我愛電腦技術(shù)論壇文章列表:

• 1、2022年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展和國際合作論壇舉行
• 2、CNCC技術(shù)論壇｜演化計算進展、應(yīng)用與未來
• 3、未來者說STICK論壇南山書城舉行聚焦新技術(shù)與無限海洋
• 4、ABB機器人故障維修大全
• 5、CNCC技術(shù)論壇丨深度零售：智能科技改變新零售

2022年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展和國際合作論壇舉行

11月10日，2022年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展和國際合作論壇在浙江烏鎮(zhèn)舉行。中國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室副主任曹淑敏出席論壇并致辭。

曹淑敏表示，黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視網(wǎng)信事業(yè)，統(tǒng)籌發(fā)展與安全。在習(xí)近平總書記關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強國的重要思想指引下，我們始終堅持系統(tǒng)部署和全面推進網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作，夯實網(wǎng)絡(luò)安全工作基礎(chǔ)，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護能力，加強網(wǎng)絡(luò)安全宣傳普及，深化網(wǎng)絡(luò)安全國際合作。

曹淑敏指出，當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，面對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和安全的新風(fēng)險與新挑戰(zhàn)，國際社會應(yīng)當(dāng)加強網(wǎng)絡(luò)空間團結(jié)協(xié)作、維護公平正義、共享數(shù)字紅利。借助本次論壇，希望與國際社會共同努力，本著相互尊重、相互信任的原則，深化國際合作，尊重網(wǎng)絡(luò)主權(quán)，維護網(wǎng)絡(luò)安全，共同構(gòu)建和平、安全、開放、合作的網(wǎng)絡(luò)空間。

曹淑敏在致辭中提出四點建議：一是維護和平安全。網(wǎng)絡(luò)空間是人類共同的活動空間，各國應(yīng)共同努力打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪、維護網(wǎng)絡(luò)安全，應(yīng)當(dāng)堅持構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)空間命運共同體、人類命運共同體理念，讓互聯(lián)網(wǎng)成為和平之網(wǎng)、安全之網(wǎng)。二是增進包容互信。應(yīng)當(dāng)充分利用世界互聯(lián)網(wǎng)大會等國際平臺，深化信任、增進交流、擴大共識，倡導(dǎo)尊重各國網(wǎng)絡(luò)空間主權(quán)，共同反對將網(wǎng)絡(luò)安全問題政治化，致力于共同構(gòu)建平等和諧的網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境。三是攜手創(chuàng)新合作。應(yīng)當(dāng)及時交流網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的新技術(shù)、新想法、新理念，不斷夯實網(wǎng)絡(luò)安全基石，以共進為動力，以共贏為目標(biāo)，共同推動全球數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。四是共建良好秩序。應(yīng)當(dāng)堅持多邊參與、多方參與，共同維護網(wǎng)絡(luò)空間安全秩序，共同研究制定網(wǎng)絡(luò)安全國際治理規(guī)則，把網(wǎng)絡(luò)空間建設(shè)成為造福全人類的發(fā)展共同體、安全共同體、責(zé)任共同體、利益共同體。

在論壇上，亞太地區(qū)應(yīng)急響應(yīng)合作組織（APCERT）主席阿米魯丁·阿卜杜·瓦哈卜、非洲CERT聯(lián)盟創(chuàng)始人讓·羅伯特·洪都密、阿拉伯信息通信技術(shù)組織秘書長穆罕默德·本·奧馬爾、歐洲標(biāo)準(zhǔn)化委員會主席沃爾特·福美等11名國際代表，以及12名國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)代表圍繞“深入推進網(wǎng)絡(luò)安全國際協(xié)作”、“堅持新形勢下數(shù)據(jù)安全合規(guī)治理”、“共謀網(wǎng)絡(luò)安全新技術(shù)新應(yīng)用發(fā)展”三大版塊和“網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與合作專題對話”展開深入交流對話，分享網(wǎng)絡(luò)安全合作實踐經(jīng)驗。

本次論壇以“深化網(wǎng)絡(luò)空間安全交流合作”為主題，由國家計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心主辦。來自相關(guān)國際組織、研究機構(gòu)、行業(yè)組織、企業(yè)等的80名代表參會。

來源： 網(wǎng)信中國

CNCC技術(shù)論壇｜演化計算進展、應(yīng)用與未來

2018中國計算機大會（CNCC2018）將于10月25-27日在杭州國際博覽中心（G20會場）舉行，大會主題為「大數(shù)據(jù)推動數(shù)字經(jīng)濟」（Big Data Drives the Digital Economy）。

10月15日前報名可享優(yōu)惠，詳見文末信息。

演化計算是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，主要關(guān)注如何通過計算的手段模擬真實世界中的各類演化過程，其在解決涉及復(fù)雜優(yōu)化的任務(wù)中已發(fā)揮重要作用。論壇有幸邀請到七位專家，介紹演化計算的進展與應(yīng)用，并探討未來。

地點：杭州國際博覽中心會議區(qū) 一層102a會議室

演化計算是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，主要關(guān)注如何通過計算的手段模擬真實世界中的各類演化過程，回答或解決復(fù)雜的實際問題，其歷史可追溯到1950年圖靈對構(gòu)建智能機器提出的開創(chuàng)性設(shè)想。經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，演化計算的模型、算法日趨成熟，在解決許多優(yōu)化、學(xué)習(xí)、博弈、設(shè)計問題中均發(fā)揮了重要作用，尤其適合求解目標(biāo)函數(shù)非凸（多峰）、不連續(xù)、不可導(dǎo)、不唯一、帶噪聲以及約束條件非線性的復(fù)雜優(yōu)化問題。本論壇將討論兩種新提出的具有良好性能的演化算法：基于概率分布估計的演化算法和自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法；討論如何平衡演化算法的探索和開采能力，以及如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)提升演化算法的效率；討論一種面向機器學(xué)習(xí)的演化算法工具箱；并討論演化算法在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)優(yōu)化，以及軟件工程中的應(yīng)用。

論壇主席

南方科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系

唐珂

簡介：唐珂，南方科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授。主要研究方向為演化計算、機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。在IEEE TEVC、TNNLS、TCYB、NIPS、IJCAI等期刊和會議發(fā)表論文140余篇，被引用6000余次（Google Scholar），研究成果獲教育部自然科學(xué)一等、二等獎各一項、中國電子學(xué)會自然科學(xué)一等獎一項。曾先后獲得IEEE計算智能學(xué)會杰出青年獎（Outstanding Early Career Award）、英國皇家學(xué)會牛頓高級學(xué)者基金（Newton Advanced Fellowship）、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才、安徽省杰出青年科學(xué)基金，并擔(dān)任IEEE Trans. on Evolutionary Computation等期刊編委。

特邀講者

講者一：西安電子科技大學(xué)

公茂果

簡介：公茂果，西安電子科技大學(xué)二級教授，博士生導(dǎo)師，計算智能研究中心主任，校學(xué)術(shù)委員會委員，陜西省重點科技創(chuàng)新團隊負(fù)責(zé)人，國家重點研發(fā)計劃項目首席。主要研究方向為計算智能理論及其在數(shù)據(jù)與影像分析中的應(yīng)用。主持國家重點研發(fā)計劃、國家863計劃、國家自然科學(xué)基金等十余項課題，發(fā)表SCI檢索論文100余篇，被引用6000余次，入選中國高被引學(xué)者，授權(quán)國家發(fā)明專利20余項，獲2013年國家自然科學(xué)獎二等獎和2016年教育部自然科學(xué)獎二等獎。擔(dān)任IEEE演化計算匯刊、IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)匯刊等期刊編委，IEEE計算智能學(xué)會Task Force on Collaborative Learning and Optimization主席，第十/十一屆BIC-TA等學(xué)術(shù)會議主席，中國人工智能學(xué)會理事等。曾獲"國家高層次人才特殊支持計劃"中組部青年拔尖人才、國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金、霍英東青年教師獎、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃等。

演講題目：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)演化學(xué)習(xí)

摘要：面對大數(shù)據(jù)的諸多挑戰(zhàn)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助其深層結(jié)構(gòu)，具備很強的復(fù)雜問題建模能力，在計算機視覺、人機對弈等很多應(yīng)用中取得了突破性的進展。然而，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論研究上仍然存在亟待解決的瓶頸難題。首先深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計困難，如網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、節(jié)點數(shù)目等都需要人工設(shè)定；同時，模型的表達參數(shù)對性能的影響顯著，需要反復(fù)調(diào)參；而且，基于梯度的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法存在梯度彌散和陷入局部最優(yōu)的缺點。本報告將介紹利用演化多目標(biāo)優(yōu)化解決上述難題的一些嘗試，并匯報在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決空時影像變化檢測關(guān)鍵難題上的一些最新進展。

講者二：北京工業(yè)大學(xué)

韓紅桂

簡介：韓紅桂，男，教授，博士生導(dǎo)師。先后入選國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金、中國科協(xié)青年人才托舉工程、北京市科技新星計劃等。主要研究方向為城市污水處理過程智能優(yōu)化控制。研究成果共發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，被他人引用600余次；撰寫專著1部；獲得授權(quán)美國/中國發(fā)明專利30余項、軟件著作權(quán)30余項；獲教育部科技進步一等獎、吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎、中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新成果科技進步一等獎等。

演講題目：自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

摘要：多目標(biāo)優(yōu)化問題是工程實踐和科學(xué)研究中的主要問題之一，基于群體智能的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法已成為解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效方法。然而，如何根據(jù)優(yōu)化任務(wù)選擇合適的種群規(guī)模，依然是多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法尚未解決的問題。自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法根據(jù)進化過程中種群的進化狀態(tài)、種群多樣性和有效解所占比例，設(shè)計出基于性能指標(biāo)的種群規(guī)模調(diào)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)，確定粒子的有效性；進而提出一種種群規(guī)模自組織機制，實現(xiàn)種群規(guī)模根據(jù)優(yōu)化任務(wù)選擇合適的范圍；同時，設(shè)計出一種慣性權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整方法，平衡自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的探索和開發(fā)能力；自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法可以自適應(yīng)調(diào)整種群規(guī)模和慣性權(quán)重，提高了算法的探索能力和解的多樣性。應(yīng)用于基準(zhǔn)測試函數(shù)和污水處理過程優(yōu)化運行的結(jié)果顯示，自組織多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法具有較好的性能。

講者三：大連理工大學(xué)

江賀

簡介：江賀，大連理工大學(xué)軟件學(xué)院教授、博導(dǎo)、國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者。目前擔(dān)任大連理工大學(xué)軟件學(xué)院軟件工程研究所所長。目前主要研究興趣為智能軟件工程、軟件大數(shù)據(jù)分析。先后在IEEE系列匯刊（TSE, TKDE, TSMCB, TCYB,TSC）, ECJ,中國科學(xué)等期刊及ICSE,SANER,GECCO 等國際會議發(fā)表論文70余篇，在科學(xué)出版社出版專著一部，在人民郵電出版社出版著作及譯著各1部。2013年獲得大連市五一特等獎?wù)隆?013年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計劃。2014年指導(dǎo)博士生獲得中國計算機學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎（CCF優(yōu)博）。2016年獲得全國東軟-NASAC青年軟件創(chuàng)新獎。2017年獲得國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金資助。2018年研究成果獲得國際軟件工程大會ACM SIGSOFT Distinguished Paper Awards.

演講題目：基于搜索的軟件工程

摘要：基于搜索的軟件工程作為演化計算與軟件工程的交叉領(lǐng)域，為演化計算領(lǐng)域提供了一類新的研究對象，并由此受到國際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。本報告首先通過文獻分析的方式，揭示本領(lǐng)域的發(fā)展概況，包括研究群體分布、主流方法、關(guān)鍵任務(wù)等。在此基礎(chǔ)上，以需求工程的典型應(yīng)用為例，介紹基于搜索的軟件工程的一個完整研究案例。

講者四：華南理工大學(xué)

陳偉能

簡介：陳偉能，華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師、副院長。主要研究方向是演化計算、群智能、運籌優(yōu)化與云計算，已發(fā)表國際期刊和國際會議論文90余篇，其中IEEE Transactions長文20余篇。2017年獲國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金資助，2015年獲廣東省杰出青年科學(xué)基金資助；2018年獲霍英東青年教師獎，2016年獲IEEE CIS（計算智能學(xué)會）杰出博士學(xué)位論文獎（全球評選1篇），2012年度中國計算機學(xué)會（CCF）優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎。現(xiàn)任IEEE廣州分會副主席，中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專業(yè)委員會委員，主持國家自然科學(xué)基金等國家、省部級科研項目8項，是科技部重點領(lǐng)域（機器智能）創(chuàng)新團隊的核心成員。

演講題目：基于概率分布的演化算法

摘要：演化計算和群體智能方法，是通過模擬自然界中群體的智能現(xiàn)象和行為來求解問題的一類方法。由于它不依賴于待解問題的數(shù)學(xué)模型特性，在解決復(fù)雜的優(yōu)化問題時具有獨特的優(yōu)勢。本報告將介紹一類特殊的演化算法——基于概率分布的演化算法，提出兩類基于概率分布估計的演化算法框架：多解優(yōu)化概率分布演化方法，以及基于概率分布的連續(xù)-離散混合空間優(yōu)化方法。前者通過將基于概率分布的EC算法思想和小生境技術(shù)相結(jié)合，通過建立具備概率模型提高算法的搜索多樣性，并提高算法在不確定環(huán)境中的求解能力；后者針對如粒子群優(yōu)化等部分重要的EC算法傳統(tǒng)上定義于連續(xù)空間，難以直接用于離散優(yōu)化問題的不足，引入概率分布的思想，將問題的解定義為集合，將算法的速度定義和解更新過程重定義為學(xué)習(xí)概率的更新，從而將算法拓展于連續(xù)、離散混合空間。最后，本報告將介紹上述方法在實際工程問題中的應(yīng)用。

講者五：西安交通大學(xué)

孫建永

簡介：孫建永，英國埃塞克斯大學(xué)博士，大數(shù)據(jù)國家工程實驗室大數(shù)據(jù)分析算法研究中心主任，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院教授、博導(dǎo)，青千，IEEE高級會員，英國埃塞克斯大學(xué)訪問教授，英國工程與自然科學(xué)研究理事會（EPSRC, BBSRC）評審，英國高等教育學(xué)院會員。研究方向包括智能計算、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)算法與分析技術(shù)，以第一作者在 PNAS及IEEE匯刊發(fā)表多篇論文。

演講題目：Balancing Exploration and Exploitation in Search Space for Multiobjective Evolutionary Optimization

摘要：Balancing exploration and exploitation is fundamental to the performance of evolutionary algorithm, especially to multiobjective evolutionary algorithm. In this paper, we propose a survival analysis method to address this issue. The survival analysis is based on a deep understanding to the evolutionary search procedure. Criterion derived from the analysis is used to guide the chose of appropriate solution generators, which favor either exploration or exploitation. In the developed algorithm, a differential evolution recombination operator is used for the purpose of exploration, while a new clustering-based operator is proposed for exploitation. In the latter operator, a new sampling strategy is proposed to create offspring solutions by adding Gaussian noises with learned variance-covariance. The contribution of each operator in creating new solutions is guided by the survival analysis. Further, to reduce the computational cost on clustering, a reusing scheme is employed based on the clustering analysis between adjacent generations. Empirical comparison with four well-known multi-objective evolutionary algorithms on a number of test instances with complex Pareto sets and Pareto fronts indicates the effectiveness and outperformance of the developed algorithms on these test instances in terms of commonly-used measure metrics.

講者六：華東師范大學(xué)

周愛民

簡介：周愛民，博士，研究員，博士生導(dǎo)師。主要研究方向為演化計算與最優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、圖像處理和應(yīng)用。分別于2001年和2003年在武漢大學(xué)獲得計算機學(xué)士和碩士學(xué)位，2009年在英國Essex大學(xué)獲得計算機博士學(xué)位，2009年起在華東師范大學(xué)工作。在IEEE TEVC、IEEE TCYB等權(quán)威期刊和會議發(fā)表50余篇學(xué)術(shù)論文，獲IES 2014最優(yōu)論文，Google Scholar引用量3300余次。擔(dān)任Swarm and Evolutionary Computation、Complex & Intelligent Systems等期刊副主編或編委，參與創(chuàng)辦演化計算與優(yōu)化(ECOLE)研討會并擔(dān)任2016年會議主席。

演講題目：Learning Guided Evolutionary Multiobjective Optimization

摘要：Learning guided evolutionary optimization utilizes statistical & machine learning techniques to assist the evolutionary algorithms. The learning techniques can be used to extract the problem and algorithm information online and thus to improve the algorithm performance. When using learning techniques in evolutionary algorithms, there arises a variety questions, such as why using learning techniques, which learning techniques to use, and how to use learning techniques. In this talk, we firstly try to answer these questions by some analysis. Then from the angle of algorithm design, i.e., initialization, reproduction, selection, stop condition, and algorithm tuning, we give some examples to show how to applying learning techniques to evolutionary multiobjective optimization.

講者七：南京大學(xué)

俞揚

簡介：俞揚，博士，南京大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域為人工智能、機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)。獲得5次國際會議論文獎，博士論文被評為2013年全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文、2011年中國計算機學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)位論文，參與的隊伍獲得OpenAI Retro Contest強化學(xué)習(xí)比賽等冠軍。入選2018年IEEE Intelligent Systems雜志評選的AI's 10 to Watch，獲2018 PAKDD Early Career Award，受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演講。

演講題目：ZOOpt: 面向機器學(xué)習(xí)的非梯度優(yōu)化工具箱

摘要：機器學(xué)習(xí)任務(wù)常形式化為優(yōu)化問題。在復(fù)雜的應(yīng)用目標(biāo)、非線性的模型表示等多種因素的影響下，形成的優(yōu)化問題往往不具有優(yōu)良的數(shù)學(xué)性質(zhì)。非梯度優(yōu)化方法對優(yōu)化函數(shù)的要求極少，適用于非凸、非連續(xù)、含有大量局部極值的函數(shù)，可幫助處理機器學(xué)習(xí)任務(wù)面臨的復(fù)雜優(yōu)化問題。然而機器學(xué)習(xí)任務(wù)通常還包含參數(shù)維度高、評估噪音大等特性，這對經(jīng)典非梯度優(yōu)化方法的有效性形成挑戰(zhàn)。報告將匯報我們在非梯度優(yōu)化的高效、高維、抗噪性等方面的研究，以及基于研究成果開發(fā)的ZOOpt工具箱，并討論實際應(yīng)用的經(jīng)驗。

更多信息詳見大會官網(wǎng)：http://cncc.ccf.org.cn

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未來者說STICK論壇南山書城舉行聚焦新技術(shù)與無限海洋

深圳新聞網(wǎng)訊（記者 王志明）12月22日，由深圳市科學(xué)技術(shù)協(xié)會、深圳市南山區(qū)科學(xué)技術(shù)協(xié)會、科學(xué)與幻想成長基金主辦，深圳市以太科幻創(chuàng)意發(fā)展中心承辦，北京文化和深圳書城南山城協(xié)辦的的第六期未來者說STICK論壇在深圳市南山書城三樓主題活動區(qū)舉行。

金溢科技副總裁、科學(xué)與幻想成長基金秘書長、深圳市政協(xié)委員姜華，計算機流體物理模擬專家、曼卡斯數(shù)字媒體（MadCats FX）創(chuàng)始人梁潮坡，時空壺科技創(chuàng)始人田力，小庫科技高級研究員王楚裕，AIDA國際自由潛水國際裁判/四星教練官、INFREE自由潛水俱樂部創(chuàng)始人朱古參與本次論壇，科學(xué)與幻想成長基金首席研究員、中國科幻界著名的科幻評論家和活動家三豐作為活動嘉賓主持了本次論壇，與會嘉賓和現(xiàn)場觀眾進行了一場與人類自身戚戚相關(guān)的前沿技術(shù)和海洋無限探索的思維碰撞。

論壇圍繞“人類的未來——新技術(shù)與無限海洋”的主題展開，是“人類的未來”系列主題論壇的第二期。與會嘉賓們暢所欲言，探討了我們在智慧交通、流體模擬、自然語義分析、未來建筑、海洋運動探索等領(lǐng)域的未來發(fā)展和現(xiàn)實困難，描繪了一幅充滿誘惑力的未來圖景，讓人恨不得拿起人生遙控器，快進十年進入未來世界。同時，在STICK論壇跨界融合宗旨鼓勵下，與會嘉賓們進行了腦洞放松。將人類未來居住環(huán)境移到海底，如何進行我們的居住地建設(shè)、交通建設(shè)；如果自然語義分析讓跨語言交流不再是問題，那我們的海洋探索和交流會有什么變化等等有趣的腦洞一刻讓人大呼驚奇。

STICK（science、technology、imagination、creation、knowledge五個單詞首字母簡寫而來）club是由中國首支致力于科幻產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公益基金——科學(xué)與幻想成長基金發(fā)起的中國科幻領(lǐng)域首個跨領(lǐng)域主題研討平臺，從科學(xué)、技術(shù)、想象、創(chuàng)造和知識多元領(lǐng)域，以“科幻、科技、科普”為主題內(nèi)容，以未來技術(shù)與人類社會為主題方向，整合由科學(xué)與幻想成長基金與騰訊科普共同發(fā)起的國內(nèi)首檔講述科幻與未來產(chǎn)業(yè)的高端人物訪談短視頻欄目——“未來者說”嘉賓資源，展開科學(xué)幻想與未來產(chǎn)業(yè)的時代創(chuàng)想，還原未來產(chǎn)業(yè)“想象與科技改變未來”的創(chuàng)造歷程，以想象撬動科技前行，堅持多元解讀，跨界碰撞，以不同視角摩擦出新觀點，打造科學(xué)、技術(shù)、想象、創(chuàng)造和知識話題分享平臺，打破單一固化的思維模式，引發(fā)公眾思考，以期激發(fā)公眾想象力，提升民族創(chuàng)造力。來源：深圳新聞網(wǎng)

ABB機器人故障維修大全

1、機器人報警“20252”，電機溫度高，DRV1故障處理

處理方式：檢查電機是否過熱，如電機溫度正常則檢查連接電纜是否正常(可能是控制柜處航空插頭沒插好λ如果査不出問題，又著急用機器人，可臨時將報警信號短接，不過注意，此時電機真正過熱后也不會報警，可能會引起電機燒毀。

具體操作方式：在控制柜左下角找到A43板，找到板子上5插頭，上邊有4根線，其中線號為439和440的兩根線就是電機過熱報警信號線將兩根線從中間斷開，把板子這邊的兩根線短接即可。（如下圖）

2、ABB機器人電源模塊短路板短路故障處理

人為因素：熱插拔硬件非常危險，許多電路板故障都是熱插拔引起的，帶電插撥裝板卡及插頭時用力不當(dāng)造成對接口、芯片等的損害，從而導(dǎo)致機器人電路板損壞;隨著使用機器人時間的增長，機器人電路板上的元器件就會自然老化，從而導(dǎo)致機器人電路板故障。

環(huán)境因素：由于操作者的保養(yǎng)不當(dāng)，機器人電路板上布滿了灰塵，可以造成信號短路。

3、什么情況下需要為工業(yè)機器人進行備份

1.新機器第一次上電后。

2.在做任何修改之前。

3.在完成修改之后。

4.如果工業(yè)機器人重要，定期1周一次。

5.最好在U盤也做備份。

6.太舊的備份定期刪除，騰出硬盤空間。

4、機器人開機，示教器一直顯示下圖界面，如何處理

上述情況是示教器和機器人主控制器之間沒有建立通訊連接，未建立連接的原因包括：

1.機器人主機故障。

2.機器人主機內(nèi)置的cf卡（sd卡）故障。

3.示教器到主機之間的網(wǎng)線松動等。

處理方式：1.檢查主機是否正常，檢查主機內(nèi)sd卡是否正常。

2.檢查示教器到主機網(wǎng)線是否連接正常。

5、機器人出現(xiàn)報警提示信息10106維修時間提醒是什么意思?

這種情況是ABB機器人智能周期保養(yǎng)維護提醒。

6、機器人在開機時進入了系統(tǒng)故障狀態(tài)如何處理？

1.重新啟動一次機器人。

2.如果不行，在示教器查看是否有更詳細(xì)的報警提示，并進行處理。

3.重啟。

4.如果還不能解除則嘗試B啟動。

5.如果還不行，請嘗試P啟動。

6.如果還不行請嘗試I啟動（這將機器人回到出廠設(shè)置狀態(tài)，小心）。

7、機器人備份可以多臺機器人共用嗎？

不能。比如說機器人甲A的備份只能用于機器人甲，不能用于機器人乙或丙，因為這樣會造成系統(tǒng)故障。

8、對于機器人備份中什么文件可以共享？

如果兩個機器人是同一型號，同一配置。則可以共享RAPID程序和EIO文件，但共享后也要進行驗證方可正常使用。

9、什么是機器人機械原點？機械原點在哪里？

機器人六個伺服電機都有一個唯一固定的機械原點，錯誤的設(shè)定機器人機械原點將會造成機器人動作受限或誤動作，無法走直線等問題，嚴(yán)重的會損壞機器人。

10、機器人50204動作監(jiān)控報警如何解除？

1.修改機器人動作監(jiān)控參數(shù)（控制面板—動作監(jiān)控菜單中）以匹配實際的情況。

2.用AccSet指令降低機器人加速度。

3.減小速度數(shù)據(jù)中的v_rot選項。

11、機器人第一次上電開機報警“50296,SMB內(nèi)存數(shù)據(jù)差異”如何處理？

1.ABB主菜單中選擇校準(zhǔn)。

2.點擊ROB_1進入校準(zhǔn)畫面，選擇SMB內(nèi)存。

3.選擇“高級”，進入后點擊“清除控制柜內(nèi)存”。

4.完成后點擊“關(guān)閉”，然后點擊“更新”。

5.選擇“已交換控制柜或機械手，使用SMB內(nèi)存數(shù)據(jù)更新控制柜”。

12、如何在RAPID程序里自定義機器人軌跡運動的速度？

1.在示教器主菜單中選擇程序數(shù)據(jù)。

2.找到數(shù)據(jù)類型Speeddata后，點擊新建。

3.點擊初始值，Speeddata四個變量含義分別為：v_tcp表示機器人線性運行速度，v_rot表示機器人旋轉(zhuǎn)運行速度，v_leax表示外加軸線性運行速度，v_reax表示外加軸旋轉(zhuǎn)運行速度，如果沒有外加軸則后兩個不用修改。

4.自定義好的數(shù)據(jù)就可在RAPID程序中進行調(diào)用了。

13、高速旋轉(zhuǎn)時出現(xiàn)電機差錯計數(shù)器溢出過錯，怎么處理？

高速旋轉(zhuǎn)時發(fā)作電機差錯計數(shù)器溢出過錯。

對策1：查看電機動力電纜和編碼器電纜的配線是否正確，電纜是否有破損。

輸入較長指令脈沖時發(fā)作電機差錯計數(shù)器溢出過錯。

運轉(zhuǎn)過程中發(fā)作電機差錯計數(shù)器溢出過錯。

對策2：增大差錯計數(shù)器溢出水平設(shè)定值；減慢旋轉(zhuǎn)速度；延長加減速時間；負(fù)載過重，需求從頭選定更大容量的電機或減輕負(fù)載，加裝減速機等傳動組織提高負(fù)載才能。

14.在有脈沖輸出時不工作，怎么處理？

監(jiān)督操控器的脈沖輸出當(dāng)時值以及脈沖輸出燈是否閃爍，承認(rèn)指令脈沖現(xiàn)已履行并現(xiàn)已正常輸出脈沖；

查看操控器到驅(qū)動器的操控電纜，動力電纜，編碼器電纜是否配線過錯，破損或許接觸不良；

查看帶制動器的伺服電機其制動器是否現(xiàn)已翻開；

監(jiān)督伺服驅(qū)動器的面板承認(rèn)脈沖指令是否輸入；

Run運轉(zhuǎn)指令正常；

操控形式必須挑選方位操控形式；

伺服驅(qū)動器設(shè)置的輸入脈沖類型和指令脈沖的設(shè)置是否共同；

確保正轉(zhuǎn)側(cè)驅(qū)動制止，回轉(zhuǎn)側(cè)驅(qū)動制止信號以及差錯計數(shù)器復(fù)位信號沒有被輸入，脫開負(fù)載而且空載運轉(zhuǎn)正常，查看機械體系。

15、沒有帶負(fù)載報過載，怎么處理？

假如是伺服Run（運轉(zhuǎn)）信號一接入而且沒有發(fā)脈沖的情況下發(fā)作：

查看伺服電機動力電纜配線，查看是否有接觸不良或電纜破損；假如是帶制動器的伺服電機則必須將制動器翻開；速度回路增益是否設(shè)置過大；速度回路的積分時間常數(shù)是否設(shè)置過小。

假如伺服只是在運轉(zhuǎn)過程中發(fā)作：

方位回路增益是否設(shè)置過大；定位完成幅值是否設(shè)置過小；查看伺服電機軸上沒有堵轉(zhuǎn)，并從頭調(diào)整機械。

16、運轉(zhuǎn)時出現(xiàn)反常聲音或顫動現(xiàn)象，怎么處理？

伺服配線：

運用規(guī)范動力電纜，編碼器電纜，操控電纜，電纜有無破損；查看操控線附近是否存在干擾源，是否與附近的大電流動力電纜互相平行或相隔太近；查看接地端子電位是否有發(fā)作變化，實在確保接地杰出。

伺服參數(shù)：

伺服增益設(shè)置太大，主張用手動或主動方法從頭調(diào)整伺服參數(shù)；承認(rèn)速度反應(yīng)濾波器時間常數(shù)的設(shè)置，初始值為0，可測驗增大設(shè)置值；電子齒輪比設(shè)置太大，主張恢復(fù)到出廠設(shè)置；伺服體系和機械體系的共振，測驗調(diào)整陷波濾波器頻率以及幅值。

機械體系：

銜接電機軸和設(shè)備體系的聯(lián)軸器發(fā)作偏移，安裝螺釘未擰緊；滑輪或齒輪的咬合不良也會導(dǎo)致負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化，測驗空載運轉(zhuǎn)，假如空載運轉(zhuǎn)時正常則查看機械體系的結(jié)合部分是否有反常；承認(rèn)負(fù)載慣量，力矩以及轉(zhuǎn)速是否過大，測驗空載運轉(zhuǎn)，假如空載運轉(zhuǎn)正常，則減輕負(fù)載或替換更大容量的驅(qū)動器和電機。

17、ABB機器人伺服電機修理做方位操控定位不準(zhǔn)，怎么處理？

首要承認(rèn)操控器實際宣布的脈沖當(dāng)時值是否和料想的共同，如不共同則查看并修正程序；

監(jiān)督伺服驅(qū)動器接收到的脈沖指令個數(shù)是否和操控器宣布的共同，如不共同則查看操控線電纜；查看伺服指令脈沖形式的設(shè)置是否和操控器設(shè)置得共同，如CW/CCW還是脈沖 方向；

伺服增益設(shè)置太大，測驗從頭用手動或主動方法調(diào)整伺服增益；伺服電機在進行往復(fù)運動時易產(chǎn)生累積差錯，主張在工藝答應(yīng)的條件下設(shè)置一個機械原點信號，在差錯超出答應(yīng)規(guī)模之前進行原點查找操作；機械體系本身精度不高或傳動組織有反常（如伺服電機和設(shè)備體系間的聯(lián)軸器部發(fā)作偏移等）。

18、ABB機器人伺服電機修理做方位操控運轉(zhuǎn)報超速故障，怎么處理？

伺服Run信號一接入就發(fā)作：查看伺服電機動力電纜和編碼器電纜的配線是否正確，有無破損。

19、ABB工業(yè)機器人如何進行常規(guī)保養(yǎng)維護？

“剎車檢查” 正常運行前，需檢查電機剎車每個軸的電機剎車檢查方法如下：

1.運行每個機械手的軸到它負(fù)載最大的位置。

2.機器人控制器上的電機模式選擇開關(guān)打到電機關(guān)(MOTORS OFF)的位置。

3.檢查軸是否在其原來的位置如果電機關(guān)掉后，機械手仍保持其位置，說明剎車良好。

失去減速運行(250mm/s)功能的危險

不要從電腦或者示教器上改變齒輪變速比或其它運動參數(shù)。這將影響減速運行(250mm/s)功能。

20、安全使用示教器應(yīng)該注意的幾點：

安裝在示教器上的使能設(shè)備按鈕(Enabling device)，當(dāng)按下一半時，系統(tǒng)變?yōu)殡?MOTORS ON)模式。當(dāng)松開或全部按下按鈕時，系統(tǒng)變?yōu)殡姍C關(guān)(MOTORS OFF)模式。

21、為了安全使用示教器，必須遵循以下原則：

1.使能設(shè)備按鈕(Enabling device)不能失去功能編程或調(diào)試的時候，當(dāng)機器人不需要移動時，立即松開能使設(shè)備按鈕(Enabling device)。

2.當(dāng)編程人員進入安全區(qū)域后，必須隨時將示教器帶在身上，避免其他人移動機器人。

22、在機械手的工作范圍內(nèi)工作，需遵守以下幾點:

1.控制器上的模式選擇開關(guān)必須打到手動位置,以便操作使能設(shè)備來斷開電腦或遙控操作；

2.當(dāng)模式選擇開關(guān)在

3.注意機械手的旋轉(zhuǎn)軸,當(dāng)心頭發(fā)或衣服攪到上面.另外注意機械手上其它選擇部件或其它設(shè)備；

4.檢查每個軸的電機剎車。

23、觸摸偏差

現(xiàn)象1：手指所觸摸的位置與鼠標(biāo)箭頭沒有重合。

原因：示教器安裝完驅(qū)動程序后，在進行校正位置時，沒有垂直觸摸靶心正中位置。

解決：重新校正位置。

現(xiàn)象2：部分區(qū)域觸摸準(zhǔn)確，部分區(qū)域觸摸有偏差。

原因：表面聲波觸摸屏四周邊上的聲波反射條紋上面積累了大量的塵土或水垢，影響了聲波信號的傳遞所造成的。

解決：清潔觸摸屏，特別注意要將觸摸屏四邊的聲波反射條紋清潔干凈，清潔時應(yīng)將觸摸屏控制卡的電源斷開。

24、示教器觸摸無反應(yīng)

現(xiàn)象：觸摸屏幕時鼠標(biāo)箭頭無任何動作，沒有發(fā)生位置改變。

原因：造成此現(xiàn)象產(chǎn)生的原因很多，具體如下：

1.表面聲波觸摸屏四周邊上的聲波反射條紋上面所積累的塵土或水垢非常嚴(yán)重，導(dǎo)致觸摸屏無法工作；

2.觸摸屏發(fā)生故障；

3.觸摸屏控制卡發(fā)生故障；

4.觸摸屏信號線發(fā)生故障；

5.主機的串口發(fā)生故障；

6.示教器的操作系統(tǒng)發(fā)生故障；

7.觸摸屏驅(qū)動程序安裝錯誤。

解決：觀察觸摸屏信號指示燈，該燈在正常情況下為有規(guī)律的閃爍，大約為每秒鐘閃爍一次。

當(dāng)觸摸屏幕時，示教器黑屏，這個問題比較復(fù)雜了。如果設(shè)置了背光節(jié)能，黑屏是正常的；如果誤操作了系統(tǒng)控制區(qū)的第二個字，也會黑屏。如果排除前兩點，則更新到最新的韌體進行查看。

CNCC技術(shù)論壇丨深度零售：智能科技改變新零售

本論壇將于CNCC2019第二天，10月18日下午在蘇州金雞湖國際會議中心A103會議室舉行，并邀請業(yè)內(nèi)專家共同論道深度零售，智能科技如何改變新零售，層出不窮的黑科技怎樣創(chuàng)造出全新的本地生活場景？值得期待！

智能科技如何改變新零售，層出不窮的黑科技怎樣創(chuàng)造出全新的本地生活場景？

近年來新零售領(lǐng)域的快速發(fā)展深刻地影響著每個消費者的日常生活。在傳統(tǒng)零售向新零售的轉(zhuǎn)型過程中，智能科技究竟發(fā)揮了怎樣的作用？在萬物互聯(lián)的時代，“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同”和“數(shù)據(jù)智能”是如何改變新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的DNA，使得只有適應(yīng)智能商業(yè)新環(huán)境的深度零售物種才能繼續(xù)生存和發(fā)展？

本論壇將打通企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的視角，探討新零售經(jīng)濟中最具創(chuàng)新性的技術(shù)應(yīng)用前沿話題，回答“智能 零售”后產(chǎn)生變革對本地生活領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響及未來趨勢。

論壇主席：蔣凡

個人簡介：阿里巴巴本地生活高級科學(xué)家。首創(chuàng)城市物流配送領(lǐng)域智能調(diào)度系統(tǒng)，擁有多項國家專利和學(xué)術(shù)期刊論文。中國計算機大會CNCC2017智慧物流技術(shù)論壇主席、CNCC2018智能增長技術(shù)論壇主席，主持研發(fā)的智能物流調(diào)度系統(tǒng)榮獲2017年第七屆吳文俊人工智能科技進步獎（企業(yè)創(chuàng)新項目）。出版有《智能增長》。譯有《推薦系統(tǒng)》和《推薦系統(tǒng)：技術(shù)、評估及高效算法 》。

論壇講者：何田

個人簡介：美國明尼蘇達大學(xué)(雙城校區(qū))計算機科學(xué)及工程系教授，ACM Fellow 和 IEEE Fellow，博士生導(dǎo)師，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)＜遥F(xiàn)任阿里巴巴本地生活Lab首席科學(xué)家。

報告題目：線上化數(shù)字化智能化本地生活場景

報告摘要：即時配送、外賣和到店餐飲場景最為復(fù)雜，是物聯(lián)網(wǎng)和AI科技最好的落地場景。本次演講將闡述阿里本地生活Lab對線下“時間場景人物事件”四個要素的捕捉和基于AI的數(shù)據(jù)增強，全面賦能即時配送和餐飲新零售行業(yè)，使之成為科技與商業(yè)緊密融合推動時代的典范。

論壇講者：張響亮

個人簡介：沙特阿卜杜拉國王科技大學(xué)（KAUST）計算機系的副教授。2010年畢業(yè)于法國國家計算機與控制科學(xué)研究院（INRIA）及巴黎第十一大學(xué)并獲得博士學(xué)位。研究方向為機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)項目經(jīng)費超過400萬美元。目前已在包括KDD,TKDE,AAAI,ICDM,VLDB，IJCAI等國際會議和期刊上發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文100余篇。長期擔(dān)任KDD, ICDM, AAAI, IJCAI，ICML, NIPS等國際會議的程序委員會委員（PC or SPC）。擔(dān)任頂級期刊Information Sciences和Health Information Science and Systems journal編委。2018年獲邀在IJCAI-ECAI 2018發(fā)表Early Career Spotlight talk。

報告題目：探究用戶精準(zhǔn)推薦中的動態(tài)問題

報告摘要：為用戶做精準(zhǔn)的推薦是新零售場景的一個重要優(yōu)勢之一。在本報告中，我們將首先討論如何建模用戶與產(chǎn)品的動態(tài)交互關(guān)系，以做到精準(zhǔn)推薦用戶感興趣的后續(xù)產(chǎn)品。新零售場景中存在大量的數(shù)據(jù)記錄了用戶與各種產(chǎn)品的動態(tài)交互行為。這樣的時序交互數(shù)據(jù)支持了我們建模用戶長效和短效的購物興趣，比從靜態(tài)交互數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模型能更精準(zhǔn)地推薦用戶感興趣的后續(xù)產(chǎn)品。另一個動態(tài)問題是關(guān)于如果為深度推薦模型動態(tài)地選擇更有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。幾乎所有深度推薦模型的訓(xùn)練效果都依賴于選擇的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。新零售場景中的大數(shù)據(jù)為訓(xùn)練深度推薦模型提供了充分的原料但是也帶來了挑戰(zhàn)。選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以極大地提升訓(xùn)練效果并縮短訓(xùn)練時間。我們將介紹一個基于動態(tài)采樣的方法為模型訓(xùn)練節(jié)省一半以上的時間，同時保證模型推薦的精準(zhǔn)度。

論壇講者：李佩

個人簡介：餓了么技術(shù)中心高級總監(jiān)，負(fù)責(zé)阿里本地生活的智慧物流，無人配送與人工智能團隊，對人工智能技術(shù)如何改造線上線下融合場景的商業(yè)有著深刻研究。

報告題目：人工智能驅(qū)動即時配送行業(yè)演進

報告摘要：即時配送是物流行業(yè)中對時效與速度要求最高的一種形態(tài)。它的主要挑戰(zhàn)有：分鐘級行程規(guī)劃，平均配送時長半小時以內(nèi)；并發(fā)度高，瞬時單量波峰突破每分鐘5萬單；供需極易失衡，商家促銷等帶來的配送需求增長與運力供給不匹配；成本敏感，從業(yè)人員成本上升與用戶需求擴大之間的矛盾；等等。

我們將介紹阿里本地生活針對即時配送行業(yè)推出的全流程人工智能解決方案，主要包括物流云腦與端腦兩部分。物流云腦基于大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)運籌優(yōu)化，對騎手能力與熟悉區(qū)域自動學(xué)習(xí)，對分單場景自動感知，對供需壓力進行預(yù)測，對騎手路徑進行規(guī)劃，對行程時間與進樓時間做分鐘級粒度的預(yù)估，促成日訂單量千萬級的即時配送平臺的智能化升級。物流端腦基于感知決策控制，運用激光雷達等多傳感器技術(shù)打造樓內(nèi)樓外的無人配送與轉(zhuǎn)運倉體系，與配送員實現(xiàn)人機協(xié)同。我們將全面展現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)、視覺與物聯(lián)網(wǎng)的人工智能技術(shù)如何重塑即時配送行業(yè)，驅(qū)動從以人為中心的數(shù)字化時代到以人機協(xié)同為中心的智能化時代的演進。

論壇講者：泡桐

個人簡介：阿里巴巴淘系技術(shù)部商業(yè)機器智能部門高級算法專家，目前負(fù)責(zé)淘系技術(shù)部智能運營域用戶增長算法的探索和應(yīng)用。工作涉及搜索推薦、社交、廣告、電商等領(lǐng)域，對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、廣告算法、社交算法等有相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗。

報告題目：用戶增長：淘系線上用戶理解及獲取算法探究

報告摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)流量獲取成本日益增加，根據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品需要，分階段進行目標(biāo)用戶的高效獲取，有利于應(yīng)用的健康發(fā)展；本次分享交流，主要站在用戶增長的角度，介紹在電商體系中，線上用戶理解以及用戶獲取的相關(guān)算法應(yīng)用、技術(shù)難點以及解決方案。

論壇講者：李哲

個人簡介：餓了么資深數(shù)據(jù)專家，管理科學(xué)與工程博士，負(fù)責(zé)餓了么標(biāo)簽畫像系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘以及營銷算法，在機器學(xué)習(xí)賦能營銷的領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗。之前先后任職于Google、eBay。

報告題目：知識圖譜在新零售/新餐飲場景下的構(gòu)建和應(yīng)用

報告摘要：餓了么有數(shù)億的用戶、數(shù)百萬商家和數(shù)億的商品。知識圖譜如何將這些數(shù)據(jù)鏈接起來，智能化的助力餓了么新零售、餐飲的發(fā)展？

本次將詳敘餓了么在知識圖譜的構(gòu)建與落地應(yīng)用的詳細(xì)歷程，并分享知識圖譜對餓了么新零售、餐飲的賦能成果。

Panel環(huán)節(jié)簡介

1、“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同”和“數(shù)據(jù)智能”背后本質(zhì)的技術(shù)變革是什么？

2、新零售業(yè)務(wù)領(lǐng)域存在哪些適合智能科技改造的創(chuàng)新點？

3、海量商業(yè)數(shù)據(jù)如何為人工智能科學(xué)的進一步發(fā)展提供動力？

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