网络计算机实验室安全与人工免疫系统

人工免疫系统AIS（artificial immune system）作为新型的计算智能系统,在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手,归纳和分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用;根据不同的应用类别,介绍了AIS在安全领域的研究热点;分析了常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足;展望了AIS在该领域的研究重点和发展趋势。     

人工免疫系统在结构故障诊断中的应用研究

本文首先介绍了人工免疫系统在结构故障诊断中的研究现状,其次给出了人工免疫在结构故障诊断中的应用模型及算法,最后对基于人工免疫系统的结构故障诊断技术的应用前景和进一步的研究工作进行了展望。     

人工免疫系统在故障诊断中的应用

人工免疫系统是近年来智能领域中一个活跃的分支。介绍了人工免疫系统的发展和特点，并深入阐述了免疫算法和模型在故障诊断中的应用。     

人工免疫系统研究与应用

首先从介绍自然免疫系统出发,阐明了人工免疫系统的仿生机制,在此基础上简要介绍了人工免疫系统的模型和算法,然后对人工免疫系统的主要研究应用方面作了阐述,最后展望了人工免疫系统未来的发展方向。     

基于人工免疫原理的网络入侵检测系统模型研究

介绍了网络入侵检测技术,阐述了人工免疫和分布式Agent系统原理,提出了一种基于人工免疫原理和分布式Agent技术的网络入侵检测系统模型,并对其核心算法进行了分析。     

浅谈TRIZ创新理论

TRIZ的原理、算法并不局限干任何特定的应用领域,它是引导人们创造性地解决问题并提供科学的方法与法则。TRIZ理论具有普遍性和可操作性,便于学习、理解和掌握,被广泛地应用于各领域去创造性地解决问题。     

LiDAR技术在复杂地貌测绘中的应用研究

本文概述了LiDAR的工作原理、主要优势、主要应用领域,并针对复杂地貌测绘领域,重点阐述了LiDAR技术在该领域的应用方法、存在的主要问题和主要前沿研究方向。     

计算机免疫中基于真值空间的克隆选择算法

将人工免疫系统运用到入侵检测系统中，近些年已经有了一定的发展。在这个领域中，传统的识别器构造算法（反向选择算法）是基于二进制空间的，本文提出了基于真值空间的克隆选择算法，对入侵检测的人工免疲模型进行了有效改进，使得对抗原的识别更为有效。     

基于人工免疫的聚类算法的图像检索技术研究

人工免疫算法具有生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制,将人工免疫算法用于聚类分析,在取得全局最优解上显示出了很大的优势.文章介绍和分析了C和K均值混合聚类算法,讨论了基于人工免疫的图像聚类算法及其对于兵器类图像检索的作用.     

基于产业专利权人的新兴技术应用领域变化研究

把握新兴技术在不同应用领域的演化规律,对于充分挖掘新兴技术应用潜力,促进其产出最大的经济效应具有重要意义.目前这-领域研究十分薄弱.为此,本文首先界定了技术应用领域的概念及技术应用领域变化的含义,然后阐述了现有分析方法的局限性,并提出了沿着专利权人数量及所属产业领域的变化轨迹去发现新兴技术应用领域变化的思路,最后针对燃料电池和太阳能电池领域进行了实证分析.实证研究表明上述思路是可行的.     

综合集成研讨厅的研究现状及AI时代发展机遇

综合集成研讨厅是钱学森系统科学理论的重要代表和思想结晶,在系统科学和系统工程领域曾得到广泛的研究推广和应用。但近年来,随着计算机科学以及信息技术研究的迅速发展,综合集成研讨厅的研究热度却有所降温,引起了这一“传统”系统科学思想是否过时的思考。基于此,本文首先梳理了综合集成研讨厅的基本理论,分析了其在应用过程中存在的问题,然后重点总结分析了其近年来的研究趋势和现状。在此基础上,深入讨论了综合集成研讨厅与大数据技术、知识管理、人工智能等新兴技术相结合的发展机遇,探索了智能技术支撑下综合集成研讨厅在战略评估领域的应用前景,为系统科学领域的方法理论创新提供一定的借鉴和参考。     

人工智能产业与管理若干问题的思考

人工智能在未来10年可能形成大规模的产业,同时可大幅度提高经济质量。简述人工智能的发展的起伏历程,对人工智能产业结构以及人工智能发展管理的若干问题进行探讨和思考。研究认为:人工智能的商业化将是一个长期的过程;对人工智能发展的管理问题提出应善用科技发展指数规律促进人工智能发展,鼓励交叉学科的研究;人工智能产业发展模式为制造与服务并驾齐驱,应建立技术成熟度分级评估机制、人工智能企业认定标准以及相关产业统计制度等。     

科技伦理视角下的人工智能研究

人工智能在深刻影响人类社会生产生活方式的同时,也引发诸多伦理困境与挑战,建立新的科技伦理规范以推动人工智能更好服务人类,成为全社会共同关注的主题。本文从科技伦理的视角,围绕机器人、算法、大数据、无人驾驶等人工智能领域所出现的伦理主体、责任分担、技术安全、歧视与公平性、隐私与数据保护等问题,以及人工智能技术的伦理治理,对国内外相关研究成果进行回顾分析,并提出未来需要在中国情境下伦理原则与治理体系的建立、人工智能伦理研究的跨学科合作、理论分析与实践案例的融合、多元主体伦理角色分工与协作等方面进行进一步研究。     

引领江苏发展的未来产业及前沿热点技术研究——以人工智能产业为例

本研究通过对发达国家科技发展战略、顶尖咨询机构权威报告、我国重点科技项目布局方向的共词分析遴选出高频词的未来产业领域,根据“对标国际、紧扣国家、立足江苏”的原则将人工智能产业作为引领江苏发展的未来产业。基于2010-2019年WOS核心合集收录的英文文献和CNKI数据库中文核心文献,运用知识图谱方法进行前沿热点技术分析,为江苏下一步发展人工智能产业提供借鉴。结果显示：江苏有基础推动人工智能产业高端化发展；美国和中国成为人工智能领域研究最为活跃的国家；国外人工智能的热点技术为机器人、物联网、特征提取和强化学习,重视对系统、模型和算法的研究,未来向着与大数据、物联网融合的方向发展；国内重视对模糊控制、遗传算法、自然语言处理的研究,未来向教育领域的融合应用、社会治理、5G、人才培养等方向发展。     

人工智能对就业影响研究的源起、热点与趋势——基于知识图谱文献计量方法

人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力、经济发展的新引擎和社会发展加速器,必将对就业产生深远影响。近年来,人工智能对就业的影响受到国内外学者的广泛关注。本文应用Citespace软件,对CNKI数据库和WOS核心集合中关于人工智能影响就业主题的文献进行可视化分析,发现核心研究国家,对比国内外的研究机构分布和关键词共现状况,分析关键节点文献,追溯研究源起、梳理研究现状、热点及发展趋势。研究发现,当前各国、各研究机构间的联系较为松散,缺乏多学科领域合作。就业极化和收入极化成为重要研究视角,技术进步、数字化转型、工作时长和常规性结构成为重要的研究领域,人工智能对就业影响的“情景化”、 “异质化”研究、 “重塑效应”、人机协同情景下的人机“共生关系”、基于人类价值的就业质量提升、劳动者的知识技能转化、人工智能下的就业心理、就业领域的伦理道德、基于产业与就业动态匹配的应对政策以及人工智能与就业关系的跨学科交叉研究将成为未来的十大研究趋势。     

基于专利特征的人工智能领域核心技术识别及发展趋势分析 ——层次分析（AHP）-熵权法

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号（IPC）层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析（AHP）-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现：世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。     

发现抑或人工生成:科学实验与规律的双重关系

自然规律是随着宇宙的演化而自然生成的,而人类能够通过自己的实践活动实现新规律的人工生成。科学实验作为科学研究的重要基础和手段,人们能够通过纯化简化实验发现自然界原本存在的自然规律,也能够通过强化激化及特殊实验和技术科学实验人工生成自然界原本不存在的新规律。人工生成新规律,改变了人与规律关系的传统认识,并使人们充分认识到在科学研究和技术开发活动中,设定新技术目标、加强实验仪器和设备的研制、加强稀有资源的研究开发与保护、加强技术科学研究等具有特别重要的意义。     

全球视角下中国人工智能研究可视化分析

人工智能已经成为下一轮工业革命的核心内容,各国争先对其进行部署和发展。为了更好地了解我国人工智能领域的现状和发展,本文基于知识图谱的研究方法,以Web of Science和CNKI中人工智能相关文献作为样本数据,运用CiteSpace软件,通过双图叠加分析、共词分析和突现词分析等功能,从全球的视角对我国人工智能研究近十年来的发展面貌、特点和演化历程做出了可视化的分析。研究发现：人工智能的研究已经呈现出了多学科和学科融合发展的态势;我国在人工智能领域的发展已经取得成果,但距离顶尖还有差距;我国对人工智能应用的研究更为丰富,这与我国的丰富的数据资源和应用场景有关;未来我们应更注重人才的培养,对基础技术的长期支持和投入,同时期待人工智能技术能够带来更为深刻的变革。     

国内人工智能研究的知识图谱分析

为全面分析国内人工智能的研究现状和研究热点,运用Vosviewer与Citespace软件对CNKI数据库中1992-2020年国内人工智能研究的相关文献进行可视化分析,绘制作者共现图谱、关键词共现标签视图、关键词时区图谱.在此基础,对人工智能在过去二十多年间的研究主题演化、内容分支、跨学科融合等问题进行介绍;换言之,我国人工智能研究正经历着从工程技术领域向人文社会领域的融合发展,从单一智能技术向智能应用社会化的"泛智"发展;打破学科知识藩篱,"智能+"时代的人工智能将会带来持续性涌现的创新发展模式以及颠覆性认知.