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关于公布2022年度智能感知与自主控制教育部工程中心开放课题暨揭榜挂帅任务的通知

发布日期:2022-08-29   来源:   点击量:

关于公布2022年度智能感知与自主控制教育部工程中心

                       开放课题暨揭榜挂帅任务的通知

 

智能感知与自主控制教育部工程研究中心(以下简称研究中心)是推动北京工业大学科技创新体系的重要组成部分,是北京工业大学面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求,组织工程技术研发、促进科技成果转化、推动学科建设发展、培养集聚创新人才、开展国际合作交流的重要基地。

研究中心围绕国家和北京市信息领域对人工智能技术,特别是智能感知与自主控制等人工智能核心技术的迫切需求,面向医疗健康、公共安全、网络空间安全、环境保护等领域,通过研究开发及工程化的创新能力建设,建成为国内领先、具有国际竞争力的人工智能先进技术研究和产业化基地。为了更好地促进智能感知与自主控制领域的研究,现公布2022年度智能感知与自主控制教育部工程中心开放课题暨揭榜挂帅任务。

一、榜单设置

榜单1:人工智能

(1)面向污染防治领域的AI关键技术及应用

揭榜任务:研究基于半监督、无监督AI技术,面向污染防治特定领域建立具备多类型、多场景数据生成和处理能力的高质量AI组件,解决有效数据的稀缺,以及采样偏差等问题。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现特定领域(如医疗、工业、游戏等)AI开源组件一套(Github或其他网站开源)

(2)智能数据标注技术及应用

揭榜任务:研究基于人工智能的数据自动化标注技术,实现面向多任务、非结构化数据的自动化标注工具集,为特定场景的学习任务提供高质量数据标注。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现智能数据标注工具集一套(Github或其他网站开源)

(3)因果推断与反事实预测理论与方法研究

揭榜任务:研究因果推断及反事实预测相关理论与方法,突破现有联结主义、逻辑符号主义框架,在规则性因果、干预因果和反事实因果三个层次对人工智能内在机理进行探索。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现因果推断与反事实预测开源方法一套(Github或其他网站开源)

榜单2:智能制造

(1)工业视觉感知技术与应用

揭榜任务:面向复杂工业环境,研究高精度、高性能、低延时的工业视觉感知技术,推动视觉和人工智能技术结合的检测系统在精度、稳定性与检测速度等领域关键技术突破,实现视觉技术在测量、定位、检测、引导及识别等生产管理重点领域的场景创新与推广应用。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现高精度工业视觉感知技术开源工具一套(Github或其他网站开源)

(2)智能机器人自组织理论与方法研究

揭榜任务:研究智能机器人的智能感知与自学习增强,建立个体智能与群体智能相融合的协同空间构建理论。研究协同空间人机合作的群体智能,形成智能体之间的分布式控制、决策与演化方法。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现智能机器人自组织模型开源组件一套(Github或其他网站开源)

(3)知识驱动的智能人机交互关键技术

揭榜任务:利用知识图谱技术对人机交互过程中的用户意图进行深入理解,推动以用户为中心的智能人机交互的发展,构建基于知识驱动的智能人机交互框架,实现用户主导的自动化系统、基于人机共生的AI系统。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现知识驱动的智能人机交互开源组件一套(Github或其他网站开源)

榜单3:智慧城市

(1)数字孪生系统构架及孪生体建模方法

揭榜任务:研究数字孪生系统构架及孪生体建模方法,支持对智慧城市中特定要素物理对象的精准数字化映射,并基于数字孪生数据的模拟、分析、控制、反馈的全生命周期过程,实现智能决策的优化闭环。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并开源数字孪生系统或建模方法一套(Github或其他网站开源)

(2)基于区块链的分布式存储技术及应用

揭榜任务:面向智慧城市建设中的海量高并发数据存储与计算需求,研究基于区块链的分布式存储技术,通过设计新的存储策略、共识机制以及高效检索方法,实现高隐私、高性能的分布式存储系统。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现基于区块链的分布式存储开源模型一套(Github或其他网站开源)

榜单4:  工业互联网安全

(1)工控系统安全可信关键技术

揭榜任务:基于当前工业控制系统安全需求,研究可信工业控制系统关键技术,突破常规网络安全机制瓶颈,实现计算机终端从TCM芯片,OS,应用的信任链构建,确保工控系统的可靠可信。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,实现特定工业控制领域可信开源组件一套(Github或其他网站开源)

(2)工业互联网平台内生安全共性技术

揭榜任务:研究面向工业互联网平台的内生安全问题及共性因素,实现基于开放组织架构,具备高可靠、高可信、高可用能力能力的一体化安全内生框架,为特定领域工业互联网平台提供技术支撑。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并实现关键技术或方法开源(Github或其他网站开源)

榜单5:数据安全与隐私

(1)加密数据流量识别技术

揭榜任务:面向高速增长的加密流量,研究基于流特征的加密协议识别、加密服务识别、异常流量识别以及加密内容识别,实现加密流量的精细化识别。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文一篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,并开源加密数据流量分析与识别方法一套(Github或其他网站开源)

(2)隐私增强计算

揭榜任务:研究基于差分隐私、同态加密、安全多方计算及零知识证明的隐私增强计算技术,推动隐私增强计算在特定领域/任务的关键技术突破,实现增强隐私计算的场景创新与推广应用。

产出要求:CCF A类期刊或会议论文1篇以上,或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上,隐私增强计算能在不可信环境中为处理个人数据提供安全保障,实现特定领域(如医疗、工业、游戏等)开源组件一套(github或其他网站开源)

二、揭榜条件

揭榜单位应符合以下基本条件,若榜单中有具体要求的同时须符合榜单有关要求。

1. 申请人应为北京工业大学在职教师。

2.申请人应具备博士研究生学位。

2022年度揭榜挂帅任务拟资助10-15项,每项1-2万元。获得基金资助的课题需在当年12月提交研究工作总结(包括总结报告、学术论文、研究报告等),并参加中心年会报告相关成果。得到资助的课题,其成果需要有标注。标注字样为:

中文:智能感知与自主控制教育部工程研究中心,北京,100124

英文:Engineering Research Center of Intelligence Perception and Autonomous Control, Ministry of Education, Beijing, 100124

、揭榜流程

1、申请人必须针对榜单某一任务开展申报。

2、申报无需撰写申报书及答辩,仅需提供:

1)申报信息表及申报承诺(见附件1)。

210分钟申报视频:包括个人基本情况、申报项目情况、研究基础、代表性工作介绍等。

请有意申报者在2022911日前将申报材料发送至:

邮箱:yinruiping@bjut.edu.cn

电话:15510721517

 

智能感知与自主控制教育部工程研究中心

 2022年8月30日

 

  • 附件【附件1.docx】已下载

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