视听觉信息的认知计算重大研究计划
《十天学会智能车》第一讲：什么是智能车
第一讲：什么是智能车一、概述各位读者朋友们大家好，我是宇智波科技的JSIR（一个奇怪的来自好友的称呼），在接下来的几部教程里，将由我来为各位小伙伴们带来智能车的各种入门必备的干货知识。
我本人于2017年硕士毕业于中国海洋大学，无论是在校还是工作后，还依然从事着当初学习的嵌入式行业，于2012年、2013年、2014年参与恩智浦杯全国智能车大赛。
之后，由于一些机缘巧合，我有幸参与了多个高校的智能车培训活动。
在与学弟学妹们的交流中，我感慨良多，尤其是和他人分享和交流自己的知识，帮助嵌入式爱好者提升技术水平的过程中，让我感受到作为一名分享者的快乐。
于是，我在2018年创立了宇智波电子科技有限公司，专门致力于科技创新教育，希望让我们的付出，能够为嵌入式爱好者们带来帮助，传播快乐和创新、创意的灵感。
我们这一代的许多人，学习嵌入式的过程中都拜读过郭天祥老师的51单片机课程，对我们入门单片机和嵌入式设计有着巨大的帮助（在此对郭老师表达诚挚的谢意）。
有那么一天，我的一位在大学任教的好友问我说，何不做一个系列教程，为学习智能车的孩子理清思路，指明方向呢？我听过后觉得这个主意很好啊，说干就干，于是就有了今天的系列教程，今后我们会在文字版教程的基础上，结合车友们的痛点，陆续推出视频系列教程，敬请期待。
也许有的小伙伴会对我们的公司名称感到了兴趣，又看到logo，突然觉得仿佛发现了什么，如果是这样，当你登陆我们的淘宝企业网店时，也许会对漂浮着的祥云颇有感触哦,我们的领域会涉及到高校各种竞赛（智能车、电赛、水下航行器等），以一种更有趣的方式传播知识。
在成文的过程中，如有错误之处，还请大家批评指正，我的联系方式是：Jsir@。
二、智能车的发展例程在这一章节中，我们很荣幸的请到了母校的綦声波老师（参见卓老师公众号“十年磨一剑”的相关文章），为大家讲解智能车的发展例程（资历最老的智能车带队老师之一）。
大家好，我是中国海洋大学的綦声波。
视听觉信息处理与认知研究
视听觉信息处理与认知研究第一章引言视听觉信息处理与认知研究是一门专业性强的学科，它主要关注人类的感知机制和认知过程以及它们与视听觉信息的交互关系。
本文将从不同角度对这一领域进行探讨，包括信息处理的基本原理、感知过程的神经机制、大脑认知与视听觉信息的关系以及应用领域的发展趋势。
第二章信息处理的基本原理视听觉信息处理是指将视听信号转化为有意义的认知信息的过程。
信息处理的基本原理包括感知、编码、存储和检索。
感知是感受外界刺激并将其转化为神经信号的过程，包括视觉感知和听觉感知。
编码是将感知到的信息转化为神经活动模式的过程，包括编码规则和编码模型。
存储是将信息储存到记忆系统中的过程，包括短时记忆和长时记忆。
检索是从记忆系统中提取信息的过程，包括记忆检索和注意力控制。
第三章感知过程的神经机制感知过程的神经机制是视听觉信息处理与认知研究的核心内容之一。
视觉感知神经机制主要包括感光细胞对光信号的感知、视网膜与脑内视觉核团的信息传递、大脑皮层对视觉信息的处理等。
听觉感知神经机制主要包括耳蜗对声音的感知、听觉神经传递声音信号、大脑皮层对听觉信息的处理等。
神经机制的研究有助于深入了解感知过程的生理学基础，从而进一步探索视听觉信息的认知过程。
第四章大脑认知与视听觉信息的关系大脑是人类视听觉信息处理与认知的中心，同时也是感知和认知之间的桥梁。
研究表明，感知和认知是相互依存的。
大脑皮层在视听觉信息的感知过程中起到重要作用，包括大脑皮层的特异性区域与视听觉感知功能的联系、大脑皮层的联合处理以及大脑皮层与其他脑区的功能连接等。
此外，大脑结构与认知能力之间也存在着一定的联系。
通过研究大脑认知与视听觉信息的关系，可以更好地理解人类的感知认知过程。
第五章应用领域的发展趋势视听觉信息处理与认知研究在科学研究和应用领域具有广阔的前景。
在科学研究方面，对视听觉信息处理与认知的深入研究可以为神经科学、认知心理学、人工智能等领域的发展提供理论支持和实际应用。
陕西省自然科学基础研究打算项目指南
2021年度陕西省自然科学基础研究打算项目指南申请须知依托单位和申请人在申请2021年度陕西省自然科学基础研究打算项目时,应遵守以下规定:一、关于申请人条件1、申请人应具有以下条件：具有承担基础研究课题或其他从事基础研究的经历；具有高级专业技术职务（职称）或具有博士学位，或有2名与其研究领域相同、具有高级专业技术职务（职称）的科技人员推荐。
部份类别项目在此基础上对申请人的条件还有特殊要求。
二、不受理在读研究生、申请单位的兼职人员申请的项目。
二、关于申请书撰写要求1、申请人在撰写申请书之前，应当认真阅读本指南和有关受理申请的通知等文件。
2、申请书应当由申请人本人依照撰写提纲撰写，应注意在申请书中不得显现违背保密规定的内容。
申请人应付所提交申请材料的真实性、合法性负责。
3、依照所申请的项目类别，准确选择“资助类别”等内容。
要求选择的内容，只能在下拉菜单当选定；要求“填写”的内容，能够键入相应文字。
4、申请代码请依照研究领域和研究方向，依照“陕西省自然科学基础研究打算申请代码”在下拉菜单中准确选择。
五、申请人和要紧参与者应当在纸质申请书上签字。
要紧参与者中如有依托单位之外的人员（包括研究生，但不包括境外人员），其所在单位即被视为合作研究单位，应当在申请书大体信息表中填写合作单位信息并在签字盖章页上加盖合作研究单位公章，填写的单位名称应当与公章一致。
1个申请项目的合作研究单位不得超过2个。
六、申请人申请的省自然科学基础研究打算项目的研究内容已取得其他渠道或项目资助的，应当在申请材料中说明受资助情形和与申请项目的区别和联系。
7、申请书中的起始年月一概填写2021年1月；终止年月依照各类别项目资助期限的要求一概填写201*年12月。
八、今年度项目申请全数要求在线填写。
三、关于申请受理的条件有以下情形之一的将不予受理：1、申请人不符合本指南规定条件的；2、申请材料不符合本指南要求的；3、申请项目数量不符合限项申请规定的。
车辆工程系列讲座有感
车辆工程系列讲座有感本学期学院为了开阔我们的视野，再次为我们即将毕业的学生开设了车辆工程专业系列讲座的课程。
一共由7位老师为我们带来了五大方面的启发课程。
其中有些知识是我从未了解过的，有些是已经了解过的，但是听了老师们的讲解后，还是有很深的启发。
下面我将主要从这五大方面简单谈谈我的收获。
在用车尾气排放检测：简易工况法——由刘昭度老师为我们讲解了我国在用车辆是如何进行尾气排放检测的，原来从未深入了解尾气排放检测的方法，听了刘老师的讲解还是对这方面的知识有了一定的了解。
我国汽车保有总量的大幅增长导致其排放污染物总量不断增加, 已成为破坏城市空气质量的主要因素。
因此我国必须有效地控制车辆排放，防止环境被严重污染。
有效控制机动车污染不仅要从新车开始控制好污染物的排放,满足新车排放法规要求,更重要的是要对在用车实行严格的排放检测制度,保证车辆排放长期处于正常状态。
简易工况法中，我国主要推行汽油车稳态加载加速模拟ASM法和柴油车加载减速Lugdown法。
该方法只有稳定的匀速过程, 加载保持固定值, 有两个等速工况段: 一是ASM5025 工况, 二是ASM2540 工况。
污染物分析仪器采用下列原理: CO、HC 和CO2采用不分光红外法( NDIR) , NO 和O2采用电化学法。
检测结果以浓度表示。
柴油车加载减速Lugd ow n 法对发现高排放的黑烟车很有效。
香港环保署首先于2000 年6 月颁布了修订后的柴油车加载减速L ugdow n法排放限值及测量方法, 先后控制了20000多辆黑烟车,十分有效地减少了道路上的柴油车颗粒物排放。
越野汽车悬架技术——陈思忠老师让我们了解到了越野车上所装备的各种先进的悬架技术。
2023年中考阅读理解-人类自动驾驶的百年情结
天气舒服的朋友圈句子
1. 今天的天气真是太舒服了，心情也随之变得愉快起来。
2. 晨光洒在身上，微风轻拂脸庞，这样的天气让人心旷神怡。
3. 天空湛蓝，阳光明媚，感受着温暖的微风，我觉得整个世界都变得美丽起来。
4. 不用担心雷雨，不用忍受酷暑，只有舒适的天气才能真正让人感到愉悦。
5. 忍受了漫长的冬天，总算迎来了温暖的春天，感受到阳光的温暖，心情也跟着放松了。
6. 花开的时节，天空的蓝也更加深邃，这样的天气真是让人心生欢喜。
7. 凉爽的午后，阳光透过窗户洒进来，温暖又舒适，难以言喻的惬意感油然而生。
8. 这样的天气，简直就是大自然的恩赐，让人不由自主地想要和朋友们一起出去享受。
9. 天气舒爽，空气中弥漫着淡淡的花香，仿佛大自然也在诉说着它的故事。
10. 夕阳的余晖洒在地面上，让一切都变得慵懒起来，这样的天气真是让人心醉神迷。
11. 美丽的夜晚，星星闪烁，微风吹过，感受到夏季的凉意，真是太舒服了。
12. 无论是散步还是跑步，都能感受到微风的陪伴，这样的天气对身心健康都有好处。
13. 在这样的天气里，不用担心被雨淋湿，不用担心被太阳晒伤，真是太适合户外活动了。
国内外智能车研究现状
军事交通学院（第三届亚军、第四届冠军）2012年11月24日，军事交通学院猛狮3号（JJUV-3）从北京台湖收费站出发，沿着京津高速一路飞奔，85分钟后安全到达天津东丽收费站。
根据国家自然科学基金委和北京理工大学有关专家现场宣布的测试结果，该无人驾驶智能车全程行驶114公里，最高时速105千米，共完成12次自主超车，36次换道操作，30次刹车操作。
“军交猛狮Ⅲ号”无人驾驶车到目前为止已经完成了一万多公里测试，最高时速曾达到120公里。
军事交通学院JJUV-3军事交通学院三代智能车国防科技大学（第三届冠军）我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
我国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平。
红旗HQ3无人车由国防科技大学自主研制，它从京珠高速公路长沙杨梓冲收费站出发，历时3小时22分钟到达武汉，总距离286公里。
实验中，无人车自主超车67次，途遇复杂天气，部分路段有雾，在咸宁还遭逢降雨。
红旗HQ3全程由计算机系统控制车辆行驶速度和方向，系统设定的最高时速为110公里。
在实验过程中，实测的全程自主驾驶平均时速为87公里。
国防科技大学方面透露，该车在特殊情况下进行人工干预的距离仅为2.24公里，仅占自主驾驶总里程的0.78%。
从20世纪80年代末开始，在贺汉根教授带领下，2001年研制成功时速达76公里的无人车，2003年研制成功我国首台高速无人驾驶轿车，最高时速可达170公里；2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3，则在可靠性和小型化方面取得突破。
此次红旗HQ3无人车实验成功创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，这标志着我国在该领域已经达到世界先进水平。
无人驾驶汽车国内外研究概况
无人驾驶汽车国内外研究概况无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、涉及认知科学、人工智能、人工智能、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。
它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。
从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。
在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。
目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars 的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。
在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。
目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。
1 国外无人驾驶车辆研究现状1.1 美国美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。
上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA ）进行合作，开展了自主地面车辆开展了自主地面车辆（（A VL ）项目。
1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V 智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。
美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO 系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO 无人车。
从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA ）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。
2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠月在美国西部的莫哈维沙漠（（Mojave Desert ）举办了首届DARPA 挑战赛——崎岖地形大挑战。
2010视听觉信息的认知计算
国家自然科学基金委员会重大研究计划 2010年“视听觉信息的认知计算”学术交流会程序册国家自然科学基金委员会信息科学部“视听觉信息的认知计算”重大研究计划指导专家组2010年12月23日—24日·北京西郊宾馆2010年学术交流会委员会会议主席柴天佑（国家自然科学基金委员会信息科学部）郑南宁（重大研究计划指导专家组/西安交通大学）李德毅（重大研究计划指导专家组/总参61所）组织委员会秦玉文（主任，国家自然科学基金委员会信息科学部）张兆田（副主任，国家自然科学基金委员会信息科学部）王成红（秘书长，国家自然科学基金委员会信息科学部）王岐东（国家自然科学基金委员会计划局）张文岭（国家自然科学基金委员会数理科学部）曹河圻（国家自然科学基金委员会生命科学部）孟太生（国家自然科学基金委员会信息科学部）程序委员会陈霖（主任，重大研究计划指导专家组/中国科学院生物物理研究所） 胡德文（副主任，重大研究计划指导专家组/国防科学技术大学）孙富春（重大研究计划指导专家组/清华大学）杨静宇（重大研究计划指导专家组/南京理工大学）宗成庆（重大研究计划指导专家组/中国科学院自动化研究所）常谦顺（重大研究计划指导专家组/中国科学院数学与系统科学研究院）辛景民（秘书，重大研究计划指导专家组/西安交通大学）日程安排时 间 内 容 地 点 12月22日（周三）14:00—22:00会议注册12月23日（周四）08:00—08:30 会议注册北京西郊宾馆五号楼一层大厅08:30—09:30 学术交流会开幕式主持人：组委会秦玉文主任领导讲话：孙家广院士（国家基金委副主任）柴天佑院士（国家基金委信息学部主任）郑南宁院士（指导专家组组长）李德毅院士（指导专家组副组长）会议介绍：组委会张兆田副主任/王成红秘书长北京西郊宾馆五号楼二层金缘厅时间会场A（一号楼第5会议室）会场B（一号楼第6会议室）12月23日（周四）09:40—10:00 茶歇10:00—11:20 A1：脑机接口—1（4篇）主持人：胡德文教授B1：图像处理—1（4篇）主持人：杨静宇教授12:00—13:30 午餐13:40—15:40 A6：人脸识别（6篇）主持人：胡德文教授B2：无人驾驶验证平台—1（6篇）主持人：孙富春教授15:40—15:50 茶歇15:50—17:50 A3：脑机接口—2（6篇）主持人：高上凯教授B3：无人驾驶验证平台—2（6篇）主持人：杨静宇教授18:00—19:30 晚餐19:45—21:00 缩微智能车驾驶行为演示（五号楼前集合乘车、前往清华大学）12月24日（周五）08:00—10:00 A4：图像处理—2（6篇）主持人：常谦顺研究员B4：自然语言（6篇）主持人：宗成庆研究员10:00—10:10 茶歇10:10—11:50 A5：多模态与视频处理（5篇）主持人：孙富春教授B5：无人驾驶验证平台—3（5篇）主持人：王成红研究员12:00—13:30 午餐14:00—16:00 A2：认知（6篇）主持人：陈霖院士B6：语音与听觉信息（5篇）主持人：颜永红研究员16:00—16:10 茶歇16:10—17:30 重大研究计划工作会议备注：12月23日分组报告的时间安排因故调整，具体安排请以此表为准。
“视听觉信息的认知计算”重大研究计划20092010度资助项目
“视听觉信息的认知计算”重大研究计划20092010度资助项目“视听觉信息的认知计算”重大研究计划2010年度资助项目重点项目（研究期限：2010年1月至2013年12月）项目批准号项目名称项目负责人依托单位909 203 01城区道路环境下的无人驾驶车辆关键技术及系统验证平台薛建儒西安交通大学909 203 02多人多方对话中的语音分离、内容分析与理解颜永红中国科学院声学研究所909 203面向互联网的跨媒体挖掘与搜索引擎庄越挺浙江大学03909 203 04无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究陈慧岩北京理工大学909 203 05无人驾驶车辆智能测试标准与环境设计研究耿征中国科学院自动化研究所培育项目（研究期限：2010年1月至2012年12月）项目批准号项目名称项目负责人依托单位9092 0001视频选择性注意机理与语义特征提取蔡安妮北京邮电大学9092 0002复杂声学环境下的说话人语音信息的抽取、分离和识别王岚深圳先进技术研究院9092 0003人类视觉关于图像质量感知模型的研究牟轩沁西安交通大学9092 0004基于配价结构和话题结构的汉语句法分析和语义计算模型研究周国栋苏州大学9092 0005汉语语义知识获取与语义计算模型研究何婷婷华中师范大学9092 0006句子语义的视觉表示研究王小捷北京邮电大学9092 0007基于压缩感知认知模型的面像识别与理解戴道清中山大学9092 0008基于选择性注意模型的可视媒体文本检测方法研究刘跃虎西安交通大学基于认知的视觉模式贾北京理工9092 0009 表达及其运动分析的高效计算方法云得大学9092 0010语义计算与理解的资源共享与测评方法孙乐中国科学院软件研究所9092 0011面向文本推理的汉语语义计算模型研究李素建北京大学9092 0012选择性注意的认知神经机制与计算模型方方北京大学9092 0013基于高维形象几何分析方法的仿生人脸图像处理与识别方法研究李卫军中国科学院半导体研究所9092 0014基于脑—机接口的车辆导航与控制技术张丽清上海交通大学9092 0015视-听-体跨感觉认知相关CMERP的BCI关键技术研究万柏坤天津大学。
视听认知心理学研究进展与应用
视听认知心理学研究进展与应用第一章：简介视听认知心理学是心理学领域的一个重要研究方向，它关注人类如何感觉、处理和理解视听信息。
视听认知心理学的研究对象包括感觉、知觉、思维、记忆、语言、注意、决策和行为等方面，这些都是在日常生活中我们感知并与周围环境交互的过程中经常经历的心理现象。
本文将介绍视听认知心理学的研究进展与应用，以及视听认知心理学为我们了解人类智力和行为带来的启示。
第二章：视听信息的感知视听信息的感知是视听认知心理学的基础研究领域。
在视觉方面，神经科学和认知科学家使用脑成像技术和行为实验来研究视觉信息如何被感知、分离、识别和整合，并解析视觉注意对感知和加工的影响。
在听觉方面，研究者通过研究声音的频率、强度和时间等特征，来探究声音的感知和理解，以及听觉信号在大脑中的处理轨迹。
近年来，其它感官如触觉和嗅觉也引起了心理学家的兴趣。
第三章：语言和思维视听认知心理学的另一个重要领域是语言和思维。
在语言方面，研究员们将注意力集中在如何理解和处理语言。
这些研究围绕着人们如何理解语音、语素、单词、句子和段落以及如何将这些元素整合成更高层次的意义。
在思维方面，心理学家在探究人们如何思考、判断和推理。
研究发现，个体的文化背景、经验和性别等方面的差异会影响我们的思维方式。
第四章：记忆和注意视听认知心理学的另一个重要领域是记忆和注意。
记忆区分为短时记忆和长时记忆，可以通过实验研究来探究某些刺激如何存储、获取和遗忘，以及人类如何应对不同类型的情境记忆。
注意则指人们在进行任务时的集中程度，比如把注意力集中在某些特定的信息上，或者切换任务时保持高度集中。
大脑成像技术和合理设计的实验可以用来研究注意和记忆在大脑的行为原理。
第五章：应用视听认知心理学视听认知心理学的研究成果已经应用到许多行业中。
在教育领域，根据视觉注意力、语言学习和记忆的心理学原理，教育家可以更好地设计课程，利用信息技术搭建教育平台和创建在线教学资源。
在广告和市场营销中，心理学家的研究可以提供对人群心理的深入了解，以及开发更有效的广告宣传和营销策略。
国家自然科学基金委员会重大研究计划“视听觉信息的认知 …
国家自然科学基金委员会重大研究计划“视听觉信息的认知计算”2013年“无人驾驶智能车暑期学校”主办：重大研究计划指导专家组承办：西安交通大学、中国科学院合肥物质科学研究院一、教学目的无人驾驶车辆涉及认知科学、人工智能、机器人技术、传感技术与车辆工程等多个学科，它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又体现在重大应用前景与战略价值上。
近年来，世界主要发达国家均将无人驾驶车辆的研发作为探索认知科学、突破人工智能技术，发展智能汽车产业的重要途径。
国家自然科学基金委员会于2008年启动了重大研究计划“视听觉信息的认知计算”，连续5年相继资助了73个相关项目，在“感知特征提取、表达与整合”、“感知数据的机器学习与理解”和“多模态信息协同计算”等核心科学问题上取得了一系列重要进展，并以自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆作为验证平台。
同时，国（Future 家自然科学基金委员会于2009年起已连续4年组织了“中国智能车未来挑战赛”Challenge），先后有国内20余个单位、近20个车队参与了比赛。
该赛事不仅有效地交流和验证我国“视听觉信息的认知计算”研究成果，促进了该重大研究计划顺利开展，也有力地推动了我国无人驾驶智能车辆相关领域的技术创新和发展。
目前，我国无人驾驶智能车辆的研究研究水平迅速提高，已经形成了具有一定规模的视听觉认知与无人驾驶车辆研究群体，并得到了国内外的广泛关注。
为了进一步加强研究团队间的学术交流与合作，促进研究水平的整体提高，并带动更多研究团队加入我国无人驾驶智能车辆的研究群体，国家自然科学基金委员会重大研究计划“视听觉信息的认知计算”指导专家组拟组织2013年“无人驾驶智能车暑期学校”，就无人驾驶智能车辆的感知与认知、智能决策、控制与执行、系统集成、测试与评估等各方面的理论方法、关键技术开展全面深入的学习、交流与研讨。
认知计算及其应用研究
认知计算及其应用研究近年来，随着计算机技术的发展和人工智能的兴起，认知计算成为了一个备受关注的研究领域。
认知计算是指将人类认知和计算机技术相结合，实现人机交互和智能决策的能力。
它旨在将人类的主观认知与客观计算相结合，用计算机对大量、复杂、模糊的信息进行处理和理解，以帮助人们更好地解决实际问题。
本文将对认知计算及其应用研究进行探讨。
一、认知计算的理论基础1. 认知科学认知计算的理论基础主要来自于认知科学。
认知科学是研究人类认知和心理活动的一门学科，其核心是人类的信息处理机制。
认知科学的研究对象包括：感知、记忆、学习、推理、问题解决、决策等各种心理活动。
通过对这些心理活动的研究，认知科学可以揭示人类大脑的信息处理机制，为认知计算提供理论基础。
2. 计算机科学认知计算的另一个理论基础是计算机科学。
计算机科学是研究计算机的设计、开发、应用以及计算原理和算法的学科。
计算机科学提供了计算机基本原理、计算机网络、人工智能、数据结构、操作系统等重要的技术支持，为认知计算的研究提供了相应的技术保障。
二、认知计算的应用1. 聊天机器人聊天机器人是一种基于人工智能和自然语言处理技术的应用，能够与人类进行自然、直接、高效的交流。
聊天机器人已经广泛应用于智能客服、在线咨询、家庭智能助理等领域。
通过模拟人类的语言和思维模式，聊天机器人可以实现语义理解、情感分析、知识推理等功能，为人类提供便利的交流方式。
2. 智能推荐智能推荐是指通过计算机分析用户的兴趣、喜好和行为，提供个性化的推荐服务。
智能推荐已经成为了电商、社交网络、新闻媒体等领域中的重要应用。
通过建立用户兴趣模型、物品特征模型和推荐算法，智能推荐可以实现精准的推荐服务，提高用户的满意度和购物体验。
3. 智能辅助决策智能辅助决策是指通过计算机对大量数据进行智能分析和决策支持，提供高效、准确、可靠的信息决策服务。
智能辅助决策已经成为了企业、政府和军事领域中的重要应用。
通过建立数据分析模型、可视化分析工具和预测算法，智能辅助决策可以帮助用户快速、准确的获取决策所需的关键信息，提高决策的效率和质量。
五、自然科学基础研究计划
五、自然科学基础研究计划（一）项目类别与申报要求2014年省自然科学基础研究计划设重点项目、青年人才项目、面上项目三类。
1．重点项目重点项目以应用基础研究为主，围绕本省经济社会发展的重点开展研究。
申请项目需具备充分的预研积累和良好的实验条件，一般应以省部级以上重点实验室为依托。
申请者应具有副高级以上专业技术职务，截止2014年1月1日年龄一般不超过55周岁。
研究期限一般为3年。
2．青年人才项目青年人才项目旨在促进青年科研人才的成长，培养一批优秀青年创新人才。
申请项目一般应是经单位资助培育的青年优秀人才主持的创新研究项目。
申请人截止2014年1月1日男性年龄在35周岁以下、女性年龄在40周岁以下，并已获得博士学位。
研究期限一般为2年。
3．面上项目面上项目旨在促进学科发展，激励原始创新研究。
申请人一般应具有副高级以上专业技术职务或已获得博士学位（具有中级专业技术职务但未获得博士学位者，须有两名具有正高职称的同行专家推荐）。
研究期限一般为2年，申请者年龄以保证在退休前按计划时间完成项目研究任务，办理结题手续为限。
（二）重点支持的研究方向1．装备制造领域装备模块化制造关键理论研究；装备数字化应用基础研究；有明显应用背景的机器人系统设计与制造技术研究；大飞机技术理论研究；新型激光器制造及应用关键理论与技术研究；太阳能光伏光电及半导体照明系统设计理论研究；资源开采、综合利用、环保装备设计理论及关键技术研究；其他相关基础问题研究。
2．能源化工领域节能减排新技术理论研究；化石能源高效洁净转化利用的物理化学基础问题研究；陕北煤、油、气的科学开采及综合高效利用研究；非常规油气资源（煤层气、油页岩、页岩气）有效利用关键技术研究；CO2高效分离捕集及资源化转化利用新技术理论研究；废弃物利用理论研究；“绿色”化学与清洁生产方法中的基础科学问题研究；新型/绿色催化剂设计、装备基础问题研究；纳米分析、芯片分析化学研究；其他相关基础问题研究。
重大研究计划视听觉信息的认知计算
附件2：重大研究计划“视听觉信息的认知计算”2008年度项目指南与人类视听觉感知密切相关的图像、语音和文本（语言）信息在社会、经济和国家安全等领域中扮演着重要角色，并在今后一段时间内仍将迅猛增长。
这类信息可被人类直接感知和理解，也可用计算机进行处理，但计算机的处理能力远逊于人类且处理效率远不能满足当今社会的发展需求。
如何借鉴人类的认知机理和相关数学的最新研究成果，建立新的计算模型和方法，从而大幅度提高计算机对这类信息的理解能力与处理效率，不仅可有力推动信息科学的快速发展，也将为国民经济和社会发展做出重大贡献。
一、科学目标本重大研究计划的总体科学目标是：围绕国家重大需求，充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势，从人类的视听觉认知机理出发，研究并构建新的计算模型与计算方法，提高计算机对非结构化视听觉感知信息的理解能力和海量异构信息的处理效率，克服图像、语音和文本（语言）信息处理所面临的瓶颈困难，为确保国家安全与公共安全、推动信息服务及相关产业发展以及提高国民生活和健康水平做出重要贡献。
具体表现为：在视听觉信息处理的基础理论研究方面取得重要进展；在视听觉信息协同计算、自然语言（汉语）理解以及与视听觉认知相关的脑―机接口等三项关键技术方面取得重大突破；集成上述相关研究成果，研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台，主要性能指标达到世界先进水平，从而提升我国在视听觉信息处理领域的整体研究实力，培养具有国际影响力的优秀人才与团队，为国家安全和社会发展提供相关研究环境与技术支撑。
二、核心科学问题本重大研究计划将围绕“感知特征提取、表达与整合”、“感知数据的机器学习与理解”和“多模态信息协同计算”等核心科学问题，组织并实施如下四个主要方面的研究工作。
（一）图像与视觉信息计算。
主要研究图像与视觉信息计算的认知机理，视觉基本特征的提取与选择，物体识别与图像内容理解，复杂场景下运动目标的行为分析等。
基于云模型的粒计算方法研究
第6章从云模型理解模糊集合的争论与发展第1章基于云模型的粒计算方法应用云模型是一个定性定量转换的双向认知模型，正向高斯云和逆向高斯云算法实现了一个基本概念与数据集合之间的转换关系；本文基于云模型和高斯变换提出的高斯云变换方法给出了一个通用的认知工具，不仅将数据集合转换为不同粒度的概念，而且可以实现不同粒度概念之间的柔性切换，构建泛概念树，解决了粒计算中的变粒度问题，有着广阔的应用前景。
视觉是人类最重要的感觉，人类所感知的外界信息至少有80%以上都来自于视觉[130]。
图像分割[131]是一种最基本的计算机视觉技术，是图像分析与理解的基础，一直以来都受到人们的广泛关注。
目前图像的分割算法有很多，包括大大小小的改进算法在内不下千种，但大致可以归纳为两类[132]。
第一类是采用自顶向下的方式，从数学模型的选择入手，依靠先验知识假定图像中的部分属性特征符合某一模型，例如马尔科夫随机场、引力场等，利用模型描述图像的邻域相关关系，将图像低层的原始属性转换到高层的模型特征空间，进而建模优化求解所采用模型的参数，通常是一个复杂度非常高的非线性能量优化问题。
在特征空间对图像建模，其描述具有结构性、分割结果也一般具有语义特征，但是由于对数据的未知性、缺乏足够先验知识的指导，导致模型的参数选择存在一定的困难。
第二类是采用自底向上的方式，从底层原始数据入手，针对图像灰度、颜色等属性采用数据聚类的方法进行图像分割，聚类所采用的理论方法通常包括高斯变换、模糊集、粗糙集等；或者预先假设图像的统计特性符合一定的分类准则，通过优化准则产生分割结果，例如Otsu方法的最大方差准则[133][134]、Kapur方法的最大熵准则[135][136]等。
这类方法虽然缺乏语义信息表达，但是直接在数据空间建模，方法更具普适性和鲁棒性。
随着计算机视觉研究的深入，简单的图像分割已经不能满足个性化的需求，有时候人们恰恰兴趣的是图像中亦此亦彼的那些不确定性区域，基于云模型的粒计算方法是一种不确定性计算方法，发现图像中存在的不确定性区域是它的一个重要能力。
孙富春简介pdf
孙富春简介pdf孙富春简历孙富春，清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，国家863计划专家组成员，国家自然基金委重大研究计划“视听觉信息的认知计算”指导专家组成员，计算机科学与技术系学术委员会副主任, 智能技术与系统国家重点实验室常务副主任; 兼任国际刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》，《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems》副主编或大区主编，《International Journal of Computational Intelligence Systems》和《Robotics and Autonumous Systems》编委；兼任国内刊物《中国科学F：信息科学》和《自动化学报》编委；兼任中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会主任，IEEE CSS智能控制技术委员会委员。
98年3月在清华大学计算机应用专业获博士学位。
98年1月至2000年1月在清华大学自动化系从事博士后研究，2000年至今在计算机科学与技术系工作。
工作期间获得的主要奖励有：2000年全国优秀博士论文奖，2001年国家863计划十五年先进个人，2002年清华大学“学术新人奖”，2003年韩国第十八届Choon-Gang 国际学术奖一等奖第一名，2004年教育部新世纪人才奖，2005年清华大学校先进个人，2006年国家杰出青年基金。
获奖成果5项，两项分别获2010年教育部自然科学奖二等奖（排名第一）和2004年度北京市科学技术奖（理论类）二等奖（排名第一）、一项获2002年度教育部提名国家科技进步二等奖（排名第二）、三项获省部级科技进步三等奖。
译书一部，专著两部，在国内外重要刊物发表或录用论文150余篇，其中在IEE、IEEE汇刊、Automatica等国际重要刊物发表论文90余篇，80余篇论文收入SCI，SCI期刊他人引用700余次，200多篇论文收入EI，有两篇论文曾被评为国内二级学会的最佳优秀论文奖。
“智能车挑战赛”车辆参赛资格测试规范的研究
应 用 已取得 重大 突破 。
依 据 “ 听觉 信息 的 认 知计 算 ”重大 研 究 计划 的 总体 目标 和 视
应 我 国智 能车 技 术发 展 和 车辆 测 试评 价 工作 需 要 ，又 能确 保参 赛
成 果 的集 中体 现 。 １２０ 年 ８ ￣ ０ ８ 月重 大 项 目启动 以来 ，已连续 举 办过 三届 挑 战赛 。 随着 项 目研 究 的 深入 ，智能 车 比赛 环 境也 从 简单 的 场 内模拟 环 境 逐步 转 移到 实 际道 路 的复 杂 交通 环 境 ，从 静 态 交通
自然 基金委员会 “ 视听觉信息的认知计算”重大研 究计划 的总体 目标和 研究要求 ，对２ １年 挑战赛 ０１
资格 测试的技术要求和实施规范进行 了技术分析 ，并通过测试规范在 资格测试环 节的应用和验证 ， 提 出进 一步修 改完菩挑战赛 资格测试技术要求和实施规范的对策与建议。
关键词 ：智能车 资格测试 规范
ｉ ｍｐｒ ｖｅｗｅ ｅ ｇ ｖ ｎ． ｏ ｒ ｉ ｅ
第一 作 者 ：郝 盛 ，男 ，１ ８ 年 ９２ 生 ，助理研究员 ，现从事道路运 输车辆检测技 术研 究。
Ｋ ｅ ｒ ｔ ｌ ｇ ｎ ｅ ｃ ｅ ｔ ｃ ｎｉａ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ； ｏ ｍ ｙ ｗｏ ｄｓｉ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈｉ ｌ ； ｅ ｈ ｃ ｌ ｑ ｉｅ ｎ ｓ ｎ ｒ ｎ ｉ ｖ ｒ
Ｔ ＣＨＮＩ ＯＲＵＭ／ 术 论 坛 Ｊ２ １／６ Ｅ ＣＦ 技 ０２０
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2018中国智能车大会将在常熟召开
2018中国智能车大会将在常熟召开
佚名
【期刊名称】《模式识别与人工智能》
【年(卷),期】2018(31)4
【摘要】中国智能车大会（2018 China Conference on Intelligent Vehicle）是由中国自动化学会主办的品牌学术活动,是为配合国家自然科学基金委员会重大研究计划＂视听觉信息的认知计算＂,这是一项集信息科学、生命科学和数理科学等领域的交叉研究。
该项目的总体目标中包括建设无人驾驶车辆的验证平台。
【总页数】1页(P369-369)
【关键词】中国自动化学会;智能车;Intelligent;国家自然科学基金委员会;常熟;无人驾驶车辆;学术活动;听觉信息
【正文语种】中文
【中图分类】TP273-27
【相关文献】
1.2018中国智能车大会将于常熟召开 [J],
2.聚焦智能车技术创新共谋智能车产业未来——2017中国智能车大会暨国家智能车发展论坛在江苏常熟隆重开幕 [J],
3.2016年中国智能车大会暨国家智能车发展论坛在江苏常熟成功举办 [J],
4.2018中国智能车大会暨国家智能车发展论坛在江苏常熟隆重开幕 [J],
5.2018世界智能制造大会将在江苏召开 [J],
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视听觉信息的认知计算重大研究计划
视听觉信息的认知计算重大研究计划2013年度项目指南本重大研究计划以社会、经济和国家安全等领域中与人类视听觉信息相关的图像、语音和文本（语言）的认知机制和计算模型为研究对象，以提高计算机对这类复杂感知信息的理解能力和对海量异构信息的处理效率为主要目标，实现相关技术的突破和信息处理方式的改变，为满足社会与国民经济发展以及国家安全等方面的重大需求做出贡献。
一、科学目标围绕国家重大需求，充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势，从人的视听觉认知机理出发，研究和构建新的计算模型与计算方法，提高计算机对视听觉感知信息的理解能力和非结构化海量信息的处理效率，为推动信息服务及相关产业发展、提高国民生活和健康水平和确保国家安全与公共安全做出重要贡献。
具体表现为：在视听觉信息处理的基础理论研究方面取得重要进展；在视听觉信息计算以及与视听觉认知相关的脑-机接口等关键技术方面取得重大突破；集成上述主要研究成果，研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台，主要性能指标达到世界先进水平；培养具有国际影响力的优秀人才与团队，为社会发展和国家安全提供相关研究环境与技术支撑。
二、2013年度重点资助领域和研究方向本重大研究计划自2008年启动至今已资助“重点支持项目”20项、“培育项目”53项和集成项目1项（有关信息参见/）。
目前，重大研究计划“视听觉信息的认知计算”已进入集成升华关键阶段，为了顺利实现本重大研究计划的总体科学目标，2013年度重点研究和支持如下两个领域：（一）基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆与行驶环境理解。
针对无人驾驶车辆行驶需求，研究生物视听觉信息处理不同阶段的认知机理和计算模型：包括视听觉信息早期处理（视听觉信息预处理与增强）、中期处理（降维、特征选择与提取）和后期处理（分类、识别与理解）等不同阶段的认知机理与可计算模型。
1.基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆。
资助集成项目1项，资助期限3年，资助经费约1100万。
视听信息处理与计算技术的研究与应用
视听信息处理与计算技术的研究与应用视听信息处理与计算技术是研究和开发用于处理、表示、编码、传输、存储和应用视听信息的方法和技术的学科领域。
随着数字化时代的到来，大量的视听信息涌入人们的生活中，对于如何高效地处理和应用这些信息，我们面临着许多挑战和机遇。
在这篇文章中，我们将探讨视听信息处理与计算技术的最新研究进展和应用领域。
首先，我们将介绍该技术的背景和重要性，然后讨论其在多媒体内容分析、图像和视频处理、音频处理和信息检索等方面的研究和应用。
视听信息处理与计算技术在多媒体内容分析方面的研究与应用已经取得了一定的突破。
通过提取和分析视听信息中的特征，可以实现对多媒体内容的自动分类、标记和检索。
例如，通过分析图片中的颜色、纹理和形状等特征，可以实现图像的自动分类和标记。
而对于视频的处理，则可以通过分析视频中的运动、场景和语义等特征，实现对视频的内容理解和检索。
这种自动化的内容分析可以帮助我们更好地管理和利用海量的视听信息资源。
此外，视听信息处理与计算技术在图像和视频处理方面的研究与应用也十分广泛。
图像的去噪、图像增强、图像分割与图像压缩等问题都是该领域的研究热点。
通过使用各种图像处理算法和技术，可以对不同类型的图像进行修复、增强和压缩，以满足人们对高质量图像的需求。
而在视频处理方面，视频编码和视频传输是该领域的两个重要研究方向。
视频编码主要通过压缩视频数据的方式来实现高效的存储和传输，而视频传输则关注如何在有限带宽条件下实现实时的视频传输和流媒体服务。
另一方面，视听信息处理与计算技术在音频处理方面也有广泛的应用。
音频信号的降噪、语音识别和音乐处理是该领域的研究重点。
通过使用数字信号处理和机器学习等技术，可以实现音频信号的准确还原和语音内容的识别。
这种音频处理技术在通信、音乐产业和人机交互等领域有着广泛的应用。
最后，视听信息处理与计算技术在信息检索和智能系统方面的研究也十分重要。
通过将视听信息处理与计算技术应用于搜索引擎、智能推荐系统和虚拟现实等领域，可以帮助人们更方便地获取和利用信息，提升用户体验和生活质量。
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视听觉信息的认知计算重大研究计划
2013年度项目指南
本重大研究计划以社会、经济和国家安全等领域中与人类视听觉信息相关的图像、语音和文本（语言）的认知机制和计算模型为研究对象，以提高计算机对这类复杂感知信息的理解能力和对海量异构信息的处理效率为主要目标，实现相关技术的突破和信息处理方式的改变，为满足社会与国民经济发展以及国家安全等方面的重大需求做出贡献。
一、科学目标
围绕国家重大需求，充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势，从人的视听觉认知机理出发，研究和构建新的计算模型与计算方法，提高计算机对视听觉感知信息的理解能力和非结构化海量信息的处理效率，为推动信息服务及相关产业发展、提高国民生活和健康水平和确保国家安全与公共安全做出重要贡献。
具体表现为：在视听觉信息处理的基础理论研究方面取得重要进展；在视听觉信息计算以及与视听觉认知相关的脑-机接口等关键技术方面取得重大突破；集成上述主要研究成果，研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台，主要性能指标达到世界先进水平；培养具有国际影响力的优秀人才与团队，为社会发展和国家安全提供相关研究环境与技术支撑。
二、2013年度重点资助领域和研究方向
本重大研究计划自2008年启动至今已资助“重点支持项目”20项、“培育项目”53项和集成项目1项（有关信息参见/）。
目前，重大研究计划“视听觉信息的认知计算”已进入集成升华关键阶段，为了顺利实现本重大研究计划的总体科学目标，2013年度重点研究和支持如下两个领域：
（一）基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆与行驶环境理解。
针对无人驾驶车辆行驶需求，研究生物视听觉信息处理不同阶段的认知机理和计算模型：包括视听觉信息早期处理（视听觉信息预处理与增强）、中期处理（降维、特征选择与提取）和后期处理（分类、识别与理解）等不同阶段的认知机理与可计算模型。
1.基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆。
资助集成项目1项，资助期限3年，资助经费约1100万。
该集成项目要充分集成和体现在本重大研究计划资助下所取得的有关视听觉信息认知机理与计算机视觉方面的重要创新性成果，同时还要集成和体现在本重大研究计划资助下所研发的智能车关键技术与器件（如控制器、激光雷达、传感器和芯片技术等），研制无人驾驶车辆平台，实现复杂交通环境下高性能长距离自主行驶（具体考核指标不低于2012年度集成项目的要求）。
本集成项目需在指导专家组的指导下开展相关成果的集成与验证研究。
2.基于生物视觉机理的交通环境理解与目标检测。
资助培育项目1项，资助期限2年，资助经费约100万。
研究基于生物视觉机理及其视觉皮层信息处理机制的交通环境理解新模型和高效视觉信息处理方法，并在上述集成项目中得到可靠验证。
（二）先进脑机接口与脑认知图像重建。
1. 先进脑机接口。
资助重点支持项目1项，资助期限3年，资助经费约250万。
借鉴认知科学的已有研究成果，重点研究人脑行为意图信息可靠、快速获取、处理、分析和应用的新方法与新技术，研究成果需在一辆或多辆复杂环境下的智能康复车辆上得到验证和典型应用。
项目申报单位应在原有研究工作的基础上产生具有重要影响的创新成果。
2.脑认知图像三维重建。
资助重点支持项目1项，资助期限3年，资助经费约300万。
重点研究人在一种或多种脑神经影像设备下的视觉场景激励方法、脑神经影像的表征与时空关联关系以及视觉场景激励与脑认知影像之间的数学映射模型，给出动态脑认知影像的三维重建模型和方法，探索理解与重现脑认知过程。
三、遴选项目的基本原则
为确保实现总体目标，本重大研究计划鼓励：
（一）具有原始创新思路和独具特色的探索性研究；
（二）与总体目标紧密相关的关键技术研究；
（三）生命、数理和信息等学科的交叉合作研究；
（四）吸收海外优秀科学家参与研究。