ku111net议时间：2024年11月20日（周三）14:30
参ku111net人员：信息科学与工程学院（人工智能学院）科研团队教师，欢迎广大师生参加。
ku111net议地点：墨子楼中兴ku111net议室
报告1：检测“一切对象”的实时模型——YOLO-World
报告人：黄婕
内容简介：目标检测作为计算机视觉中的一个长期且基础性的挑战，近年来随着深度学习的发展取得了显著的进步。本次报告将介绍一个创新的检测模型——YOLO-World，它通过视觉语言建模和大规模数据集上的预训练，能够实现实时识别图像中由描述性文本指定的任意物体，而不要进行额外的训练。YOLO-World的提出将极大地拓宽目标检测技术的应用范围，为众多视觉应用带来新的可能性。
报告2： 考虑输入饱和的异步电机随机系统的速度控制
报告人：刘丽超
内容简介：本次报告对输入饱和的异步电动机随机非线性系统的神经网络速度控制展开研究，解决因随机扰动现象造成的异步电动机调速系统稳定性不足的问题。考虑异步电动机随机系统中存在的输入饱和限制，使用自适应反步法构造了异步电动机的自适应神经网络速度调节控制器。仿真结果表明，所提出的自适应神经网络速度控制器，可以快速地跟踪给定的期望速度信号，实现对异步电动机的有效控制。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2024年11月18日
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