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| 1 | 人机物CPSS智能融合的平行创作架构与关键技术研究显示文摘随着人工智能探索领域的不断拓展,艺术创作成为人工智能发展和应用的重要研究热点。基于平行系统理论与ACP方法构建风格多样、内容逼真、笔触灵活和描述精准的平行艺术创作元宇宙,为提升人工智能的创造能力提供了一种可行的实现途径,并提供了应用案例。通过AI算法创作、人类筛选和评估、机器人执行,构建了人机物CPSS智能融合的平行创作架构,阐述了基于计算实验的绘画风格迁移、内容组合、笔触生成和图像描述等关键技术,并对所构建的平行创作系统进行了实验验证。平行创作系统融合了人、AI创作算法、机器人的优势,提升了人工智能艺术创作系统在虚拟和物理空间中的创作水平,促进了人机物协同艺术创作的发展。 | 郭超 鲁越 王晓 易达 王虓 王飞跃 | 2022 | 智能科学与技术学报2022，4，3： | 2 |
| 2 | 基于注意力机制和稀疏图卷积的行人轨迹预测显示文摘行人轨迹预测能够有效降低行人轨迹突变造成的碰撞风险,在智能交通及监控系统等领域有着广泛应用。目前已有的研究大多利用无向图卷积网络对行人间的社会交互关系进行建模,这种方法缺少对行人隐藏状态关联性的考虑,容易产生行人间的冗余交互。针对这一问题,提出一种基于注意力机制和稀疏图卷积的行人轨迹预测模型(DASGCN),通过构建深度注意力机制,捕捉行人间运动隐藏状态的关联性,从而准确地提取行人运动状态特征。进一步提出自调节稀疏方法,减小冗余信息带来的运动轨迹偏差,解决行人密集无向交互的问题。将所提模型在ETH和UCY数据集上进行验证,其平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别达到0.36和0.63。实验结果表明,DASGCN对行人轨迹的预测能力要优于传统算法。 | 陈敏 曾凯 沈韬 朱艳 | 2023 | 激光与光电子学进展2023，60，10： | 1 |
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