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虹膜身份识别技术
- 介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术一虹膜身份识别技术，它包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码以及分类几个步骤。详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法，指出各种算法的特点并比较其优劣。最后，针对 虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向，即精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法，高效的特征提取方法，机器学习的分类方法，虹膜图像的质量评价方法，不完整、不合作情况下的虹膜识别研究以及活体虹膜检测等。
交叉耦合控制应用
- 交叉耦合控制在移动机器人中的应用，经典论文，便于学习，搭配了四个电机的控制，有仿真图。英文
Overview of computational intelligence for building energy system design
- Overview of computational intelligence for building energy system design。一篇关于机器学习在HVAC领域的文章，发表在SCI上
基于深度学习的机器人抓取仿真训练技术研究
- 机器人智能抓取是实现机器人智能化的重要一环。由于待抓取物品形状、尺度的多样性以及环境因素的影响，抓取任务很难用准确的数学公式求解。以往的研究多是借助计算机视觉、机器学习等相关技术，虽有一定的效果，但智能化程度还是较低。2012 年后深度学习技术逐渐崛起，因为其良好的特征提取表现被应用在了各个领域，如医学图像、自动驾驶、数据分析等，近年来国外学者开始将这项技术应用到机器人抓取，并取得了一定的成果。
最优化方法
- 最优化方法，学习优化理论，机器学习的最佳书籍，
国外教育人工智能研究主题及趋势分析
- 基于对 Web of Science文献关键词的可视化分析，梳理并呈现了国外教育人工智能的研究主题和研究趋 势。研究发现：首先，目前国外教育人工智能的研究现状可概括为四个主题领域，分别为基于自然语言处理的 教育智能研究、知识管理与运算的可视化研究、机器教学的应用案例研究以及指向深度学习的自适应教育技术 研究；其次，国外教育人工智能研究呈现以下三个趋势：基于大数据的机器学习研究、深度学习理念引领下的 在线学习变革研究、智能识别技术支撑下的智能导师系统研究。
人工智能生态报告
- 不久之前，高盛推出了一份讲解人工智能生态的重磅报告（共 99 页）。报告 从最基本的人工智能概念开始，主要内容包括人工智能所能变革的行业、人工 智能生态、使用案例、背后的主要驱动者（谷歌、亚马逊、英伟达、百度等） 等，并附有高盛调查得到的 150 多家人工智能与机器学习公司列表。