Jun, 2023

自动化系统中用于人工智能应用的图形建模语言

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TL;DR本文提出了一种图形建模语言，用于对自动化系统中的人工智能应用程序进行一致和可理解的建模，从而将个别子领域细分为特定于领域的子系统，从而降低了存在的维护和整合工作量。
artificial intelligenceautomation systemsgraphical modeling languageinterdisciplinary systemdomain-specific subsystems
发现论文，激发创造
  • 自动化系统中人工智能应用的形式化模型

    提出了一种使用标准和本体论的信息模型来为自动化系统中的人工智能应用提供清晰和结构化的文档，通过实际示例验证了该模型在改进文档实践并帮助可持续实施人工智能在工业环境中的有效性。

    Jul, 2024

  • 关于人工智能启发的用户界面设计

    通过本文讨论了三种不同的方法来利用人工智能 (AI) 来支持应用设计师创造更好、更多样化和更具创意的移动应用界面 (UI)：第一种方法是设计师可以使用大型语言模型 (LLM)，如 GPT，直接生成和调整一个或多个 UI；第二种方法是使用视觉 - 语言模型 (VLM) 有效地搜索大型截图数据集，例如应用商店中发布的应用；第三种方法是训练一个专门设计用于生成应用界面的扩散模型 (DM)，作为启发性图片。我们讨论了如何使用 AI 来激发和辅助创造性应用设计，而不是自动化它。

    Jun, 2024

  • 概念建模与人工智能：一项系统映射研究

    本文旨在揭示人工智能与概念建模 (CM) 交叉领域的结构、互相获益的方面以及未来的研究方向。虽然 CM 能够产生明确的知识表示，但人工智能算法的结果常常缺乏这些品质，同时又能从大量和未结构化的表示中提取知识。

    Mar, 2023

  • 使用机器学习和专家系统技术构建的自适应多领域人工智能系统的开发

    通过结合经典人工智能技术 —— 专家系统与现代适应性梯度下降训练的专家系统（GDTES），利用生成式人工智能（GAI）创建网络和训练数据集的机制，本研究提出了一种人工智能的学习和发展推理路径以在先验未知领域做决策的方法，并展示了朝着产生人工通用智能（AGI）的目标迈出的小步骤。

    Jun, 2024

  • 系统工程的自然语言处理：系统建模语言图表的自动生成

    该论文提出了一种利用自然语言处理技术从无结构自然语言文本中自动生成系统图的方法，其目的是为系统工程师提供更加标准、全面和自动化的起点，并在六个案例中进行了验证。

    Aug, 2022

  • 通过语言进行视觉抽象和推理

    本研究提出了一种基于自然语言描述任务的方法框架来解决人工智能中的 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) 问题，虽然尚未击败当前最先进的 DSL 模型，但我们证明了我们的方法具有巨大的潜力，可以解决以前不能解决的任务。

    Mar, 2023

  • 通信网络中使用系统化人工智能解决人工智能任务

    在人工智能的快速发展中，解决复杂的人工智能任务是智能移动网络中的关键技术。为了应对这一挑战，我们提出了系统性人工智能（SAI），它是一个利用大型语言模型（LLMs）和基于 JSON 格式意图的输入连接自设计的模型库和数据库来解决人工智能任务的框架。

    Oct, 2023

  • 走向自主系统：引入大型语言模型代理的灵活模块化生产系统

    本文提出了一个将大型语言模型（LLMs）、数字孪生和工业自动化系统相结合的新型框架，以实现生产过程的智能规划和控制，强调将 LLMs 集成到工业自动化系统中以实现更敏捷、灵活和自适应的生产流程的潜力并指出未来工作的关键见解和限制。

    Apr, 2023

  • 计算机辅助设计作为语言

    本文介绍了一种机器学习模型，该模型能够自动生成 CAD 模型中最具挑战性的 2D 草图，并为开发可帮助工程师更轻松创建更好的设计的智能工具铺平了道路。该方法结合了通用语言模型技术和现成的数据序列化协议，适应了领域的复杂性，并在无条件合成和图像转换为草图方面表现出良好的性能。

    May, 2021

  • 构想一个人工智能协作系统以将政策转化为决策模型

    介绍利用自然语言和可编程代码同时表达政策的全球数字政府倡议，以及用 AI，自然语言处理和知识图谱缩短从政策文档到可执行决策模型的路线的方法。使用 AI 可帮助政府机构和政策专家扩大人可读和机器可执行政策规则的生产，同时提高透明度，可解释性，追溯性和决策的问责性。

    Nov, 2022