针对滑坡易发性预测建模中滑坡-非滑坡样本可能存在误差, 环境因子间非线性关系较复杂且
机器学习可解释性未被关注等重要问题, 拟提出一种基于自筛选的双向长短时记忆网络与条件随 …

In the era of “big data”, artificial intelligence (AI) has emerged as an important approach in
the field of industrial intelligent diagnosis, owing to its powerful data mining and learning …

随着当今信息技术的飞速发展, 信息的存在形式多种多样, 来源也十分广泛.
不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态, 由两种或两种以上模态组成的数据称之为多 …

深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域, 其优势在于通过构建不同的功能感知层而
优化模型, 能够自动提取输入数据的特征, 实现端到端地学习. 但是该模型中未知的数据处理过程 …

针对双向长短时记忆网络-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional
random fieldꎬ BiL-STM-CRF) 模型存在准确率低和向量无法表示上下文的问题ꎬ …

配网工程中大量的安全质量潜在缺陷给配网运行带来了极大的安全隐患. 将深度检测网络应用于
配网工程动态缺陷检测可加强配网工程管理, 减少人工运维工作量, 达到提质增效的目的 …

进入“大数据” 时代, 人工智能技术因其强大的数据挖掘与学习能力, 成为工业智能诊断领域的
重要方法, 在机械装备的异常检测, 故障诊断和寿命预测等方面发挥重要作用 …

神经网络技术在图像处理, 文本分析和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就,
随着神经网络技术应用到一些安全攸关的领域, 如何保证这些软件应用的质量就显得尤为重要 …

可解释AI (explainable AI, XAI) 是可信AI 技术的重要组成. 当前, 业界对XAI
的技术点展开了深入的研究, 但在工程化实施方面尚缺少系统性研究. 提出了一种通用的XAI …

随着保险行业的蓬勃发展, 保险欺诈问题也显得日趋严重. 车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,
对保险行业的发展至关重要. 因此, 车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题 …