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陆思聪

作品数:5 被引量:24H指数:2
供职机构:清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术矿业工程理学文化科学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇矿业工程
  • 1篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 2篇语言处理
  • 2篇人工智能
  • 2篇自然语言
  • 2篇自然语言处理
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇情感计算
  • 1篇联合参数估计
  • 1篇量子
  • 1篇量子计算
  • 1篇量子力学
  • 1篇聊天
  • 1篇滤波
  • 1篇煤矿
  • 1篇教育
  • 1篇井下
  • 1篇井下人员
  • 1篇井下人员定位
  • 1篇RSSI
  • 1篇LQI

机构

  • 5篇清华大学
  • 1篇北京印刷学院
  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇电子科技大学
  • 1篇上海交通大学
  • 1篇清华信息科学...

作者

  • 5篇陆思聪
  • 4篇李春文
  • 2篇吴热冰
  • 2篇邢智鹏
  • 1篇李东海
  • 1篇刘华平
  • 1篇张靖
  • 1篇丁青青

传媒

  • 2篇清华大学学报...
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇清华大学教育...
  • 1篇煤炭学报

年份

  • 2篇2022
  • 3篇2017
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于LQI滤波与联合参数估计的井下人员定位算法被引量:12
2017年
现有的基于RFID技术的井下人员定位系统存在定位准确度低、抗干扰性差等问题。为提高井下人员定位算法的准确性和环境适应性,提出了一种在ZigBee通信协议框架下,基于LQI滤波与RSSI联合参数估计的定位算法。首先使用LQI指标对通过ZigBee芯片读取的原始RSSI数据进行滤波,其次对RSSI的信道参数和环境噪声参数进行联合估计,并依据环境噪声参数对距离估计进行补偿,最后利用最小二乘法完成定位计算。算法挖掘了现有硬件设备的潜力,更多考虑了环境对定位的影响,有效的提高了定位的准确度。最后通过ZigBee硬件平台验证了算法的有效性,与原有RSSI定位算法相比,改进算法将定位均方误差降低了约10%。
邢智鹏李春文陆思聪
关键词:井下人员定位RSSI联合参数估计
从人工智能学科发展到人机会话关键问题的探析与展望被引量:1
2022年
沿着人工智能从起源到应用的演化脉络,本文分析研究了其学科发展路径上的一些关键问题。首先,对人工智能领域的产生到专家系统的这一发展阶段进行了历史回顾和定位分析,概括了当前人工智能在理论方法和应用展开方面的基本领域分支及其分布状态。进一步,从拟人与超人这一话题切入,探讨了人机会话中智能的判别标准及对未来发展的预期。然后,分析了当前深度学习方法的自主与内蕴特性,并从不同角度分析了自然语言处理领域中智能会话面临的困难,探索其以人格与情感为代表的产生根源和可能的解决方向,并特别论述了普适人工智能与教育发展的特殊联系。
李春文陆思聪吴热冰丁青青刘华平李东海张靖薛拾贝徐长波于轩徐海峰张之梦许舒翔祝乐李颜初韩蓝天崔雨
关键词:人工智能自然语言处理情感计算
面向人员定位应用的煤矿巷道网络全局化建模被引量:1
2017年
巷道是矿山工程的核心部分,巷道网络建模是数字矿山建设的重要基础。井下人员定位系统是安全避险"六大系统"的重要子系统之一。针对煤矿多水平、巷道式立体相交的网络结构,以新型井下人员定位系统为应用背景,在一组合理简化的基本假设上,提出一种煤矿巷道的单水平网络全局化建模方法。建模内容包括巷道网络的弧段—节点连续网络模型、弧段—节点离散采样模型和模型间的拟合与变换等。建模方法为煤矿全局化人员定位等大型动态监控系统的设计实现提供了合理的框架基础。
李春文邢智鹏陆思聪
量子机器学习被引量:10
2017年
人工智能和量子物理是上世纪发展起来的两个截然不同但又影响深远的学科.近年来,它们在数据科学方面的结合引起了学术界的高度关注,形成了量子机器学习这个新兴领域.利用量子态的叠加性,量子机器学习有望通过量子并行解决目前机器学习中数据量大,训练过程慢的困难,并有望从量子物理的角度提出新的学习模型.目前该领域的研究还处于探索阶段,涵盖内容虽然广泛,但还缺乏系统的梳理.本文将从数据和算法角度总结量子机器学习与经典机器学习的不同,以及其中涉及的关键加速技巧,针对数据结构(数字型、模拟型),计算技巧(相位估计、Grover搜索、内积计算),基础算法(求解线性系统、主成分分析、梯度算法),学习模型(支持向量机、近邻法、感知器、玻尔兹曼机)等4个方面对现有研究成果进行综述,并建议一些可能的研究方向,供本领域的研究人员参考.
陆思聪郑昱王晓霆吴热冰
关键词:量子力学量子计算神经网络
基于场景与话题的聊天型人机会话系统
2022年
人机会话在自然语言处理乃至人工智能领域中起着重要标志性作用,可根据使用目的划分为问答系统、任务型会话、聊天系统等,其中聊天型会话通常具有更高的拟人需求。该文在基于长短期记忆网络的序列变换模型基础上,通过引入话题网络显式抽取会话中的场景与话题信息,并将这种不随语序变化的高层抽象信息扩展到会话模型结构中,与注意力机制共同指导解码预测过程。由于难以事先获取话题信息,话题网络被建模为非监督式学习模型,因此训练过程需分三步进行。实验结果表明,在恰当的训练方法和结构参数下,该模型能够使聊天会话的质量得到明显提升。
陆思聪李春文
关键词:人工智能自然语言处理
共1页<1>
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