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会议信息
#01
人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。 第八届人工智能、自动化与控制技术国际会议（AIACT 2024）将于2024年2月29日至3月2日在泰国普吉岛举行。
AIACT 2024 由香港机械工程师学会 (HKSME) 主办，Journal of Computational and Cognitive Engineering 提供媒体支持。 我们诚挚邀请国内外人工智能、自动化与控制技术领域的专家学者参加本次会议，交流分享最新学术成果，探讨学术发展问题。
集合地点——泰国普吉岛
#02
酒店名称： 普吉岛蒂瓦娜广场酒店
预订方式：
普吉岛
普吉岛的旅游业自20世纪70年代起逐渐兴起，是东南亚具有代表性的旅游胜地。 岛的西海岸面向安达曼海，那里有原始的白色沙滩。 每个海滩都有自己的优势和魅力。 白色的海滩、奇形怪状的石灰礁、丛林覆盖的山丘每年都吸引着游客。 大量旅客。
这里海滩和海湾遍布，包括以纯净闻名的卡马拉海滩、具有私密风格的苏林海滩、经常举办海上运动的珊瑚岛、以及夜生活丰富的芭东海滩。 岛上还有很多山。 游客可以乘坐出租车和摩托车探索岛屿，还可以进行水肺潜水和游艇。
随着岛上不断发展成为高端度假区，岛上从事旅游的居民逐渐增多。 北部有菠萝田、橡胶园向游客开放； 此外，游客还可以在城内看到欧式风格的国内建筑。
注：泰国对中国游客免签入境政策有效期至2024年2月29日，3月1日起实行永久互免签证入境政策。
会议议程
#04
以上日程为简要概要，具体内容请参阅会前发送的文件。
（点击可放大查看）
报告专家
#05
石井千春教授
日本政法大学
Chiharu Ishii博士荣获第四届人类系统交互国际会议（IEEE HSI 2011）触觉和触觉界面领域最佳论文奖等多项奖项。 他目前是 IEEE、SICE、JSME、RSJ、IEEJ 和 JSCAS 的成员。 Chiharu Ishii 教授的研究兴趣是医疗机器人、辅助技术和鲁棒控制。
报告标题：水下作业机器人触诊系统及动力辅助服的开发
摘要：在本次演讲中，首先讨论了我们实验室开发的机器人触诊系统。 机器人触诊系统采用主从控制方法进行远程操作。 触摸物体的反作用力由 6 轴力/扭矩传感器测量，并通过触觉输入设备 Omega 呈现给操作员的手臂。 7、此外，触觉反馈装置将触觉刺激呈现给操作者的指尖。 在机器人手术中，当使用套管针进行触诊时，由于镊子受到与套管针接触的影响，因此很难实现所触摸物体的力或触觉。
因此，尝试利用神经网络来消除套管针对镊子的影响。 为了验证所开发的触诊系统的有效性，进行了位置识别实验。 结果表明神经网络的有效性，仿真肿瘤位置识别误差小于0.7mm。
其次，讨论了水下作业辅助服。 在建造防波堤地基时，投入海中的基石由潜水员手动平整。 这项工作给潜水员的身体带来很大的压力。 因此，我们实验室开发了一种可以在水下使用的肘关节助力服，以减轻潜水员手臂的负担。 为了验证所开发的动力辅助服的有效性，进行了举起和取下重物的实验，并测量肱二头肌的表面肌电图（SEMG）以评估肌肉活动。 结果，穿着辅助服时的肌肉活动比不穿着辅助服时的肌肉活动小。 由此，验证了所开发的水下作业动力辅助服的有效性。
桑卡·帕尔教授
印度统计研究所
Sankar K. Pal 教授现任印度政府国家科学主席、印度统计研究所所长和名誉教授。 他还是 AICTE 提名的 AICTE 杰出讲座教授，以及印度理工学院焦特布尔分校的常驻学者。
报告标题：模式识别、机器智能到数据科学：演变与挑战
摘要：演讲简要描述了从 20 世纪 70 年代以来的五十多年来，从母题模式识别到当今数据科学的不同阶段的演变。 它从模式识别和学习的基本概念和不同任务（即分类、聚类和特征选择）开始，并提供示例，然后介绍处理现实生活中的识别问题所面临的限制和挑战。 因此，专家系统和人工智能（1980）、基于知识的系统和机器智能（1990）等研究领域应运而生，试图使系统在推理、学习、搜索、灵活性和不确定性处理方面变得像人类一样智能。
由于2000年代的数字革命、计算能力的增强以及大型异构数据的可用性，这种演变进一步发展到数据挖掘（2000年）、大数据（2010年）等学科，最后发展到深度学习和数据科学（2020年）不同种类的。 每次导致系统智能和性能升级的演进都需要新技术和任务，这主要取决于要处理的数据类型和所需解决方案的性质。 新的术语和概念被创造出来，理论/算法被充满希望地制定出来。
出现的新任务包括规则库适应、机器学习（ML）、基于案例的推理（CBR）、案例检索、数据压缩、知识发现（KDD）和深度学习（DL），而发展的技术/工具包括软计算、模糊逻辑、粗糙技术、进化计算、深度卷积神经网络（CNN）和粒度计算（GrC）。 解释了用于实现上述目标的这些技术的特征。
模糊情况下视频跟踪的粒度挖掘被认为是大数据分析的一个例子。 对于实时交通场景中的多目标检测问题，证明了深度学习的重要性及其相对于浅层学习（传统ML）的优越性。 这里展示了 Granulated-RCNN（一种在 AlexNet 架构中结合 GrC 开发的新区域提议深度网络）在提高实时检测速度和准确性方面的优点。
张福民教授
香港科技大学，中国香港
张福民博士是香港科技大学郑嘉信机器人研究所讲座教授、所长。 他还是佐治亚理工学院电气与计算机工程学院院长的兼职教授。 张福民教授现任IEEE RAS海洋机器人技术委员会联合主席，IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Networked System Control、IEEE Ocean Engineering Magazine和International Journal of Robotics Research副主编。
报告标题：微型自主飞艇的动力学与控制
摘要：无人机最近取得的重大进展需要方便的平台来支持实验和演示。 为此，四旋翼和多旋翼飞行器等无人机已变得流行。 然而，这些无人机 (UAV) 的室内使用受到每次电池充电的飞行时间（通常少于 20 分钟）以及人类共享同一物理空间的安全问题的限制。 安全网或笼子提供保护，但牺牲了人机交互实验的潜力。
我们开发了佐治亚理工学院的微型自主飞艇 (GT-MAB) 作为室内实验的飞行器，支持人类和机器人群之间的安全交互。 GT-MAB 的飞行时间相对较长，每次电池充电可达两小时。 此外，飞艇具有自然缓冲作用，与人类碰撞时不会造成任何疼痛。 它提供了一种有趣的体验，通常鼓励与人类的身体接触。 我们开发了基于视觉的反馈控制法则，使 GT-MAB 能够检测和跟踪人类。
我们将报告 GT-MAB 建模和控制方面的最新进展。 先进的控制技术可实现更稳定的飞行和更敏捷的运动，从而为 GT-MAB 带来新的应用。
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