智能科学与技术学报

平行智能数字警察构建平行安全新格局：从平行警务到平安中国

王飞跃

2023, 5(4): 431-435. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202347

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由于AlphaGo和ChatGPT等生成式人工智能对全球社会的冲击，智能科学与技术的治理问题已成为世界性的焦点问题。为了解决此问题，将传统社会治理方法与人工智能前沿技术相结合，提出了治理这一问题的一种不同的解决方案。

平行戏剧：新时代戏剧的人机协同创作与智能管理

倪清桦, 郭超, 王飞跃

2023, 5(4): 436-445. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202344

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针对传统戏剧工作流程依赖于专家经验和人力劳动的问题，戏剧行业亟需从依赖个人经验和传统技巧的模式转变为基于智能技术和数据驱动的模式，以提升创作和运营效率、丰富艺术表现，从而更好地满足观众多样化的需求。为此，提出平行戏剧架构及系统，旨在实现人机协同创作和对戏剧工作全流程的智能管理。通过构建戏剧大模型、搭建戏剧计算实验平台、打造戏剧虚实闭环，平行戏剧将助力剧本创作、舞美设计、演出安排、观众互动以及市场营销等关键戏剧环节，实现自动化和智能化的创意设计与执行。此外，探讨了平行戏剧在教育和心理治疗的跨领域应用前景，分析了其在促进戏剧行业与其他领域融合、拓宽戏剧艺术影响力方面的潜力。作为一种创新的戏剧创作和管理模式，平行戏剧将为戏剧行业在智能时代的发展带来全新可能。

平行财务预算：复杂业财的深度融合与智能服务

崔华宁, 王飞跃, 李娟娟, 秦蕊, 王戈, 梁小龙, 侯家琛, 管桑田

2023, 5(4): 446-453. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202346

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财务预算管理是企业管理的重要组成，对于企业内部资源的管理、控制、协调和考核至关重要。然而，目前大多数企业财务预算管理还存在财务预算目标制定不够科学、财务预算执行管控不够迅速、财务预算结果无法有效预测等问题。尽管数字技术与智能技术的发展为这些问题的缓解提供了有力的支撑，但却无法从本质上解决问题。平行智能理论构建与实际系统对应的人工系统，通过二者的虚实反馈与平行执行，实现对财务预算的描述、预测与引导，以提升预算目标的科学性、预算过程的可控性和预算结果的可靠性。将平行智能理论与财务预算结合，提出平行财务预算管理新模式，为复杂环境下业财的深入融合及其支撑的智能服务提供可行的技术框架与理论指导，促进企业财务预算管理的智能化变革与转型；辨析了平行财务预算的概念，提出了其基本框架，并探讨了其主要特征与支撑技术。

数字教师与平行教育：关于ChatGPT之后教学变革的探讨

王飞跃

2023, 5(4): 454-463. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202348

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从历史到现在，教育在本质上都属人工智能的范畴。而且，教育必须是人工智能排位第一且最重要的应用领域。否则，日益复杂的智能科技将不但不可解释，还会变得无法治理，很容易被少数人利用并伤害大多数人的利益。针对ChatGPT引发的全球性各个社会层面的人工智能冲击，讨论如何有效地利用智能科技，特别是基于大模型和生成式智能技术的数字教师和平行学校，促进智能科技在教育教学中的深度应用，加速教育科技和教学模式的智能变革，从而更加有效地造福人类，确保人类命运共同体的安全、健康与可持续发展。

面向对抗条件下资源分配的在线多阶段布洛托博弈求解方法

陈少飞, 邹明我, 苏小龙, 罗俊仁, 冯俊侨

2023, 5(4): 464-476. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202341

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未来战场上的作战资源分配是一个存在总资源预算约束的多阶段对抗问题，具有环境高复杂性、动态不确定性、博弈强对抗性。基于布洛托博弈模型，首先把多阶段对抗场景下的资源分配问题建模为双层在线布洛托博弈，然后将原资源分配问题转化为有向无环图上的在线最短路径问题，并借鉴拉格朗日博弈对资源分配问题进行分析求解。此外，提出LagrangeBwK-Exp3-G算法以实现多阶段对抗条件下资源分配问题的高概率遗憾最小化，进一步通过数学推导获得关于时间范围T的高概率遗憾界。最后，设计一个多阶段对抗条件下的卫星通信多信道功率分配实验，从而验证LagrangeBwK-Exp3-G算法具有良好性能。

动态环境下基于语义信息与几何约束的视觉SLAM系统

李嘉铭, 解明扬, 张民, 王从庆

2023, 5(4): 477-485. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202342

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目前同时定位与地图构建技术多假设外部环境是静态的，忽略了动态目标对SLAM系统的影响，这一假设很大程度上影响了无人系统自主导航的定位精度与鲁棒性。针对这一问题，提出了一种结合目标检测语义信息与多视图极线几何约束的动态SLAM系统，根据运动概率来判别与剔除系统中的动态特征点，并在TUM数据集及实机平台上进行了算法性能测试。实验结果表明在高动态环境下，该系统相较于ORB-SLAM2在绝对轨迹误差上至少可减小94%以上，相对位移轨迹和旋转角度误差分别至少降低了41%和40%，表明该算法能够有效剔除动态特征点，提高了动态环境下视觉SLAM系统的定位精度和鲁棒性。

基于极值搜索的四旋翼无人机姿态跟踪控制

郭大力, 赵中原, 罗子娟

2023, 5(4): 486-493. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202337

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针对具有不确定性四旋翼无人机姿态跟踪问题，提出了基于极值搜索的鲁棒控制方法。首先，建立四旋翼无人机非线性姿态模型，并考虑模型参数的不确定性，设计鲁棒控制器来确保跟踪误差动态的有界性。然后，将鲁棒控制器与无模型学习算法结合，设计基于学习的控制器，从而自动迭代地调整鲁棒控制器的反馈增益，并在线优化期望性能成本函数。最后，通过MATLAB进行数值仿真，所述控制方法的系统稳态跟踪误差相较于经典鲁棒控制方法降低了0.246，证明了所述方法鲁棒性和优越性。

基于知识图谱的6G网络场景认知研究

赵茁乔, 承楠, 陈劼, 陈芳炯, 李长乐

2023, 5(4): 494-504. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202339

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6G网络覆盖空天地海全域，对于多样化、个性化的场景，6G网络需要提供定制化的服务，即按需服务。为实现全域全场景的按需服务，对场景特性进行精准、实时、智能的认知是一个重要前提。如何使网络自主智能地认知不同的场景及服务并将认知结果转换成场景特定的网络关键性能指标，并进一步对网络资源进行高效调度是亟待解决的关键问题。为此，将知识图谱应用于网络场景的认知识别，形成对6G网络场景的规范化描述，并构建了基于6G场景本体的知识图谱。同时，提出一种基于知识图谱嵌入的场景认知推理方法，实现了对图谱节点和关系的嵌入学习，并对场景特征节点进行了预测推理，取得了较高的准确度。该方法有助于实现6G全场景网络中场景感知、认知、按需服务的服务全生命周期自主管控，对于提高下一代网络的自主性和智能性有重要的指导意义。

基于改进EfficientNet的乳腺肿瘤诊断

方祯祺, 李雪, 莫红

2023, 5(4): 505-514. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202343

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乳腺肿瘤严重影响女性的身心健康。病理学图像分析是医生诊断乳腺肿瘤的一个重要方法，不同类型肿瘤细胞的结构具有高度的相关性，这使得常规方法的诊断不易进行。改进的EfficientNet被用来诊断乳腺肿瘤，其使网络模型能自动学习疾病的特征并提高乳腺肿瘤诊断的准确率。基于此，首先，采用卷积块注意力模型提取乳腺肿瘤病理图像的有效特征；其次，引入分组卷积和通道混洗操作来提高模型的特征表达能力；再次，利用Hard-Swish激活函数提升模型的收敛速度；最后，实验验证了改进后的EfficientNet在BreakHis数据集上的8分类准确率达到98.4%，该方法成为乳腺肿瘤诊断的一个有力的决策辅助工具。

基于A*与动态窗口法的物料传输平台路径规划研究

唐炜, 谭啸, 孙宇, 严家鹏, 严光锐

2023, 5(4): 515-524. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202304

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传统的物料传输设备存在工作方式单一、传输路径柔性调整困难等问题，智能化物料传输系统已逐渐成为物流传输领域的研究热点之一。面向模块化物料传输平台，提出了一种基于A*与动态窗口法的路径规划算法，以期通过柔性调整物料传输路径提高传输过程中的避障能力。在全局路径规划中通过改进A*权值函数，融合Bezier曲线与矩阵干涉理论，实现了传输路径的平滑与静态避障；通过引入动态窗口法并提取全局路径关键点作为过渡点对传输目标进行局部路径指引，在避免路径陷入局部最优的同时，实现了传输目标的动态避障。研究结果表明，基于A*与动态窗口法的路径规划算法使全局路径总长度、总转角分别降低了4.6%、42.3%，同时在局部规划中能有效地避开动态障碍物，验证了该路径规划算法的合理性。

基于稠密块和注意力机制的肺部病理图像异常细胞分割

崔文成, 王可丽, 邵虹

2023, 5(4): 525-534. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202210

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针对肺部细胞病理图像亮度不均衡、异常细胞轮廓精准分割难以实现的问题，提出一种以U-Net为基本框架，结合稠密块以及注意力机制的异常细胞分割模型。首先，利用具有编码器-解码器结构的U-Net对异常细胞进行分割；然后，在U-Net中引入稠密块，以提高特征之间的传播能力，提取更多异常细胞的特征信息；最后，利用注意力机制提高异常细胞区域的权重，降低亮度不均衡对模型的干扰。实验结果表明，该方法的IoU和Dice相似系数值分别为0.6928和0.8060，与其他模型相比，提出的方法能够分割出低对比度区域和形状多样的异常细胞。

基于函数改进的YOLOv3车辆检测与识别算法

宋华杰, 周磊

2023, 5(4): 535-542. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202301

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YOLOv3算法在目标检测和识别方面具有检测精度高、速度快等优点，但其损失函数中高宽比部分的损失运算对大目标与小目标的区分不明显，导致损失计算结果精度较差，小目标预测框尺寸不准确。为此，对YOLOv3算法的损失函数进行了改进，将宽高坐标误差部分修改为与目标宽高真实值相关的形式，并将原模型的非极大值抑制函数中有重叠区域的检测框的分数由固定值改为衰减函数的形式，最后对改进模型进行了车辆检测实验。研究表明，改进模型在不影响车辆检测速度的同时，召回率R、精确率P、调和F1值和平均准确度mAP分别提高了0.1、0.105、0.103、0.021，改进模型的整体性能优于原YOLOv3模型。

基于主成分分析和特征图匹配的点云配准方法

郑伟斌, 练国富, 张学明, 郭方

2023, 5(4): 543-552. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202340

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由于点云模型存在不同程度的重叠，点云配准容易出现特征匹配错误、配准难度大等问题。因此，提出了一种基于主成分分析和特征图匹配的点云配准方法。配准前，首先采用带主轴校正的主成分分析方法进行点云初始位姿调整，建立KD树进行重叠区域搜索。其次，根据两幅点云的重叠区域计算采样点的快速点特征直方图特征，进行点云特征图匹配以及裁剪迭代最近点精配准。在现有数据集以及实际扫描模型上进行配准实验，实验结果表明该方法的稳定性好，精度更高，相较于其他算法精度能提高25%以上。

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