采矿权勘测定界测量精度研究

为实现采矿权勘测定界工作科学化、规范化、精准化,研究制定采矿权勘测定界技术规程已刻不容缓。本文基于矿业权“三位一体”权利结构的解析,从准入资质、国土空间管控行政权及资产物权三个维度,梳理了相关技术标准对勘测定界测量精度的规定,确定采矿权勘测定界测量精度应分级规制,不应一刀切。从物权角度探讨了采矿权勘测定界测量精度的决定因素,规定了三个等级采矿权勘测定界测量中误差分别为0.1、0.2、1.0m。最后提出了关于矿区范围拐点坐标数值只需保留两位的政策建议。     

建立人工智能的数学体系——介绍《Logical Foundations of Artifictal Intelligence》

在人工智能三十多年的历史中,有关这一学科的性质,基本问题和方法的争论从未间断过。大体上,从事人工智能的研究者可分成两个学派,即所谓的“纯净”派(Neats)和所谓的“邋遢”派(Scruffies)。“纯净”派认为要建立一个人工的智能系统,必须首先彻底地了解其形式上的特性,他们倾向于以数学为解析工具来研究人工智能。而“邋遢”     

装配式预应力楼面板缝开裂的原因及防范措施

在调查分析及多年监督工程实践经验的基础上，分析了造成楼板间灌缝开裂的原因，提出了相应的防范措施。     

论微极弹性板理论中的一些问题

本文首先指出与经典平面弹性理论中的情况一样,平面应变和平面应力情况下的Eringen微极板方程之间有类似的转换关系。对于平面应力情况下的微极板横向运动方程、本文通过变量变换,使原耦合的方程组化为关于二个独立函数的非耦合的方程组,并且变换前后微分方程的总阶数不变。 本文还讨论了各种近似理论,指出由于微极板本身的特性,导致忽略横向剪切变形影响的方式的多样性,并对此进行了详细的讨论,指出了五种不同的方案。     

第三届IEEE国际智能控制专题讨论会简讯

第三届IEEE国际智能控制专题讨论会(Third IEEE International Symposium on Intelligent Control)已于1988年8月24至26日在美国阿灵顿(Arlington)的Key Bridge Marriott Hotel召开。本届讨论会有250多人参加,共收到论文160余篇,内容涉及智能机器、智能机器人、生物系统、神经网络计算、离散事件系统和计算     

云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望

本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 ? 网 ? 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.     

平行系统和数字孪生的一种数据驱动形式表示及计算框架

旨在为平行系统及ACP方法建立一种数据驱动的数学形式和计算框架, 该形式与框架也适用于数字孪生系统.首先, 基于动态系统状态方程方法论, 给出了平行系统的虚实双系统表示方法, 基于此表示方法为平行系统问题提供了一种数学表示.围绕该表示, 讨论了虚实系统互动、平行系统与数字孪生系统异同等问题.然后, 为ACP方法提供了一种计算框架, 详细解释了人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)的数学计算求解过程, 并讨论了“学习与训练”、“实验与评估”、“管理与控制”、灵捷–聚焦–收敛(AFC)、小数据-大数据-小智能等概念的相关数学表示, 并讨论了智能科学与平行系统数学架构的关系以及平行智能的内涵.最后, 以大学校园园区能源管理系统为案例, 为平行系统数学架构和方法提供一个直观的算例.     

求解三维装箱问题的多层树搜索算法

提出了一种求解三维装箱问题的多层树搜索算法, 该算法采用箱子–片–条–层–实体的顺序生成装载方案, 装载方案由实体表示. 该算法由3层搜索树构成. 第1层为三叉树, 每个树节点的3个分叉分别对应向实体中填入XY面平行层、XZ面平行层、YZ面平行层; 第2层为二叉树, 每个树节点的两个分叉分别对应向层内装载两个相互垂直的最优条; 第3层为四叉树, 用于将同种的多个箱子生成片. 在同时满足摆放方向约束和完全支撑约束的前提下, 该算法求解BR12~BR15得到的填充率高于现有装箱算法.     

知识可编程智能芯片系统:概念、架构与展望

本文原创性地提出知识可编程智能芯片系统(KPI-CS)及其理论和工程体系.该系统在当前最先进的异构计算和可重构人工智能(AI)芯片技术的基础上,深度融合复杂系统工程理论、知识工程理论与技术、半导体芯片研发技术、人工智能可重构算法技术,提出基于知识的可重构智能芯片和计算系统平台技术.该系统旨在支持AI应用场景适应性、AI系统重构灵活性、AI算法算力合理性的平行智能AI芯片系统平台和对应的知识服务平台.同时,作为应用展望,KPI-CS与相应的应用平台联动,为平行复杂系统管理与控制、智能交通、智能能源、平行区块链、智能医疗等研究领域和工程实践提供新一代的实时、高效、自适应的计算系统支撑.