智慧起航，共创未来
第23届国际航空航天控制会议征文通知
由国际自动控制联合会、中国自动化学会联合主办，哈尔滨工业大学和北京控制工程研究所联合承办，微小型航天器快速设计与智能集群全国重点实验室、复杂系统控制与智能协同全国重点实验室、空间智能控制技术全国重点实验室等实验室协办，段广仁院士、曹喜滨院士、李永研究员担任大会主席的第23届国际航空航天大会将于2025年8月2日-8月6日在哈尔滨举行。详情请点击上图查看。
探索人形机器人未来：2024世界智能制造大会——人形机器人技术与发展专题活动在南京隆重举行
中国自动化学会新能源与储能系统控制专业委员会成立大会成功召开
CAA浙江工业大学学生分会成功举办CAA青帆计划第16期“学生论坛—科研就业竞赛”活动
CAA线上圆桌派——“火箭科普大家聊”活动成功举办
热烈祝贺中国自动化学会监事长王飞跃教授荣获 IEEE SMC Lotfi A. Zadeh 开拓奖！
《电气传动》2024年第12期
《模式识别与人工智能》第37卷 第10期
本文研究了具有时变控制器的指数和预设有限时间镇定问题。首先，同时放宽了时滞的有界性约束和可微性约束，以及激活函数的Lipschitz条件。其次，与传统的Lyapunov函数不同，分别构造了两种不同的时变Lyapunov函数，以实现指数和预设有限时间镇定。详情请点击上图查看。
中科大李厚强&字节跳动联合团队 | DocPedia：高分辨率多模态文档大模型
目前，人工智能在处理文档图像时面临着分辨率的瓶颈。现有的多模态大模型（如LLaVA，Mini-GPT4等）无法有效解析高分辨率的文档图像，这极大地限制了其在实际应用场景中的表现。高质量的文档理解需要模型能够准确捕捉文档中的细节信息，这就要求模型具备处理高分辨率图像的能力。因此，开发能够处理高分辨率文档图像的多模态模型具有重要的实践意义。详情请点击上图查看。
本文对基于SNN的机器人类脑智能控制相关研究展开综述，期望能为机器人和类脑智能领域的研究带来启发。首先，介绍SNN的发展历程、神经元模型、编码方式、突触可塑性和网络结构等相关知识。其次，借鉴人类的运动反馈控制机制，给出一种基于SNN的机器人类脑智能控制框架。再次，从运动控制、柔顺控制、协同控制三个方面介绍机器人类脑智能控制策略的研究进展。最后，对基于SNN的机器人类脑智能控制技术进行了总结与展望。详情请点击上图查看。
为解决多模态命名实体识别(Multimodal named entity recognition, MNER)方法研究中存在的图像特征语义缺失和多模态表示语义约束较弱等问题，提出多尺度视觉语义增强的多模态命名实体识别方法(Multi-scale visual semantic enhancement for multimodal named entity recognition method, MSVSE)。详情请点击上图查看。
上海交通大学蔡云泽团队提出了一种基于值迭代（VI）框架的协同ADP（cVIADP）算法，能够在无初始稳定策略条件下求解不完全信息多方微分博弈系统均衡策略，且具备理论可靠性。该算法设计了针对多方微分博弈的最优反应VI学习方法，消除了初始稳定解的限制。详情请点击上图查看。
| 神经网络的物理根源：从自旋玻璃到能量景观｜2024年诺贝尔奖 |
| 强烈建议收藏！史上最完整的SCI论文手稿提交系统及投稿状态全流程详解！ |
| 5年考研国家线、自划线汇总 |
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