基于XML的目标情报浏览系统设计与实现

针对目标情报数据来源广泛、数据格式种类多、数据量大等特点,研究了目标情报的数据结构,建立了基于文件系统和XML的目标情报数据模型.对基于此情报数据模型的情报浏览系统进行了设计和实现,其中主要介绍了系统的设计思想、GIS平台的选择、体系结构设计、情报信息访问引擎以及系统的主要功能.总结了系统的特点,主要包括:独特的情报数据模型、层次化和组件化的体系结构、统一的系统控制以及树型结构的情报管理模式等.     

GIS在路灯节能监控系统中的应用研究

本文针对路灯的特点,应用GIS技术,设计和实现了路灯节能监控GIS子系统.简要介绍GIS技术特点,重点介绍系统设计,包括设计思路、数据实现、功能描述等,分析系统实现的关键技术和应用特点.该系统具有运行成本低、易于扩展和便于维护等优点.     

全维感知在公安情报工作中的建设与应用

面对物联网、大数据、云计算等信息通信技术以及人工智能的快速发展和普及,如何提高公安情报工作数据搜集、关联整合、分析应用的能力,是公安情报研究的重要内容.文章利用文献调研与归纳分析方法,梳理全维感知系统的构成要素,介绍系统模式的筑建过程,通过研究、分析、建立全维感知系统,丰富了公安情报工作的相关理论,以提高公安情报对数据...     

WebGIS中的代理系统研究

对空间信息代理系统的设计和开发作了深入地研究,提出了代理体系结构和一个适用于Web环境的空间数据结构模型。通过该系统可以实现浏览器端和GIS服务器端的空间信息进行各种交互操作,达到空间信息发布的实时化,可视化和地理空间信息的网络共享。     

强干扰环境下网络情报数据滤波通信系统设计

传统通信系统在强干扰环境下进行通信时,系统会出现性能下降甚至无法通信的问题。设计并实现了一种新的网络情报数据滤波通信系统,设计强干扰环境下网络情报数据滤波通信系统的整体结构;按照网络情报数据滤波通信系统的标准以及分析强干扰的特性,对瞬态电压抑制模块、瞬态保护模块、语音信号输入模块进行设计,采用电磁滤波去噪的方法对故障修复模块进行优化,实现网络情报数据滤波通信系统的设计。实验表明,改进的网络情报数据滤波通信系统较传统的通信系统具有较强的抗干扰能力,通信效果好等明显优势。     

基于SOA的流程与数据关联模型研究*

针对企业应用系统数据密集的特点,通过深入分析面向服务的体系结构下的流程模型、数据访问构件与数据模型之间的关联关系,提出一个用于集成流程模型与数据模型的关联模型.该模型由流程数据映射关系、数据访问流两部分组成.不仅可以用于数据访问构件的自动生成和数据模型的优化,而且可用于维护流程模型与数据模型之间的一致性.     

IBM AS／400体系结构与技术特征

本文全面论述IBM公司的中型系统——应用系统/400(AS/400)的技术特征、处理机体系结构、系统部件和用户接口界面、数据管理、网络通讯等内容,并对AS/400的应用环境、性能作了一定分析,使读者对AS/400有比较全面的了解。     

水土保持监测信息系统的设计与实现

分析计算机技术在水土保持领域的综合应用,探讨基于“3S”技术、组件技术、空间数据库技术、三维仿真技术、多媒体技术等综合技术应用下的官厅、密云水库上游水土保持监测系统的体系架构、总体功能及其关键技术与特点。该系统不仅在海河流域生态环境治理过程中发挥技术支撑的作用,同时也为其他流域水土保持管理的信息化建设提供示范与借鉴。     

水文情报信息管理系统研究设计

通过对水文情报信息流程的详细了解和水文情报信息管理工作的需求分析,从实现功能及数据库设计需要出发,构建了以数据导入、数据处理、数据维护等主要功能模块为系统总架构。采用Visual Basic6.0为开发工具,应用Microsoft Access创建数据库,开发水文情报信息管理系统,对水文情报信息进行实时、科学和规范化管理。     

误差分析在数传指挥引导系统中的应用研究

在基于雷达情报的传统指挥引导自动化系统中，雷达情报质量直接影响对空指挥引导的效果。加装数据链的指挥引导自动化系统在接收雷达情报数据的基础上，能同时接收我机的GPS数据，这就为进一步提高雷达情报质量创造了条件。通过对这两类数据之间的误差分析和研究，并结合指挥引导自动化系统的应用，提出了一种提高雷达情报精度的方法，并给出了计算公式和仿真结果。     

商业智能在科技服务决策支持系统中的应用

在介绍了商业智能的核心技术和体系结构包括数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等的基础上,通过分析科技信息服务这个特定领域的决策需求,给出了基于商业智能的科技服务决策支持系统的解决方案。实际应用表明该系统提高了科技信息供需双方对现有信息数据的利用效率,还提高了科技信息服务机构的决策分析能力。     

Towards a Theoretical Framework of Autonomous Systems Underpinned by Intelligence and Systems Sciences

Autonomous systems are an emerging AI technology functioning without human intervention underpinned by the latest advances in intelligence,cognition,computer,and systems sciences.This paper explores the intelligent and mathematical foundations of autonomous systems.It focuses on structural and behavioral properties that constitute the intelligent power of autonomous systems.It explains how system intelligence aggregates from reflexive,imperative,adaptive intelligence to autonomous and cognitive intelligence.A hierarchical intelligence model(HIM)is introduced to elaborate the evolution of human and system intelligence as an inductive process.The properties of system autonomy are formally analyzed towards a wide range of applications in computational intelligence and systems engineering.Emerging paradigms of autonomous systems including brain-inspired systems,cognitive robots,and autonomous knowledge learning systems are described.Advances in autonomous systems will pave a way towards highly intelligent machines for augmenting human capabilities.     

实时商务智能的框架及其技术分析

当代商务智能技术的发展使得用户已不再满足于对历史性数据进行相关分析,越来越多的企业领导者要求进行实时数据的分析,从而作出实时的响应和决策.讨论了传统商务智能系统的一些缺陷,从而勾勒出一个未来面向实时的商务智能系统框架,同时对其相关技术进行了评价和分析.     

编译群体智能系统应用程序:以全分布式智能建筑系统为例

群体智能系统通过邻居个体的信息交互实现群体级别的应用任务,具有良好的鲁棒性和灵活性.与此同时,大多数开发人员难以对分布式、并行的个体交互机制进行描述.一些高级语言允许用户以串行思维方式、从系统全局角度来编程并行的群体智能计算任务,而无需考虑通信协议、数据分布等底层交互细节.但面向用户、全局声明式的群体智能系统应用程序与个体并行执行逻辑存在的巨大语义差距,使得编译过程复杂进而导致应用程序开发效率不高.本文提出了一个编译系统及其支撑工具,支持将高级的群体智能系统应用程序转换为安全、高效的分布式实现.该编译系统通过并行信息识别,计算划分,交互信息生成技术,将面向系统全局、串行编程的群体智能应用程序编译为面向个体独立执行的并行目标代码,从而使用户不必了解个体间的复杂交互机制.设计了一种标准化中间表示,将复杂群体智能计算任务转换为群体智能算子和输入输出变量组合而成的标准化语义模块序列,其以独立于平台的形式表示源程序信息,屏蔽了目标硬件平台的异构性.在一个群体智能系统案例平台中部署和测试了该编译系统,结果表明该系统能够有效将群体智能应用程序编译为平台可执行的目标代码并提升应用程序开发效率,其生成的代码在一系列基准测试中具有比现有编译器更好的性能.     

人工智能技术在矿山智能化建设中的应用初探

介绍了人工智能技术的相关概念、发展概述及其在煤炭行业发展中的应用,指出目前人工智能技术在矿山应用只是点状结合和浅度结合,没有实现人工智能技术和矿山某个生产或管理系统层面的深度融合。概述了智能矿山的发展历程,指出智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网技术和矿山实体的深度融合体,利用智能通信、智能控制和智能计算技术实现数字化矿山的计算、处理,构建数字孪生矿山,通过数字孪生矿山和物理矿山的智能交互演化,达到对煤矿安全、高效、绿色的生产控制。构建了将人工智能技术和矿山深度融合的包括设备层、智能层、应用层的智能矿山三层构架:应用层处于智能矿山的最高层,其中的数字孪生矿山子层相当于“数字大脑”,实现矿山最高层次的智能控制;智能层中的智能体要求子系统不仅仅是应用人工智能技术处理子系统所产生的数据,而是从架构上就要将智能计算、智能通信、智能控制融为一体。展望了智能矿山建设的发展趋势:智能化矿山需要加强人工智能技术和矿山融合度的深入研究,将现有的基于人工智能的故障检测、诊断及超前干预技术应用到机器人系统中,智能计算、智能通信、智能控制融合的巡检机器人将是最早能推广的井下智能体之一;智能化矿山需要进一步加强复杂巨系统建模技术的研究,只有建立了矿山的复杂巨系统模型,才能实现采矿活动和环境的协同互动,实现采煤活动的精准控制,复杂巨系统模型的缺乏将是未来智能矿山建设亟需解决的问题。     

政府智能系统体系结构

提出了政府智能的概念,政府智能是将政府拥有的数据转化为知识,帮助政府决策者做出明智决策的工具.从技术层面而言,是数据仓库、知识系统、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用.政府智能系统从体系上可划分为4个层面,即数据管理、数据分析、知识发现和知识融合.从功能实现上,通过元数据的统一管理,也可分为4个层次即数据获取、数据存储、数据展现和数据源.可以运用J2EE的MVC等技术建立粗粒度的数据仓库和数据集市、知识系统库、商业智能算法集,构建出政府智能平台.     

人工智能的逆向工程——反向智能研究综述

在大数据时代,人工智能得到了蓬勃发展,尤其以机器学习、深度学习为代表的技术更是取得了突破性进展.随着人工智能在实际场景中的广泛应用,人工智能的安全和隐私问题也逐渐暴露出来,并吸引了学术界和工业界的广泛关注.以机器学习为代表,许多学者从攻击和防御的角度对模型的安全问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的方法.然而,当前对机器学习安全的研究缺少完整的理论架构和系统架构.从训练数据逆向还原、模型结构反向推演、模型缺陷分析等角度进行了总结和分析,建立了反向智能的抽象定义及其分类体系.同时,在反向智能的基础上,将机器学习安全作为应用对其进行简要归纳.最后探讨了反向智能研究当前面临的挑战以及未来的研究方向.建立反向智能的理论体系,对于促进人工智能健康发展极具理论意义.     

.Net Remoting在商业智能系统中的应用研究

针对传统商业智能存在移植性、集成性和可扩展性差等弱点,该文研究基于.Net Remoting的商业智能平台。在分析商业智能当前应用状况和商业智能体系结构的基础上,给出了整个系统比较完善的解决方案,构建了基于.Net Remoting服务的商业智能的应用平台,该平台可以将商业智能组件无缝集成到企业现有的系统中,增强了可理解性和可扩展性。     

Steps toward Parallel Intelligence

The origin of artificial intelligence is investigated, based on which the concepts of hybrid intelligence and parallel intelligence are presented. The paradigm shift in Intelligence indicates the "new normal" of cyber-social-physical systems (CPSS), in which the system behaviors are guided by Merton's Laws. Thus, the ACP-based parallel intelligence consisting of Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution are introduced to bridge the big modeling gap in CPSS.