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中国科学院自动化研究所机构知识库
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An Empirical Study on Google Research Football Multi-agent Scenarios
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 549-570
作者:
Yan Song
;
He Jiang
;
Zheng Tian
;
Haifeng Zhang
;
Yingping Zhang
;
Jiangcheng Zhu
;
Zonghong Dai
;
Weinan Zhang
;
Jun Wang
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提交时间:2024/05/23
Multi-agent reinforcement learning (RL), distributed RL system, population-based training, reward shaping, game theory
Industry-oriented Detection Method of PCBA Defects Using Semantic Segmentation Models
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1438-1446
作者:
Yang Li
;
Xiao Wang
;
Zhifan He
;
Ze Wang
;
Ke Cheng
;
Sanchuan Ding
;
Yijing Fan
;
Xiaotao Li
;
Yawen Niu
;
Shanpeng Xiao
;
Zhenqi Hao
;
Bin Gao
;
Huaqiang Wu
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提交时间:2024/05/22
Automated optical inspection (AOI)
deep learning
defect detection
printed circuit board assembly (PCBA)
semantic segmentation
知识堆叠降噪自编码器
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 774-786
作者:
刘国梁
;
余建波
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提交时间:2024/05/20
深度学习
堆叠降噪自编码器
知识发现
符号规则
分类规则
非侵入式负荷监测综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 644-663
作者:
邓晓平
;
张桂青
;
魏庆来
;
彭伟
;
李成栋
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提交时间:2024/05/20
非侵入式负荷监测
负荷分解
特征提取
隐马尔科夫模型
深度学习
基于分布式神经动态优化的综合能源系统多目标优化调度
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1718-1736
作者:
黄博南
;
王勇
;
李玉帅
;
刘鑫蕊
;
杨超
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提交时间:2024/05/20
综合能源系统
分布式多目标优化
递归神经网络
神经动态
非凸
信息能源系统的信−物融合稳定性分析
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 307-316
作者:
王睿
;
孙秋野
;
张化光
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提交时间:2024/05/09
信息能源系统
稳定性分析
稳定禁止区域判据
Hurwitz矩阵
自适应步长搜索算法
兵棋推演的智能决策技术与挑战
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 913-928
作者:
尹奇跃
;
赵美静
;
倪晚成
;
张俊格
;
黄凯奇
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提交时间:2024/05/09
兵棋推演
人机对抗
智能决策技术
博弈学习
基于形态的具身智能研究:历史回顾与前沿进展
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1131-1154
作者:
刘华平
;
郭迪
;
孙富春
;
张新钰
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提交时间:2024/05/09
具身智能
形态智能
形态计算
形态控制
形态-控制协同优化
基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2145-2158
作者:
李文静
;
李治港
;
乔俊飞
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提交时间:2024/04/24
小世界神经网络
突触巩固机制
网络正则化
重连规则
Wilcoxon符号秩检验
Effective Model Compression via Stage-wise Pruning
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 937-951
作者:
Ming-Yang Zhang
;
Xin-Yi Yu
;
Lin-Lin Ou
Adobe PDF(2394Kb)
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提交时间:2024/04/23
Automated machine learning (AutoML), channel pruning, model compression, distillation, convolutional neural networks (CNN)