卷
spot et c i s E / L . 20 -41 ] h p/ u pr vco mahn [ B O ] [0 80 —5 . t :/ r e t
W W c i n . d .w c i l s W . s . t e u t /一 j n i v e u l / b m.
陈 晓 峰 , ,97年 生 , 士 研 究 男 17 博 生 , 要 研 究 方 向 为 机 器 学 习 、 式 识 主 模
别.
『 7] 1 RAN M. jeiec trafrteeau t n o lse D W Obe t rei v lai fcu t— v i o h o
ot at ts [ ] aenR cgio et s 20 , 6 pi ly et J .Pt r eontnLt r, 0 5 2 m i s t i e
( 5): 3 —5 . 6 96 2
[6 B A ECL, R .U I eoir f ahn an 1 ] L K ME ZCJ C p so o m ciel r— r ty e
J u a fC mp trRe e r h a d De eo me t 2 0 o r lo o ue s ac n v lp n , 0 5,4 n 2
( ): 8 —8 . 3 3 13 6
王士同, ,94年 生 , 男 16 教授 , 士 博 生导师 , 要 研 究方 向为模 糊 人 工 智 主 能 、 式识别 、 模 图像处 理和 生物信息 学 等, 先后十 多次 留学英 国 、 日本 和香港 地区 , 发表学术论文数十篇 .
3 () 2— . 5 1 : 53 9
作者简介 :
曹苏 群 , ,96年 生, 士研 究 男 17 博 正. 种高效 的用于文本聚类的 一
生 , 要 研 究 方 向 为 模 式 识 别 、 像 处 主 图
理.
[4 刘 1]
涛, 吴功宜 , 陈
无 监督特征选择 算法 [ ] J .计 算机研 究 与发展 , 05 20 ,
征稿 范 围 ( 括但 不 限 于 ) 包 ●机 器 学 习
●机器挖掘 ●多 A et gn 系统 ●粗糙集信息处理 ●模式识别 ●智能决策
●语义计算 ●信息粒度计算 ●知识获取与知识发现 ● 自然语言理解 ●智能控制
●服务计算 ●神经信息处理 ●生物信息处理 ●图像处理与理解 ●智能 系统
r gm t d [ ] o ra o teA e cnSa scl s — i e os J .Jun l fh m r a tiia A s n h i tt o
c t n 9 1 6 ( 3 ) 8 68 0 i i ,1 7 , 6 3 6 : 4 — . ao 5
[ ] H N hhh n ,I hhe.LB V : ba r 1 C A G C i u g LN C ij 8 c n IS M a irr f l yo
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联合 主办 , 中国矿业大学与 中国科学 院智能 信息处理重点 实验室联 合承办 的“ 第二届 全 国智能 信息处理学术 会
议 ” T e n a oa C n r c nIt let n r ao r es g N I 2 0 ) 于 2 0 ( h dN t nl of e eo e i n If m tnPo s n , CI 0 9 定 2 i en n lg o i c i P 0 9年 5月 2 2 日在 江 2— 4 苏 省徐 州 市 召 开 .