分析认为，对美而言，秒级响应与多维度核心能力显著优化空战指挥流程，打破传统人力指挥局限，既能强化空中作战态势感知与快速决策效率，又可通过军民两用属性拓展技术应用场景，进一步整合AI与航空作战体系，巩固其在空战科技领域的先发优势。分析认为，对美而言，此举通过跨军种资源统筹优化从传感器研发到定向能武器部署的全流程，加速高功率微波、Ku波段雷达等技术的实战转化，强化对低慢小目标的探测拦截能力，可显著提升

由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。仿照人类心脏的高效供能机制，研发微型液压驱动与仿生肌肉，如德国费斯托的气动机械臂就是一个很好的参考方向，该机械臂核心优势在于其高精度控制与仿生设计的融合，拥有12个自由度，动作柔性且稳定，部分型号搭载AI技术实现自我学习优化，电磁阀寿命超3000万次，具备良好的性能和耐用性。为了适应不同工作任务的需求，我们需要设计

由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。仿照人类心脏的高效供能机制，研发微型液压驱动与仿生肌肉，如德国费斯托的气动机械臂就是一个很好的参考方向，该机械臂核心优势在于其高精度控制与仿生设计的融合，拥有12个自由度，动作柔性且稳定，部分型号搭载AI技术实现自我学习优化，电磁阀寿命超3000万次，具备良好的性能和耐用性。为了适应不同工作任务的需求，我们需要设计

源自：软件学报作者：胡雨涛王溯远吴月明邹德清李文科金海随着软件的复杂程度越来越高, 对漏洞检测的研究需求也日益增大. 软件漏洞的迅速发现和修补, 可以将漏洞带来的损失降到最低. 基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段, 可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式, 节省了大量人力投入. 但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善, 其中, 函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题

源自：“电子学报”作者：张仰森刘帅康刘洋任乐辛永辉实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务.从文本中抽取的实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系抽取两个子任务.首先，构建一个高效的命名实体识别器，从大规模非结构化文本语句中识别实体边界和类型.然后，将该命名实体识别器识别的实体与类型作为关系抽取任务中所用数据的标注.最后，通过关系抽取器得到

Hu等[5]为了避免外部信息的介入, 提出基于学习的奖励塑形方法以完成对势能函数的自主学习, 但是这一类方法引入了额外的学习目标进而增加了计算量, 同时也缺乏相关理论支撑。Mirowski等[10]在导航任务中添加了深度图预测和闭环检测等辅助任务, 大大提升了原始算法的性能, 并进一步提出通过添加方向预测的辅助任务, 使智能体在城市导航任务中能够准确预测当前方向与正北方向的夹角[11], 该方法在

源自：“电子学报”作者：张仰森刘帅康刘洋任乐辛永辉实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务.从文本中抽取的实体关系三元组是构建大规模知识图谱的基础.传统的流水线方法将实体关系抽取分解为独立的命名实体识别和关系抽取两个子任务.首先，构建一个高效的命名实体识别器，从大规模非结构化文本语句中识别实体边界和类型.然后，将该命名实体识别器识别的实体与类型作为关系抽取任务中所用数据的标注.最后，通过关系抽取器得到

源自：应用光学作者：刘敏豪, 王堃, 金睿蛟, 卢天, 李璋“人工智能技术与咨询” 发布摘 要旋转目标检测是遥感图像处理领域中的重要任务，其存在的目标尺度变化大和目标方向任意等问题给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题，提出了一种改进的RoI Transformer旋转目标检测框架：首先，利用RoI Transformer检测框架获取旋转的感兴趣区域特征(rotated region of int

显著性目标检测中学习有效的全局卷积特征至关重要。卷积神经网络模型越深越能获得更好的全局感受野， 但这样往往会丢失局部信息， 还会导致目标边缘粗糙。为了解决这个问题， 引用了一个新的基于注意力的编码器Vision Transformer， 相比于CNN (convolutional neural network)而言， 可以表示浅层到深层的全局特征， 并建立图像中各区域的自注意力关系。

源自：计算机应用作者：刘睿珩， 叶霞， 岳增营“人工智能技术与咨询” 发布摘 要近年来，深度学习技术得到了快速发展。在自然语言处理（NLP）任务中，随着文本表征技术从词级上升到了文档级，利用大规模语料库进行无监督预训练的方式已被证明能够有效提高模型在下游任务中的性能。首先，根据文本特征提取技术的发展，从词级和文档级对典型的模型进行了分析；其次，从预训练目标任务和下游应用两个阶段，分析了当前预训练模