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卡耐基梅隆大學機器人研究項目

自適應(yīng)交通信號燈

作為CMU的Traffic21倡議的一部分，我們正在研究城市道路網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)交通信號控制策略的設(shè)計和應(yīng)用。我們的研究有三個主要 的主題：（1）發(fā)展信號化策略，允許實時響應(yīng)交通狀況的變化

盡快用于器械測試和外科醫(yī)生評估的非接觸式三維手術(shù)器械跟蹤。

盲人旅行的輔助機器人

隨著機器人技術(shù)發(fā)展到可以與人合作的共同機器人或機器人成為 現(xiàn)實的階段，我們需要確保這些合作機器人同樣能夠與殘疾人進 行交互。這個項目通過在盲人旅行者的輔助機器人環(huán)境中探索有 意義的人機交互（HRI）來解決這個挑戰(zhàn)。

建筑物自動化逆向工程

這個項目的目標是使用三維傳感器的數(shù)據(jù)自動重建緊湊，準確，和語義豐富的建筑內(nèi)部模型。

自主駕駛運動規(guī)劃

這個項目的目標是為高速公路和城市自動駕駛開發(fā)高效，高性能 的運動規(guī)劃方法。

自主移動裝配（ACE）

ACE項目涉及自主移動裝配。

自主車輛健康監(jiān)測

隨著國防部自主車輛開始承擔更復雜和更長時間的任務(wù)，他們需 要將其傳感，致動和計算能力的現(xiàn)狀納入其任務(wù)和任務(wù)計劃中。

自主車輛安全驗證

該項目調(diào)查自動駕駛行為的安全性驗證。

自主葡萄園冠層和產(chǎn)量估算

該研究項目的目的是設(shè)計和演示新的傳感器技術(shù)，以自動收集葡 萄園的作物和冠層尺寸估算 - 方便，準確，準確和高分辨率 - 通過使生產(chǎn)者能夠測量和管理主要單個葡萄藤生產(chǎn)的組成部分。

生物可降解電子

我們正在開發(fā)植入式生物可降解電子設(shè)備，提供在有限的時間段 內(nèi)提供治療功能的潛力 - 數(shù)周至數(shù)月 - 與應(yīng)用的預期需求一起 降低，因此不需要手術(shù)切除。一種應(yīng)用是連接到電刺激電極以增 強骨再生的生物可降解射頻（RF）發(fā)電機。

我們正在開發(fā)植入式無線MEMs傳感器，用于監(jiān)測骨再生和左心室 壓力等各種應(yīng)用，以便及時向臨床醫(yī)生提供反饋信息，幫助他們 更好地決定治療干預的時機。

生物打印

我們設(shè)計并制造了基于噴墨的生物打印機，以可控制地將各種生 長因子和其他信號分子的空間模式沉積在可生物降解的支架材料 上以引導組織再生。

基于血漿的生物塑料

我們已經(jīng)開發(fā)出一種制造工藝，將捐贈的血漿和血小板轉(zhuǎn)化成便 宜的現(xiàn)成生物活性塑料，以增強和加速組織愈合。這些材料包含 高濃度固體到半固體形式的自然生長因子的混合物，當生物塑料 降解時可控制地洗脫這些因素。這項技術(shù)目前正在進行人體臨床 試驗。

基婭拉

Chiara是一個新的開源教育機器人，在卡耐基梅隆大學 Tekkotsu實驗室開發(fā)，將由RoPro Design，Inc制造和銷售

MEMS布局的電路提取

我們正在開發(fā)一個MEMS提取模塊，讀取布局結(jié)構(gòu)的幾何描述并重 構(gòu)相應(yīng)的原理圖。

特種作物綜合自動化

CASC是由卡耐基梅隆機器人研究所（Carnegie Mellon Robotics Institute）領(lǐng)導的綜合性機構(gòu)，主要針對以蘋果和園藝種植為主 的特種農(nóng)業(yè)的需求。

計算機輔助醫(yī)療儀器導航

我們正在開發(fā)一個系統(tǒng)來幫助臨床醫(yī)生準確地導航人體心臟內(nèi) 各種導管。

建筑構(gòu)件的上下文識別

在這個項目中，我們正在研究如何利用空間環(huán)境來識別核心建筑 組件，如墻壁，地板，天花板，門和門道，以便使用3D傳感器數(shù) 據(jù)對室內(nèi)建模。

合作機器人船只

這個項目的目標是讓大量非常便宜的機動船提供情境意識，并為 洪水災民提供關(guān)鍵的應(yīng)急物資。

CTA機器人

該項目針對自然環(huán)境下移動機器人導航的場景解譯和路徑規(guī)劃問 題。

抑郁癥評估

該項目旨在計算與面部表情，身體姿勢和臨床訪談中的聲帶顯示 的抑郁程度相關(guān)的量化的行為測量。

雜亂環(huán)境中的詳細墻模型

這個項目的目標是開發(fā)方法來精確模擬墻面，即使它們被部分遮 擋，并且包含許多開口，如窗戶和門口。

人類環(huán)境中動態(tài)穩(wěn)定的移動機器人

我們正在開發(fā)新穎的動態(tài)穩(wěn)定的滾動機器和步行機器的研究平臺，以研究與人們的互動，并在正常的家庭和工作場所環(huán)境中運行

外在的敏捷

“外在靈巧”是通過手臂運動協(xié)調(diào)手指動作，以非常簡單的方式 進行靈巧操作的一種方法。更常見的方法是完全依靠手的手指，這需要至少三個手指和至少九個電機。我們已經(jīng)用MLab手的單發(fā) 動機證明了外在的靈活性，與手臂的運動協(xié)調(diào)一致。

預測前十字韌帶斷裂模式

使用機器學習技術(shù)來預測前十字韌帶損傷模式（ACL）使用非侵入 性的方法。

人體控制與網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)相互作用的形式化模型

網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）涵蓋了包括未來能源系統(tǒng)（例如智能電網(wǎng)），國土安全和應(yīng)急響應(yīng)，智能醫(yī)療技術(shù)，智能汽車和航空運輸?shù)?/SPAN> 多種系統(tǒng)。本項目的目標是開發(fā)基于認知的操作人員的分析模型，使其能夠與物理/機器人系統(tǒng)的模型相結(jié)合，從而可以對整個混 合人 - CPS系統(tǒng)進行正式驗證。

自治系統(tǒng)的形式驗證

我們正在開發(fā)工具和技術(shù)來支持自治系統(tǒng)的形式驗證。

MEMS合成基礎(chǔ)

縮短MEMS開發(fā)周期

Google Lunar X獎

我們是3000萬美元的國際競賽的一部分，將機器人安全地降落在 月球表面，在月球表面500米處飛行，并將和數(shù)據(jù)傳回地球。

GPS拒絕使用地面和飛行器進行本地化

在這個項目中，我們正在開發(fā)測繪和定位方法，將來自衛(wèi)星和高 空平臺的航空影像與來自地面機器人的地圖和感知相結(jié)合，即使 在GPS不可用的情況下也能生成綜合地圖。

手持力放大鏡

我們已經(jīng)開發(fā)出了一種新穎而相對簡單的方法來放大操作者使用 工具所察覺到的力量。傳感器測量工具尖端和操作者手指握住 手柄之間的力。

HeartLander

一種微型移動機器人，通過單個經(jīng)皮切口在跳動的心臟上進行微 創(chuàng)治療。

直升機避障和著陸

在這個項目中，我們開發(fā)了自主式直升機的軌跡規(guī)劃系統(tǒng)。直升 機用于貨物運輸。要了解有關(guān)軌跡規(guī)劃系統(tǒng)的更多信息，請參閱 以下出版物。

高鉸接式機器人探針

我們開發(fā)并測試了基于高度關(guān)節(jié)式機器人探頭的創(chuàng)新方法的原型。

熱閃光檢測

機器學習算法檢測婦女潮熱使用生理措施。

人機交互項目探索了人與機器人之間的社交互動方面，特別是如 何設(shè)計機器人來為人們提供適當?shù)幕�動�?/SPAN>

水培自動化

我們正在開發(fā)廉價的機器人方法，用于水培生長，這可以提高作 物總產(chǎn)量。

顯微手術(shù)的原位引導

我們利用光學相干斷層掃描（OCT）開發(fā)了一種新的基于的顯 微手術(shù)引導系統(tǒng)，該系統(tǒng)在掃描組織內(nèi)部的正確位置呈現(xiàn)持續(xù)更 新的虛擬。OCT在軟組織或透明組織中以2-6mm軸向范圍內(nèi) 視頻速率提供實時的6微米分辨率，因此適用于指導眼睛中各種目標。

室內(nèi)飛行在退化的視覺環(huán)境中

我們的目標是在惡劣的視覺環(huán)境中進行室內(nèi)飛行，以使人員和火 災本地化。我們正在開發(fā)準確的實時定位和控制，以便能夠在這 些具有挑戰(zhàn)性的條件下飛行。

室內(nèi)人本地化

利用藍牙設(shè)備的連接跟蹤室內(nèi)環(huán)境中的多個人。

集成MEMS慣性測量單元

開發(fā)單片式慣性測量單元，利用集成的微型設(shè)備CAD工具，實現(xiàn)超 越單個微型設(shè)備的卓越系統(tǒng)性能。

裝配操作的智能監(jiān)控

我們的目標是讓人們和智能靈巧的機器作為工業(yè)工作單元內(nèi)組裝 操作的合作伙伴安全地一起工作。為了確保活躍的機器人設(shè)備中工作人員的安全，我們使用視覺和3D感測技術(shù)（如立體照相機和 閃光激光雷達）來檢測和跟蹤工作單元內(nèi)的人員和其他移動物體。

游戲桿過濾運動障礙

為運動障礙的電腦用戶過濾操縱桿輸入

樂高教育機器人

自我進度的機器人教育實驗室

生活在阿塔卡馬

機器人實地調(diào)查將帶來新的科學認識，將阿塔卡馬作為生命的棲 息地，并與火星形成鮮明的類比。

液化天然氣管道遠景

爬管機器人目視檢查液化天然氣（LNG）裝置中的管道是否腐蝕。

低空飛行器

我們利用最初為地面機器人車輛開發(fā)的感知技術(shù)，在現(xiàn)場機器人中心進行了20年的研究。我們將這種成熟的感知和控制技術(shù)與以 飛機為中心的工程和優(yōu)化相結(jié)合。

LSTAT /蛇機器人

我們正在與美國陸軍的TATRC部門（遠程醫(yī)療和先進技術(shù)研究中心 ）合作，將蛇機器人整合到LSTAT系統(tǒng)中。

月球冰探索計劃

破冰船是探索月球南極的計劃任務(wù)。

月面開挖和運輸

這項研究開發(fā)輕型機器人挖掘機挖掘和運輸月球上的風化土（松散土壤）。

月球探測器用于極地隕石坑探測

圣甲蟲月球車的設(shè)計目的是攜帶1米取心鉆和科學儀器的有效載荷，可分析氫氣，氧氣和其他材料的豐度。

用于智能語義映射的微型飛行器偵察

這個項目的目標是開發(fā)一個低空飛行，M****偵察兵地圖建設(shè)的下一級能力。研究將展示在混亂的環(huán)境中快速偵察并獲取相關(guān)的語義 注釋地圖。

美光：智能顯微手術(shù)器械

抑制手部震顫，提高顯微手術(shù)的精確度。

模塊化蛇機器人

鉸接式機器人是機器人學院生物機器人實驗室正在進行的研究項 目的中心。我們稱之為機器人Modsnakes，因為它們具有相同元素 的模塊化（即重復）結(jié)構(gòu)。每個模塊有一個單一的旋轉(zhuǎn)自由度，當鏈接在一起，形成蛇機器人。

沿海海洋過程監(jiān)測

本項目試圖闡明基于自適應(yīng)機器人采樣與人決策相結(jié)合的環(huán)境場 模型綜合的基本原理

莫爾斯

MORSE項目是一個模擬的范圍操作，旨在評估認知模型和代理人 有效性，以提高個人和團隊的表現(xiàn)。

在移動障礙中的導航

機器人在可重構(gòu)環(huán)境中工作的自主運動規(guī)劃和控制。

NavPal

城市環(huán)境的安全和獨立導航是無障礙城市的關(guān)鍵特征。有體力挑 戰(zhàn)的人需要實用的，可定制的，低成本的和易于部署的機動性輔 助設(shè)備，以幫助他們安全駕駛城市環(huán)境。技術(shù)工具提供了使殘疾 人能夠克服一些日常挑戰(zhàn)的機會。

針頭轉(zhuǎn)向腦部手術(shù)

我們正在開發(fā)針對微創(chuàng)導航的靈活針頭的高精度比例轉(zhuǎn)向。

PeepPredict

我們正在應(yīng)用機器學習技術(shù)來模擬和計算各種環(huán)境下人們的長期 和短期軌跡。

規(guī)劃操作

開發(fā)自主操作的算法。

ProbeSight

我們正在使用攝像機給超聲波傳感器的視覺。這可能最終導致超 聲數(shù)據(jù)在其解剖上下文中的自動分析，如從具有關(guān)于患者的外部 的自己的視覺輸入的超聲探頭中獲得的。我們正在探索安裝在探 頭上的攝像頭，以及可以查看患者外部大部分的光學跟蹤式獨立 攝像頭。

ACCESS Paratransit運輸?shù)膶崟r調(diào)度

該項目的目標是通過開發(fā)和部署動態(tài)的實時調(diào)度技術(shù)來提高輔助 服務(wù)提供商管理日常運營的有效性。

無障礙公共交通RERC

我們正在研究和開發(fā)方法，以幫助消費者和服務(wù)提供商設(shè)計和評 估無障礙運輸設(shè)備，信息服務(wù)和物理環(huán)境。

河流映射

這個項目正在開發(fā)技術(shù)，以從低空旋翼飛機映射河流環(huán)境。面臨 的挑戰(zhàn)包括處理河流和周圍樹冠的不同外觀，間歇性GPS和高度有 限的有效載荷。我們正在開發(fā)自監(jiān)督的算法，可以從車載攝像頭 分割，以確定前方河流的走向，我們正在開發(fā)能夠繪制海岸 線的設(shè)備和方法。

Roboceptionist

與戲劇部合作，我們正在開發(fā)長期的社交互動技術(shù)。

機器人傳感器船

我們提出了一個自主的機器人傳感器船（RSBs）開發(fā)的湖泊和河 流淡水質(zhì)量評估和我們的多級自治機器人遠程監(jiān)控架構(gòu)（MARTA） 控制。

機器人的地下救援意識

機器人是地下救援行動（如礦難）救生的潛在工具。人類救援人 員受到勞動力，爆炸危險，空氣質(zhì)量，煙塵可見度，精神壓力和 身體耐力的阻礙。

強大的自主高速公路駕駛行為

這個項目的目標是發(fā)展強大的自主高速公路駕駛行為，包括：距 離保持處理入口坡道; 高密度車道選擇和合并; 推理傳感器的信 心，退化和失敗; 并容納人與環(huán)之間的互動。

公路工作區(qū)的魯棒性檢測

這個項目正在開發(fā)計算機視覺算法來檢測和分類公路工作區(qū)。

UGV的安全性

靈活的，基于行為的安全方法降低了操作大型，快速移動的UGV 風險。

MEMS的原理圖設(shè)計

我們已經(jīng)開發(fā)了節(jié)點模擬軟件，以便使用MEM組件的MEM分層結(jié)構(gòu) 來實現(xiàn)MEMS設(shè)計的結(jié)構(gòu)化表示。

科學自治

科學自治項目旨在通過自動檢測相關(guān)科學特征，特征屬性分類以 及即時響應(yīng)的勘探計劃，提高機器人行星調(diào)查的準確性和有效性。

搜尋及救援

為城市搜索和救援人員提供更多的技術(shù)工具來幫助尋找和拯救自 然災害的受害者。

感覺和避免

我們正在開發(fā)自主感知和避免的無人機（U****）。

形狀穩(wěn)定的身體框架

蛇機器人設(shè)計

分析設(shè)計蛇機器人的重要因素，并實施新的設(shè)計。

社交機器人

我們正在開發(fā)具有個性的機器人。

軟組織模擬整形手術(shù)

聲波手電TM

我們正在開發(fā)一種醫(yī)學可視化方法，將實時超聲與直接的人 類視覺相結(jié)合。

特種作物自動化

可持續(xù)特種農(nóng)作物綜合自動化農(nóng)業(yè)項目團隊由美國國家機器人工 程中心（NREC），佛羅里達大學，康奈爾大學和約翰迪爾公司為 柑橘種植者提供精準的農(nóng)業(yè)和自動化設(shè)備。

堆疊計劃

生成多面體鈑金零件的計劃。

壓力測試自治系統(tǒng)

自治體系結(jié)構(gòu)（STAA）的壓力測試發(fā)現(xiàn)了其他類型的測試不太可 能發(fā)現(xiàn)的自治系統(tǒng)安全問題。

掃描監(jiān)測

NREC開發(fā)了清掃監(jiān)視系統(tǒng)（SMS），用于訓練士兵和排雷人員使用 手持地雷探測器。

航空機器人基礎(chǔ)設(shè)施分析師（ARIA）

航空機器人基礎(chǔ)設(shè)施分析師（ARIA）快速創(chuàng)建全面，高分辨率，語義豐富的基礎(chǔ)設(shè)施三維模型 - 基礎(chǔ)設(shè)施檢查的交互式助手。

電纜差動（ECD）腿

我們正在設(shè)計一種雙足機器人，能夠跑步，步行，跳躍，跳躍，并且通常以高度動態(tài)的方式表現(xiàn)。

將曲面表示轉(zhuǎn)換為體積表示

該項目的目標是將從感測數(shù)據(jù)中自然產(chǎn)生的基于表面的表示轉(zhuǎn)換 為CAD和BIM所需的體積表示。

可再生能源交通能源（TERRA）

我們正在開發(fā)一個機器人表型系統(tǒng)，用于作物快速選育決策。該 系統(tǒng)將傳感器置于天篷內(nèi)進行測量，無法從上方或下方觀察到。然后使用機器學習和計算機視覺算法從原始傳感器數(shù)據(jù)生成表型 數(shù)據(jù)。

尋寶：拾取隊伍

我們正在開發(fā)一個單一的異構(gòu)人機器人團隊，能夠有效地定位感 興趣的對象（寶藏）分布在復雜的，以前未知的環(huán)境。

樹庫存

樹木庫存系統(tǒng)使用車載傳感器來自動計算和映射果園中樹木的位 置。

隧道映射

NREC正在開發(fā)一種低功耗，小型，輕量級系統(tǒng)的研發(fā)工作，通過 精密隧道繪圖程序生成精確的隧道三維地圖。

TURBO-PLAN：互動任務(wù)計劃顧問

地下采礦作業(yè)員協(xié)助

自動化連續(xù)采礦機和屋頂錨固單元的功能。

自然變化環(huán)境下的車輛定位

這個項目的目的是開發(fā)地點匹配的方法，這些方法對短期和長期 的環(huán)境變化是不變的，以支持GPS拒絕情況下的自主車輛定位。

非常崎嶇的地形非完整軌跡生成和運動規(guī)劃流浪者

我們正在開發(fā)用于局部路徑規(guī)劃和使用約束搜索空間的最佳區(qū)域 運動規(guī)劃方法的粗糙的terraintrajectory生成算法。

利用最優(yōu)生成抽樣策略的可視化產(chǎn)量映射

這個研究項目的目的是開發(fā)方法，自動收集視覺數(shù)據(jù)來推斷，估計和預測作物產(chǎn)量 - 生產(chǎn)高分辨率的產(chǎn)量地圖，在大規(guī)模和 準確。為了達到效率和準確性，統(tǒng)計抽樣策略是針對樣本數(shù)量，樣本位置，抽樣成本和作物估計準確度最佳的人機器人團隊設(shè)計 的。

機器學習部門名錄

計算機科學學院

卡耐基梅隆的機器學習部（MLD）于2002年推出了全球首個機器學 習博士課程，該計劃每年都在不斷增加。我們有來自16個不同國 家的不同國家的學生，他們都是學士或碩士。我們的一些學生有 行業(yè)經(jīng)驗，并已決定回到學校。我們現(xiàn)有學生的背景包括計算機科學，數(shù)學科學，工程學，自動化，商業(yè)經(jīng)濟學，計算生物學，金融學和神經(jīng)科學。

在2015年，我們增加了5年制碩士課程，也是統(tǒng)計與機器學習本科 專業(yè)。

2014年8月，我們開設(shè)了機器學習碩士學位作為終端學位。我們 還提供機械學習的二級碩士學位，只提供給當前的卡耐基梅隆博 士學生和匹茲堡校區(qū)的CMU工作人員。

2012年1月，我們?yōu)榭�耐基梅隆大學本科生提供了機器學習本科專 業(yè)。

我們的教職員工在機器學習領(lǐng)域享有盛名，包括（6）AAAI研究員，（4）ACM研究員（4）IEEE研究員，并因其在機器學習，機器人 技術(shù)，人工智能，統(tǒng)計學和計算機科學。我們的學生也獲得了無 數(shù)獎項，我們的畢業(yè)生繼續(xù)在眾多領(lǐng)域做出貢獻，在頂尖大學任 教，或者在谷歌和雅虎研究院等地找到工作。

蓋茨希爾曼中心，8樓

匹茲堡，賓夕法尼亞州15213-***

研究咨詢：部門查詢：Eric Xing

Eric Xing

研究副主任

部門負責人助理

未來博士學生查詢：預期MS學生查詢：黛安•斯蒂爾

黛安Stidle

研究生項目經(jīng)理

Dorothy Holland-Minkley

碩士項目協(xié)調(diào)員

epxing**[ta]**cmu.edu

sharonw**[ta]**cmu.edu

diane**[ta]**cmu.edu

dfh**[ta]**cmu.edu

機器學習部門研究

以下是ML研究項目和實驗室的樣本。額外的研究項目在個別教師 的主頁上進行描述。

autonlab

AUTON實驗室

我們的主要研究是有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，使大量的數(shù)據(jù)能夠處 理有趣的統(tǒng)計和學習方法。我們對底層的計算機科學，數(shù)學，統(tǒng) 計學和我們工作的實際應(yīng)用非常感興趣。我們與食品安全分析公共衛(wèi)生機構(gòu)，核安全專家，設(shè)備隊管理人員，社交網(wǎng)絡(luò)人員，天體物理學家，生物學家，藥物公司，勘探公司和機器人專家密切 合作。

www.autonlab.org

brainimage

腦分析研究組

我們小組開發(fā)統(tǒng)計機器學習算法來分析fMRI數(shù)據(jù)。我們特別感興 趣的算法，可以學習識別和追蹤引起觀察功能磁共振成像數(shù)據(jù) 認知過程。

http://www.**.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo- 73/www/index.html

細胞組織者

由計算生物學系主任Bob Murphy和機器學習部門的一名教師組成 的團隊正在將衍生的建模方法與主動學習相結(jié)合，以建立一 個持續(xù)更新，全面的蛋白質(zhì)定位模型。獲得細胞內(nèi)所有蛋白質(zhì)定 位的完整以及它在不同條件下如何變化是一項重要但艱巨 任務(wù)，鑒于人體內(nèi)有一百種細胞類型，數(shù)以萬計的蛋白質(zhì)表達于 每種細胞類型，以及超過一百萬種條件（包括存在潛在的藥物或 致病性突變）。自動顯微鏡可以幫助快速獲取大量的，http://www.murphylab.cbi.cmu.edu/CellOrganizer/

飛馬數(shù)據(jù)庫組

卡耐基梅隆大學的數(shù)據(jù)庫組專注于高性能數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)，多媒 體和數(shù)據(jù)挖掘。我們參與了許多跨學科的工作，并與CMU的其他一 些小組密切合作。

http://www.**.cs.cmu.edu/db-site/

querindipity

Querendipity

工作科學家需要跟蹤大量的信息 - 除了科學文獻（目前每年增長 百萬篇文章）之外，生物學家需要了解什么時候獲得了可能影響 他們的新的高通量實驗結(jié)果工作。傳統(tǒng)上用于解決這個問題的生 物學模型是創(chuàng)建一個手工策劃的實驗結(jié)果和文獻的社區(qū)數(shù)據(jù)庫。Querendipity項目旨在創(chuàng)建一個管理和分發(fā)科學數(shù)據(jù)的新模式。Querendipity是一種個性化的自適應(yīng)信息系統(tǒng)，通過將多種數(shù)據(jù) （包括非結(jié)構(gòu)化文本）松散地集成到一個單一的結(jié)構(gòu)中，可以使 用“無模式相似性查詢”來查詢 - 這與關(guān)鍵字查詢相似，http://www.**.cmu.edu/~wcohen/querendipity/

RTW閱讀網(wǎng)頁

電腦能學會閱讀嗎？我們這樣認為。閱讀網(wǎng)絡(luò)”是一個研究項 目，試圖創(chuàng)建一個計算機系統(tǒng)，隨著時間的推移閱讀網(wǎng)絡(luò)。自 2010年1月以來，我們的計算機系統(tǒng)NELL（Never-Ending Language Learner）一直在不斷運行，試圖每天執(zhí)行兩項任務(wù)：一是試圖從數(shù)億網(wǎng)頁中的文本中“讀取”頁面（例如，playsInstrument（George_Harrison，吉他））。其次，它試圖 提高閱讀能力，以便明天可以更準確地從網(wǎng)上提取更多的事實。http://www.rtw.ml.cmu.edu/rtw/

TVN帆船實驗室

實驗室小號 tatistical 甲 rtificial 我 NTE 大號 ligence＆ IN tegrative? enomics

在項目的圖形模型，貝葉斯方法，推理算法和學習理論分析和采 礦高維，縱向和生物序列，系統(tǒng)基因調(diào)控的生物調(diào)查，遺傳變異 的統(tǒng)計分析的關(guān)系數(shù)據(jù)計算和比較基因組分析，人口統(tǒng)計學和疾 病聯(lián)系統(tǒng)計學習在文本/挖掘，視覺和機器翻譯中的應(yīng)用

http://www.**iling.cs.cmu.edu/