Nov, 2022

自然语言处理分析军用群体无人机的发展驱动因素

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TL;DR通过 NLP 技术对 946 篇研究进行分析和可视化呈现，发现军事无人机和群智能技术是该领域的主要研究方向，其中美国、英国和德国等西方国家的研究较为领先，全球各国在子领域的研究也存在显著差异，研究热度自 2008 年以来不断攀升，该研究对未来在这一领域的深入研究提供了初步的参考。
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发现论文，激发创造
  • 高超声速研究的演化：自然语言处理与机器学习的应用

    该研究利用自然语言处理和机器学习技术，分析 2000-2020 年期间与高超声速相关的学术出版物，从中提取出 12 个关键的潜在研究主题，并分析它们随时间的演变。研究发现，出版物之间的相似性反映了两个研究十年周期的模式。该研究为该领域的研究提供了全面的分析。

    Aug, 2022

  • 无人机编队协同学习

    该研究论文提出了一种基于无人机的合作学习系统，用于训练具有数据异质性的神经网络模型，通过优化无人机的轨迹，考虑了设备数据特征和无线信道条件，显著提高了收敛速度和最终准确性，并在图像识别和语义分割任务中取得了令人满意的结果。

    Mar, 2023

  • 空中机器人技术发展现状：综述与原型概览

    本文总结了无人机研究领域自 2001 年以来的背景、最新发展和趋势，指出了无人机类型的各种统计信息以及最近的进展，并将我们的调查列表公开，旨在帮助研究人员识别、研究和比较他们的工作，并理解领域内的研究趋势。

    Nov, 2017

  • 基于视觉的无人机学习：综述

    基于视觉学习的无人机在提升操作能力方面起着关键作用，本文综述了视觉学习在无人机中的应用及其面临的挑战。

    Dec, 2023

  • 编程自然语言处理调查

    本文综述了自然语言处理在编程方面的研究，并从推理模型到最新竞争级模型全面调查了现有的相关工作，具有技术类别的完整性，方便查找和比较未来的工作。

    Dec, 2022

  • 自然语言处理研究的探索之旅

    通过对 ACL Anthology 中的研究论文进行系统分类和分析，我们提供了自然语言处理领域的研究概况、学科分类，分析了最近的发展，并总结了我们的发现并强调了未来工作的方向。

    Jul, 2023

  • 使用 NSGA-II 和主成分分析进行无人机集群优化

    本研究提出了一种在多重冲突目标下，通过 PCA 降维和多目标优化算法 (NSGA-II) 来实现应用于多种真实场景的群体行为控制，以及在控制模型的 12 个参数中进行了比较，优化后的结果被报告并与 CMA-ES 算法作了对比。

    May, 2022

  • 提升机载图像在野外搜救中的计算机视觉 / 机器学习表现

    描述无人机图像采集中的缺陷，给出了优化计算机视觉 / 机器学习后处理图像适应性的五项建议，并描述了野外搜救事件中无人机使用的概念工作流程。

    Sep, 2023

  • 利用无人机热像和目标检测的自动野生动物检测的实证研究

    通过无人机和红外成像技术，人工智能在野生动物管理中可以提供有效的数据收集和解释方法，并有望取代传统费时的野外技术，覆盖更大的区域，该研究对基于无人机的野生动物监测进行了全面回顾和经验研究，通过专家标注红外成像数据集中的树栖和地栖野生动物，并对实验结果进行了性能评估，以此识别问题并讨论无人机在自动动物监测中的未来方向。

    Oct, 2023

  • 海上搜救智能无人机群

    该研究项目旨在使用人工智能技术和自主系统组织的智能无人机，以加速在欧洲移民潮中海上的搜索和拯救操作，提高拯救行动的效率和有效性。

    Nov, 2018