Image recognition system based on convolutional neural network

In recent years, image recognition technology has been widely used in civil, military, scientific research and other fields. Convolutional neural network has the advantages of automatic feature extraction, hierarchical structure, spatial invariance and powerful expression ability. In this paper, we take dog and cat image recognition as an example, and construct a seven-layer convolutional network to achieve the recognition and classification of dog and cat images

Monocular 3D reconstruction on low-cost equipment in real time

In recent years, 3D reconstruction has been widely used in various fields. However, highquality data acquisition equipment is expensive in these application fields. This paper proposes a 3D reconstruction solution on the basis of low-cost equipment, which uses low-cost monocular camera to collect a series of images of real-world scenarios, thereby reconstructing the real-world scenarios (3D model of the scenes) in real time

A novel lithium battery anode-cathode distance detection method based on X-RAY images

Lithium battery is a promising energy source that can used in power the electric motors of a battery electric vehicle or hybrid electric vehicle. However, in recent years, many serious safety accidents in electric vehicle that caused by the defect of the anode and cathode harm the industry. Therefore, we proposed a novel distance detection method, which can detect the defect of the anode and cathode automatically with high accuracy and speed

Онтологический подход к разработке естественно-языкового интерфейса

Natural language interfaces are oriented towards achievement of interaction between human users and computer systems in the most natural way. In the process of artificial intelligence development, natural language interface has always been the main research direction. The paper is dedicated to the description of the ontological approach to the development of the natural language interface for intelligent computer system (mainly knowledge-based system) based on the OSTIS Technology. In the field of the development of natural language interface the existing approaches to solve the natural language texts processing (natural language texts analysis and natural language texts generation) are considered. Moreover, the ontological model that possibly integrate different kinds of linguistic knowledge in detail and various problem solving models oriented on solving natural language texts processing in a semantically compatible are described

Онтологический подход к разработке китайско-языкового интерфейса в интеллектуальных системах

This article is devoted to development of a unified semantic model of natural language interface, which allows combine various linguistic knowledge on natural language processing into a single knowledge base, as well as deep integration of logical models on rules, neural network models and other problem solving models for natural language processing towards solving conversion natural language texts into knowledge base fragments and generation natural language texts from knowledge base fragments. Moreover main principles of building Chinese language interface is described on the basis of unified model of natural language interface. Finally the developed Chinese language interface is evaluated in order to prove the effectiveness of unified semantic model

Ontological approach to Chinese text processing

Для реализации естественно-языкового пользовательского интерфейса и интеллектуального ответа на вопросы на основе знаний в работе предлагается модель обработки китайского языка, основанная на знаниях. В статье рассматриваются существующие методы обработки естественного языка и различные базы знаний, связанные с обработкой естественного языка. На основе анализа данных методов был сделан вывод о том, что в обработке естественного языка база знаний является самой основной и важной частью. База знаний позволяет обеспечить обработку естественного языка, основываясь на изначально описанных знаниях, а также объяснить процесс обработки. На основании анализа различных методов построения баз знаний об английском и китайском языках был предложен онтологический подход к обработке китайского языка. В модели обработки китайского языка можно выделить два основных аспекта исследования: построение базы знаний о китайском языке и разработка решателя задач на основе онтологии. Предложенный подход направлен на разработку семантической модели знаний о китайском языке. Как один из этапов реализации подхода была построена онтология китайского языка, которую можно использовать в дальнейшем для обработки китайского языка. В данной работе рассмотрены первая версия указанной онтологии и принцип построения базы знаний о китайском языке. Для построения онтологии на данном этапе нет единых стандартов и системы оценки. Расширение и улучшение онтологии и оценка ее качества требуют дальнейших исследований.To implement natural language user interface and an intelligent answer to questions, the knowledgebased semantic model for Chinese language processing is proposed. The article gives careful consideration to the existing methods and various knowledge bases for natural language processing. The analysis of these methods has led to the conclusion that in natural language processing, the knowledge base is the most fundamental and crucial part. The knowledge base makes it possible to ensure processing of a natural language based on initially described knowledge and to explain the processing operations. By virtue of the analysis of various methods for constructing knowledge bases about the English and Chinese languages, an ontological approach to the Chinese language processing was proposed. The Chinese language processing model has two main aspects: the design of knowledge base about the Chinese language and the development of ontology-based knowledge processing machine. The proposed approach is aimed at developing a semantic model of knowledge on the Chinese language. As a stage in the implementation of the approach, I designed the ontology of the Chinese language that can be applied for further processing of the language. This paper considers the preliminary version of the ontology and the principle of building a knowledge base about the Chinese language. There are no uniform standards and evaluation system for designing an ontology. Expansion, refinement and evaluation of the ontology require further research

Онтологический подход к приобретению знаний из текстов естественного языка

The main task of knowledge acquisition (also named knowledge extraction) from natural language texts is to extract knowledge from natural language texts into fragment of knowledge base of intelligent system. Through the induction of the related literature about knowledge acquisition at a home country and abroad, this paper analyses the strengths and weaknesses of the classical approach. After emphatically researching the rulebased knowledge extraction technology and the method of building ontology of linguistics, this article proposes a solution to the implementation of knowledge acquisition based on the OSTIS technology. The main feature of this solution is to construct a unified semantic model that is able to utilize ontologies of linguistics (mainly, syntactic and semantic aspect) and integrate various problem-solving models (e. g., rule-based models, neural network models) for solving knowledge extraction process from natural language texts.Главная задача приобретения знаний (также называемая извлечением знаний) из текстов естественного языка – это извлечение знаний из текстов естественного языка в фрагмент базы знаний интеллектуальной системы. С учетом ознакомления с соответствующей литературой о приобретении знаний в стране и за рубежом в статье анализируются преимущества и недостатки классического подхода к извлечению знаний. После тщательного исследования технологии извлечения знаний на основе правил и методов построения онтологий лингвистики предложено решение для реализации извлечения знаний на основе технологии OSTIS. Основной особенностью этого решения является построение единой семантической модели, которая может использовать онтологии лингвистики (в основном синтаксический и семантический аспекты) и интегрировать различные модели решения задач (например, модели на основе правил, модели нейронных сетей) для решения извлечения знаний из текстов естественного языка

Implementation principles of knowledge acquisition for intelligent system

The article is dedicated to ontology-based implementation on principles in component development of natural language interface, which is able to extract specific construction represented in internal language of intelligent system from unstructured data

Онтологический подход к генерации естественного языка из базы знаний

The computer systems are expert in dealing with structured data. However, when computer systems attempt to impart information to the end-users, generating natural language text that expresses structured data is a significant challenge. Currently graphical knowledge representations as a kind of forms to represent structured data are gradually becoming universal in computing. In this paper, we present a unified semantic model for generating fluent, multi-sentence, appropriate natural language text (e.g., Chinese language text) from knowledge base to the end-users. This article describes the development of semantic model for natural language generation, and the optional linguistic ontologies which may be used in the processing of generation. The main novelty is that it is possible to integrate different approaches and linguistic knowledge to generate natural language text from the structured data of the computer systems represented in graph form. For the ordinary end-users it will be an easier access to the information in the computer systems. В статье рассматриваются существующие методы разработки естественно-языкового интерфейса, а также методы к реализации генераций естественного языка из базы знаний как компонент естественно- языкового интерфейса. Был проведен анализ проблем, возникающих при генерации естественного языка из структурированных данных (в частности база знаний) в настоящее время. На основании различных рассмотренных методов был предложен онтологический подход к генерации естественного языка, который позволяет интегрировать разные типы методов генерировать тексты естественного языка. Предложенный метод направлен на разработку семантической модели знаний о лингвистике. Этапы реализации подхода были созданы лингвистические онтологии и решатели для генерации естественного языка. Лингвистические онтологии выражает синтаксические и семантические знания конкретного языка, которые можно использовать решателями для генерации естественного языка. Таким образом, для дальнейшей обработки и реализации части естественно-языкового пользовательского интерфейса в работе предлагается модель генерации естественного языка из базы знаний конкретного домена, основанная на знаниях. Более того, в качестве китайского языка, функции каждых этапов генерации и назначение лингвистических онтологий в процессе генерации проиллюстрированы, чтобы проверять практичность модели

An approach to calculating the similarity between semantic segments in the intelligent tutoring systems

This article proposes an approach to develop a sc-agent for calculating the similarity between semantic fragments described based on factual knowledge in the intelligent tutoring systems