中心围绕国家和社会经济发展的大数据智能化需求，重点开展大数据智能算法、边缘智能技术、智能机器人等方面的研究，力争为问题求解提供从理论、技术、系统和应用的全面解决方案。

研究方向

1.大数据智能算法（可信AI、AI for Science）

2.边缘智能技术及应用

3.智能机器人技术与系统

人才队伍

中心现有研究人员19人，包括正高7人、副高7人、中级3人、博士后1人，在读研究生80人。

中心主任：尚明生

中心副主任：张学睿、罗辛

中心成员：何国田、金龙、林远长、彭波、张帆、史晓雨、闪锟、陈琳、周博天、姚远、熊棣文、袁月、甘捷、文伯豪、李广

研究成果

中心研究成果在多个行业/领域获得实际应用。培养了国家级人才3人、省部级人才14人次，牵头千万以上国家/企业重大项目4项，主持或参与制定国家及地方标准11项，授权发明专利130余件，出版专著3部，在中科院一区或CCF A/B类期刊发表学术论文100余篇，获得重庆市自然科学奖、科技进步奖、中国人工智能学会等一等奖4项。

中心作为依托单位建设有国务院三峡办三峡工程生态与环境监测系统在线监测中心、边缘智能计算重庆市重点实验室，参与建设了山地灾害与工程安全等全国重点实验室、服务机器人共性技术及系统重庆市重点实验室等多个国家和省部级科研平台。

（一）代表性性成果

1. 大数据智能计算理论与方法

面向不确定环境下智能决策所面临的伪相关偏差干扰、O.O.D泛化及决策公平性等难题，以交互式推荐为例，分析了曝光度偏差对交互式决策的具体影响机制，揭示了用户评分行为中同化与对比心理学效应的数学机理，提出了多样性-新颖性双感知的交互式推荐方法，建立了面向长期公平性的引导式推荐系统，实现了大规模不确定环境下的鲁棒决策，有效缓解了推荐系统导致的信息茧房和网络沉迷难题，为人工智能决策的研究提供了全新视角。

2. 大数据平台关键技术及应用

突破了海量异构数据融合、高效能数据中心资源管理、轻量化边缘智能等多项大数据关键技术，提出了基于时空数据的多维剪裁和视频运动表现分析技术，实现“较大场景”下“快速移动的较小目标”智能识别和行为分析，解决了赛场上实时运动量化分析难点，成功应用于2022年北京冬奥会。提出了多种感知方式的复杂环境下典型目标综合识别技术，实现极端恶劣和复杂环境下的人员、车辆的检测、识别、跟踪、分析、检索等安防应用，以及群体行为、特定行为的判别监控。研发的“端-边-云”大数据平台，实现了多种AI模型在异构国产芯片上的有效集成适配和快速灵活部署。

3. 智能机器人基础理论、评价体系与系统应用

突破了基于未知结构的机器人控制技术，实现了对机器人的高精度控制。提出了多机器人竞争与合作的统一框架，实现了多机器人系统在有限通信下的协同算法。形成了一套基于神经动力学的机器人运动规划框架，实现了对机器人的高效控制。提出了减速器检测仪的角度、扭矩、温度、振动等测试方法与误差补偿机制，建立了减速器综合性能评价体系和生产过程质量控制体系，形成了机器人综合性能评估模型。研发了集柔性机械手、力触觉、机器视觉及运动控制于一体的智能作业机器人系统，实现了3C柔性精密装配、非标中厚板智能焊接、异形工件复杂曲面打磨等自动化产线。研制了覆盖果园全过程作业的全地形电动履带式无人农机动力平台，实现了从农情发现、诊断、决策到作业执行的全流程智能化系统。

4. 水生态环境关键要素自动监测、智能分析与平台可视化

突破了水生态环境关键要素检测技术、融合领域知识的大数据驱动水生态环境分析技术、水生态环境监测预警云平台构建技术，改进研制了常规水文水环境自动监测设备，创新研制了水生态核心指标的原位监测设备，搭建了水生态环境监测预警信息云平台，并在三峡库区水环境监测、悦来海绵城市监测、綦江洪水预报、滇池水生态感知等多个方面进行应用，实现了水生态环境自动监测设备和系统研发与应用全技术链条集成与创新。

（二）代表性论文

[1] Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Hong Xie, Di Wu, Bo Peng, Mingsheng Shang, Defu Lian. Relieving Popularity Bias in Interactive Recommendation: A Diversity-Novelty-Aware Reinforcement Learning Approach. ACM Trans. Inf. Syst. 42(2): 52:1-52:30 (2024)

[2] Hong Xie, Mingze Zhong, Xiaoyu Shi, Xiaoying Zhang, Jiang Zhong, Mingsheng Shang. Probabilistic Modeling of Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 36(2): 795-808 (2024)

[3] Mei Liu, Mingsheng Shang. Orientation Tracking Incorporated Multicriteria Control for Redundant Manipulators With Dynamic Neural Network. IEEE Trans. Ind. Electron. 71(4): 3801-3810 (2024)

[4] Jiawang Tan, Mingsheng Shang, Long Jin. Metaheuristic-Based RNN for Manipulability Optimization of Redundant Manipulators. IEEE Trans. Ind. Informatics 20(4): 6489-6498 (2024)

[5] Di Wu, Bo Sun, Mingsheng Shang. Hyperparameter Learning for Deep Learning-Based Recommender Systems. IEEE Transactions on Services Computing, 16(4): 2699-2712 (2023)

[6] Mei Liu, Liangming Chen, Xiaohao Du, Long Jin, Mingsheng Shang. Activated Gradients for Deep Neural Networks. IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst.34(4):2156-2168(2023)

[7] Ye Yuan, Xin Luo, Mingsheng Shang, Zidong Wang. A Kalman-Filter-Incorporated Latent Factor Analysis Model for Temporally Dynamic Sparse Data. IEEE Trans. Cybern. 53(9): 5788-5801 (2023)

[8] Kun Shan, Ouyang Tina, Xiaoxiao Wang, Hong Yang, Botian Zhou, Zhongxing Wu and Mingsheng Shang. Temporal prediction of algal parameters in Three Gorges Reservoir based on highly time-resolved monitoring and long short-term memory network. Journal of Hydrology. (2022).

[9] Di Wu, Xin Luo, Mingsheng Shang, Yi He, Guoyin Wang, Xindong Wu. A Data-Characteristic-Aware Latent Factor Model for Web Services QoS Prediction. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 34(6): 2525-2538 (2022)

[10] Long Jin, Yimeng Qi, Xin Luo, Shuai Li, Mingsheng Shang. Distributed Competition of Multi-Robot Coordination Under Variable and Switching Topologies. IEEE Trans Autom. Sci. Eng. 19(4): 3575-3586 (2022)

（三）代表性项目

1. 智能终端软件，工业和信息化部，2020-07-01至2023-07-31，8737万元。

2. 悦来新城海绵城市监测与信息平台，企事业单位委托，2017-03-14至2020-12-30，3714万元。

3. 重庆市渝北区综治信息平台，企事业单位委托，2019-01-08至2022-09-10，1797.4万元。

4. 三峡库区水生态环境感知系统及平台业务化运行，科技部重大专项，2014-01-01至2019-06-30，1724.8万元。

5. 全流程多角色智能交互竞训系统，国家重点研发计划课题，2020-07-01至2022-07-31，1614万元。

6. 山地柑橘精准变量施肥机器人研发及应用，重庆市农业农村委，2023-03-21至2025-11-01，500万元。

7. 政法智能协同技术支撑体系与应用示范研究，国家重点研发计划子课题，2020-10-01至2023-12-01，220.6万元。

8. 软件定义智能终端系统研发与应用，重庆市科技局，2022-01-01 至 2023-12-31，200万元。

9. 多模态生成大模型关键技术研发及应用，重庆市科技局，2023-12-10至2026-11-30，200万元。

10. 精密减速器高精度综合性能检测仪器开发与应用，国家重点研发计划子课题，2017-07-01至2021-06-30，190万元。

联系方式　

甘老师

电子邮箱：ganjie@cigit.ac.cn