人工智能相关文章

基于上下文感知网络的场景图生成方法

场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。

发表于：2026/6/17

SARIMA嵌入的时序知识图谱推理

聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。

发表于：2026/6/17

基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术

针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。

发表于：2026/6/17

基于二分回声状态网的风电功率预测方法研究

在当今能源领域，风力发电具有便捷性和环保性，但其发电效率受到天气的影响。因此，为优化能源利用，提出了一种基于二分回声状态网络的风功率预测方法。该模型由3个储备池构成，第一个储备池对输入数据进行信息特征提取，然后根据所提取特征不同，将特征作为输入信息并列输入后面两个储备池，进一步对数据特征进行融合。为了保证模型能够稳定地运行在实际的预测中，给了一个充分的稳定性判据，并能更好地选择预测模型的结构参数。此外，为了获得更好的预测精度，使用梯度下降算法来优化二分回声状态网的储备池参数。最后，通过一组仿真数值实验，验证基于二分回声状态网风电功率预测模型的有效性和可行性。

发表于：2026/6/17

SEC-YOLO：一种高效的中草药复杂背景识别模型

针对中药材图像识别中存在的复杂背景、遮挡及光照变化等问题，构建了一个涵盖76种中草药、两万余张图像的大规模数据集，并通过多种数据增强提升模型泛化能力。在YOLO11n基础上，提出改进模型SEC-YOLO，引入C3k2_Star模块、ECA_SR注意力机制及C2PSA_CGLU模块，提升复杂环境下的识别性能，并优化特征融合结构与检测头设计，增强对小目标与混叠药材的检测能力。改进模型平均精度均值（mAP）达98.0%，权重文件3.7 MB，计算量4.7G，参数量1.80M，相较于YOLO11n，权重文件大小降低了30.1%，计算量下降了28.7%，参数量下降了31.0%。其检测精度和检测速度均满足实时检测要求。实验结果表明，SEC-YOLO在保证轻量化的同时实现高精度、实时性识别，为中药材自动化识别提供了有力支持。

发表于：2026/6/17

中国正在加紧筹建世界人工智能合作组织

6 月 17 日消息，据央视新闻今日报道，中国正在加紧筹建世界人工智能合作组织，欢迎各方加入，共促智能向善。

发表于：2026/6/17

高通推出个人AI设备上市加速计划Snapdragon START

6 月 17 日消息，Qualcomm（高通）当地时间 17 日在 AWE USA 2026（增强现实世界博览会）上宣布推出 Snapdragon START (Scalable Turnkey AI-Ready Toolkit)。这一计划旨在帮助品牌更快、更灵活地将自己的个人 AI设备推向市场。

发表于：2026/6/17

英伟达宣布携手Coherent扩产AI光互联

英伟达昨日（6 月 16 日）发布博文，宣布其战略投资的高意（Coherent）在美国得州 Sherman 为扩建工厂奠基，聚焦 6 英寸磷化铟晶圆与光互连产能，支撑 AI 数据在机架间以光速传输。

发表于：2026/6/17

曝DeepSeek非常规交易架构完成逾70亿美元融资

据报道，DeepSeek在首轮融资中筹得逾500亿元人民币（74亿美元），估值超500亿美元，并采用了旨在维持创始人控制权的交易结构。

发表于：2026/6/17

溢价近4倍 传高通拟100亿美元收购Tenstorrent

在AI芯片赛道竞争白热化的当下，芯片巨头高通（Qualcomm）似乎正试图通过一桩重磅收购来弥补自身在AI领域的短板，以加速向数据中心AI芯片市场扩张。

发表于：2026/6/17

思科：网络基础设施成企业规模化应用AI潜在瓶颈

6月16日下午消息，思科近日指出，人工智能的部署给企业网络带来了越来越大的压力，并警告称，园区和分支基础设施正成为企业规模化应用AI技术的潜在瓶颈。

发表于：2026/6/17

国产GPU四小龙之一燧原科技科创板IPO成功过会

6月15日消息，上海证券交易所上市审核委员会今日发布审议结果，燧原科技科创板IPO申请正式过会。燧原科技拟募资60亿元，主要用于第五代、第六代AI芯片研发及产业化项目。

发表于：2026/6/16

国产最强通用计算平台发布：中国高精度算力底座迈入“百核时代”

6月15日，中科曙光发布新一代通用高性能计算平台。该平台以国产百核级通用CPU为核心，通过“算存网”全栈协同优化，整体规格首次达到国际厂商旗舰级水平，实现了国产通用计算性能的历史性突破。

发表于：2026/6/15

基于TQWT-MSPCA-GNN多模态特征的混合神经网络EEG情绪识别

脑电图 （EEG） 信号能客观反映情绪状态，是情绪研究的重要工具。基于EEG信号的情绪识别算法的开发已经取得了显著进展。然而，脑电信号的非平稳、低信噪比特性以及情绪表征的复杂时空依赖性，对模型的识别性能带来了困难。传统方法难以在时间和空间两个维度捕捉到远距离时间序列数据的相关性，从而影响情绪分类的效果。为了解决上述问题，提出了一种通过可调Q因子小波变换（TQWT） 对原始EEG信号进行多尺度分解，并在各尺度上采用多尺度主成分分析（MSPCA）进行去噪和降维。将分解后的多频带信号构建为动态脑功能网络，并引入图神经网络（GNN）来挖掘脑区之间与情绪相关的连接特征。最后，将TQWT提取的时频特征与GNN提取的空间关系特征进行融合捕获时间和空间特征进行分类。在SEED数据集上的实验结果表明，特征重构后的数据在EEG情绪分类任务中是有效的，对3种情绪的识别准确率达到了98.15%±0.63%。

发表于：2026/6/15

乡村实景影像中动态目标智能剔除与修复研究

实景三维建模是构建数字孪生与智慧乡村数字底座的核心技术。针对无人机倾斜摄影中动态目标导致模型几何畸变与纹理失真的问题，提出一种改进YOLO11s小目标检测与图像修复的协同框架。方法设计了融合空间注意力与金字塔下采样的卷积模块以增强小目标检测能力，并结合基于Transformer结构增强的增量式图像修复算法，对剔除区域进行语义一致与纹理连贯的高质量修复。实验表明，改进模型在VisDrone2019数据集上mAP@0.5达到46.4%，较基线提升8.0%，参数量仅为9.7M。该框架为实景三维建模中动态干扰物的自动化剔除提供了轻量化解决方案。

发表于：2026/6/15