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由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法
隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在
南方科技大學
2021-04-14
生成連續動態優化問題的測試集 推動動態優化算法應用
物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在
南方科技大學
2021-04-14
生成連續動態優化問題的測試集推動動態優化算法應用
物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種生成連續動態優化問題的測試集，同時對現有的測試集進行了全面的綜述，并探討了它們在捕獲不同問題特征方面的缺點。
南方科技大學
2021-04-14
用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達信息生成方法
本發明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達信息生成方法，包括輸入不同尺度下的同 名矢量建筑物多邊形，然后對起始圖形和目標圖形分別轉為轉向角函數表達形式；基于轉向角函數分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規律，包括將特征點匹配得到的邊集分別與目標圖形對應邊進行 轉向角匹配，劃分同邊和異邊；融合得到任意中間尺度下多邊形的轉向角函數，轉為坐標串表達形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發明能在有效保持矢量建筑物多邊形直角化邊界特征的前提
武漢大學
2021-04-14
高性能測試向量生成方法及生成器
本發明提供了一種高性能測試向量生成方法及生成器，包括碼生成模塊以及進位鏈模塊；碼生成模塊時鐘端clk作為高性能測試向量生成器的時鐘端，碼生成模塊碼輸出端Q1...Qn作為高性能測試向量生成器的碼輸出端。本發明中，測試碼(即測試向量)的位數越大，其跳變率降低的幅度越大，且本發電路簡單，功耗小，易于模塊化，易于碼位擴展；進一步地，本發明生成碼低跳變，全狀態，故障覆蓋率高，易于硬件和軟件實現，也易于可編程器件實現。
安徽建筑大學
2021-01-12
由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法 為計算智能與深度學習的結合開辟新路
隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。
南方科技大學
2021-04-14
鋰電池管理系統AI算法研究
本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。
解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。
在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。
目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。
西南大學
2025-05-12
尖形布電器
產品詳細介紹 1.演示在電荷平衡時，導體上電荷分布在外表面。 2.曲率相同的外表面，電荷分布均勻。 3.同一導體的外表面，曲率愈大電荷越多，曲率越小，電荷越少。 4.同一導體的各處電勢相等。
天津市大中教學儀器廠
2021-08-23
人體姿態估計算法
北京體育大學沈燕飛科研團隊使用人體姿態估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環節和關節的運動進行的智能識別。工手動標記數據等方法，更為高效，可應用于海量體育視頻數據的分析和未來的體育大數據的構建。
北京體育大學
2021-04-10
抗體藥物設計平臺算法
簡介：
抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。
我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。
優勢：
1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍
2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率
3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。
圖1：深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1%
圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證
中國人民大學
2021-05-15