1、2022知识工程与知识管理国际会议:价值网络本体中的道德与社会价值探索

2022知识工程与知识管理国际会议:价值网络本体中的道德与社会价值探索

在当今社会,道德和社会价值在我们的日常生活、决策制定以及社会互动中扮演着至关重要的角色。2022年9月26 - 29日在意大利博尔扎诺举行的第23届知识工程与知识管理国际会议(EKAW 2022),聚焦于知识工程领域的前沿研究,其中对道德和社会价值的形式化研究成为一大亮点。

会议概况

会议共邀请了三种类型的论文投稿,包括研究论文、应用论文和立场论文,投稿形式分为最多7页的短文和最多15页的长文。此次会议共收到58篇摘要投稿,最终有57篇附有完整论文。这些论文由59位评审专家和10位副评审专家进行单盲评审,每篇论文获得3 - 4份评审意见。经过严格评审,最终有16篇论文被接受发表,其中11篇为长篇研究论文,3篇为短篇研究论文,2篇为短篇立场论文。

除了论文展示,会议还设有海报与演示环节、三场主题演讲、一场研讨会和一场教程。研讨会“法律知识管理(KM4LAW)”由博洛尼亚大学的Davide Audrito、都灵大学的Luigi di Caro等组织;教程“术语生成和建模趋势”由里斯本新大学的Rute Costa、马德里理工大学的Elena Montiel - Ponsoda等组织。

会议的成功举办离不开众多人员和机构的支持。在此,诚挚感谢组织委员会和程序委员会,特别感谢“紧急评审专家”在评审意见不明确时及时提供额外评审。同时,感谢主题演讲嘉宾Fabien Gandon、Hannah Bast和Vanessa López带来的深刻见解,以及会议赞助商博尔扎诺自由大学、马德里理工大学、《人工智能杂志》和当地组织团队的辛勤付出。

组织架构

本次会议的组织架

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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