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隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問(wèn)題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)改變。這類優(yōu)化問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在并且求解困難。為了推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題復(fù)雜特性并且可控的測(cè)試集，從而推動(dòng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用。課題組在

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)改變。這類優(yōu)化問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在并且求解困難。為了推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題復(fù)雜特性并且可控的測(cè)試集，從而推動(dòng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的測(cè)試集，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的測(cè)試集進(jìn)行了全面的綜述，并探討了它們?cè)诓东@不同問(wèn)題特征方面的缺點(diǎn)。

本發(fā)明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達(dá)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(duì)起始圖形和目標(biāo)圖形分別轉(zhuǎn)為轉(zhuǎn)向角函數(shù)表達(dá)形式；基于轉(zhuǎn)向角函數(shù)分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規(guī)律，包括將特征點(diǎn)匹配得到的邊集分別與目標(biāo)圖形對(duì)應(yīng)邊進(jìn)行 轉(zhuǎn)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(zhuǎn)向角函數(shù)，轉(zhuǎn)為坐標(biāo)串表達(dá)形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發(fā)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

本發(fā)明提供了一種高性能測(cè)試向量生成方法及生成器，包括碼生成模塊以及進(jìn)位鏈模塊；碼生成模塊時(shí)鐘端clk作為高性能測(cè)試向量生成器的時(shí)鐘端，碼生成模塊碼輸出端Q1...Qn作為高性能測(cè)試向量生成器的碼輸出端。本發(fā)明中，測(cè)試碼(即測(cè)試向量)的位數(shù)越大，其跳變率降低的幅度越大，且本發(fā)電路簡(jiǎn)單，功耗小，易于模塊化，易于碼位擴(kuò)展；進(jìn)一步地，本發(fā)明生成碼低跳變，全狀態(tài)，故障覆蓋率高，易于硬件和軟件實(shí)現(xiàn)，也易于可編程器件實(shí)現(xiàn)。

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問(wèn)題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測(cè)、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過(guò)引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測(cè)磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴。 在競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等對(duì)安全性和可靠性要求高的場(chǎng)景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部?jī)?chǔ)能設(shè)備中開展應(yīng)用測(cè)試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹　　1.演示在電荷平衡時(shí)，導(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)體的各處電勢(shì)相等。

北京體育大學(xué)沈燕飛科研團(tuán)隊(duì)使用人體姿態(tài)估計(jì)算法，對(duì)擊劍比賽過(guò)程中兩名選手的身體各環(huán)節(jié)和關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行的智能識(shí)別。工手動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù)等方法，更為高效，可應(yīng)用于海量體育視頻數(shù)據(jù)的分析和未來(lái)的體育大數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

簡(jiǎn)介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長(zhǎng)率最高的，2019年全球研究抗體市場(chǎng)規(guī)模為34億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測(cè)期內(nèi)復(fù)合年增長(zhǎng)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(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動(dòng)中。 我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計(jì)平臺(tái)，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測(cè)、抗原線性表位預(yù)測(cè)、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測(cè)、抗體分子的設(shè)計(jì)與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢(shì)： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時(shí)間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計(jì)算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)相互作用時(shí)界面氨基酸配對(duì):成功率72.1% 圖2：計(jì)算相互作用得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證