11月22-24日，由广东广播电视台、广东省科学院、广州实验室联合主办的2024广东省科普创新展（以下简称“科普创新展”）在广州市琶洲灵感创新展馆举行。本次科...
《自动化与信息工程》原名《广东自动化与信息工程》《广州自动化》，经国家新闻出版署批准（CN 44-1632/TP，ISSN 1674-2605）创刊于1980年，由广东省科学院主管，广东省科学院智能制造研究所、广州市自动化学会联合主办，双月刊，国家新闻出版广电总局第一批（2014年）认定的学术期刊。本刊被中国核心期刊（遴选）数据库、中文科技期刊数据库、国家科技学术期刊开放平台、超星期刊域出版平台、龙源期刊网收录，是中国学术期刊综合评价数据库统计刊源... 【详细介绍】
2024年10月，《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司、中国科学文献计量评价研究中心正式发布了《中国学术期刊影响因子年...
新型冠状病毒肺炎是一种于2019年底爆发的新型传染病，严重危害着世界人民的生命健康安全，新冠肺炎疫情的防控已经成为我国各地区当前乃至未来一段时间政府工作的重点。
为助力政府做好新冠肺炎疫情防控提供技术支撑，省科学院智能制造所人因工程技术团队李辰潼博士根据疫情防控实际需求，结合人工智能分类的准确性与传统的生物数学方法的泛化性优势，综合运用最优化原理、贝叶斯统计分析和深度学习方法，建立了适合当下疫情防控实际的最优化神经网络模型，为快速找到最有可能的感染者，节约防控成本提供了新思路。该模型具有很强的可塑性，可充分考虑各类变异毒株，对不同的社区结构和病毒毒性都能快速找到所有感染者。该模型还可以应用到车辆位置追踪、遥感追踪等领域。
相关研究已获得了第69批中国博士后基金的资助。
图1 解决病人追踪问题的随机游走图网络（RWGGN）模型构架图
图2 基于模拟数据的实时预测结果，红箭头为新发现的新发病例，蓝箭头是该病例接触过该区域的概率
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