近日，来自 THU F205 CV Lab 的 Jackie Tseng 同学更新了人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域的学术会议时间列表。 机器之心对此进行了整理，以方便大家查阅截稿日期等信息，有投稿意向的同学不要错过了哦~ 2018 年已经过去了 66% 左右，ACL、CVPR、ICML、ICLR 等学术会议也已经开完，众多学术圈的朋友们如今可能都在为 NIPS 2018 论文 rebuttal 而奋战，但是不是更多的人在为 2019 年的学术论文而做准备？ 因此我们把这份由 THU F205 CV Lab Jackie Tseng 同学更新的 2018-2019 人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域学术会议时间列表推荐给大家，明年的学术会议参与规划就看它了 图注：2019 年 CVPR 会议信息 因 NIPS 2018、KDD 2018 等学术会议还未召开，因此部分会议是 2018 年的信息，如下： 此外，值得一提的是，顶级学术会议 IJCAI
ACM SIGMOD/PODS 2019 数据管理国际会议6月30日到7月5日在荷兰首都阿姆斯特丹召开。 每年SIGMOD大会都会吸引来自全球各国的数据库领域牛人大咖参会交流，这将是一场精彩纷呈的数据库领域研究分享及交流切磋的盛会，今年大会全球有超过1000名与会者，美洲占 35%、欧洲占 44%、亚洲占 SIGMOD 2019会场建筑-Beurs van Berlage SIGMOD 和 PODS 都是数据库领域的顶级会议，从 1991 年开始二者一直是一起举办。 与此同时，会议期间还有很多的专题 Workshop，它们大多也是有很多年历史的学术活动，例如专注于数据管理领域的 AI 技术应用的 aiDM，侧重于新硬件上的数据管理技术的 DaMoN，关注数据管理中的端到端的机器学习的 研究主题分别涉及数据库领域的热门研究方向：查询处理和查询优化、隐私/区块链、信息抽取。
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CCF表示，本次更新的原则是：在既有基础上进行微调，领域分布保持不变，期刊和会议的推荐类别保持不变。 比如在“人工智能”领域，A类会议与2015版相比只是顺序调整了，入选会议仍然是AAAI、NeurIPS、ACL、CVPR、ICCV、ICML、IJCAI这7个。 软件工程 / 系统软件 / 程序设计语言：ACM 的软件测试分析会议 ISSTA 由 B 提升到 A 类； 下面是“人工智能”领域的A类、B类和C类国际学术会议： ? ? ? ? ? 还需要说明的是，由于领域的交叉和视角的差异，同一刊物 / 会议在不同领域存在认识上的差异是正常的，本列表也只代表了 CCF 对这些会议和刊物的推荐建议。” 下面列举2019版《目录》的所有A类国际学术会议，供大家参考比较。完整《目录》请点击“阅读原文”获取。
机器之心整理 参与：李亚洲 近日，来自 THU F205 CV Lab 的 Jackie Tseng 同学更新了人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域的学术会议时间列表。 机器之心对此进行了整理，以方便大家查阅截稿日期等信息，有投稿意向的同学不要错过了哦~ 2018 年已经过去了 66% 左右，ACL、CVPR、ICML、ICLR 等学术会议也已经开完，众多学术圈的朋友们如今可能都在为 NIPS 2018 论文 rebuttal 而奋战，但是不是更多的人在为 2019 年的学术论文而做准备？ 因此我们把这份由 THU F205 CV Lab Jackie Tseng 同学更新的 2018-2019 人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域学术会议时间列表推荐给大家，明年的学术会议参与规划就看它了 图注：2019 年 CVPR 会议信息 因 NIPS 2018、KDD 2018 等学术会议还未召开，因此部分会议是 2018 年的信息，如下： 此外，值得一提的是，顶级学术会议 IJCAI
— William Shakespeare（莎士比亚） 现在一说起人工智能的起源，公认是1956年的达特茅斯会议。 这预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级、两条路线的斗争。 开聊达特茅斯会议之前，先说说 6 个最关键的人。 他的工作后来被万能的苏联数学家柯尔莫格罗夫（Kolmogorov）独立地发明了一遍，就是现在俗称“柯尔莫格罗夫复杂性”和“算法信息论”的东西。中国的计算理论学者李明现在是这个领域的大牛，曾有专著。 再说回海尔梅尔，他以 AI 不能帮助造武器打仗为理由，削减了对 AI 的大规模经费，但同时却重金资助了隐形飞机和空间武器技术，使美国在相关领域一直保持领先。 纽厄尔1981年的文章探讨了如何研究人工智能的历史，他总结了人工智能历史中不同思想的对立，他的方法也可以用来研究更广义的计算机科学，甚至可以拓展到不同科学领域和哲学。
人工智能的定义： 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够完成一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智能现阶段应用的领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。 人工智能现阶段应用的领域2.jpg 人工智能现阶段应用的领域3.jpg 2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等 3、医疗：利用最先进的物联网技术 ，个人助理（小爱、siri）等 未来领域期待 人工智能技术也是国家主导的八大高新领域之一，也是国家主导的发展方向，通过国家和各位科学家的科研成果不断创新，越来越多的分支领域一定会快速发展。
当你听到人工智能时，你可能会想到科幻和想象，但人工智能在牙科领域的未来是非常、非常真实的。 我们中的一些人还记得威尔·罗宾逊在20世纪60年代的《迷失太空》系列中忠实的机器人朋友。 人工智能(AI)一词和科学界对智能机器的官方追求实际上可以追溯到1956年达特茅斯和IBM的研究人员会议。 如今的人工智能正在入侵我们的日常生活，尽管是以更微妙的方式，比如Alexa和Siri这样的数字助手。现在，牙科领域的人工智能已经出现了! 通过人工智能，整个解释过程可以被自动化来评估整个图像，以更快更准确地检测出牙齿病变。显然，人工智能在牙科领域的应用将在未来一两年内迅速普及。 我们已经看到最近的产品介绍中加入了人工智能和机器学习的元素(AI/ML)。DEXVoice在芝加哥仲冬会议上发布，是一种由自然语言处理(NLP)支持的令人惊叹的技术。
同时在人工智能领域的大数据技术的发展又有哪些应用场景？让我们一起去探索。大数据的起源和发展随着互联网的广泛运用，云计算时代已经逐渐步入人们的生活，大数据在此背景下应运而生。 2011年，麦肯锡全球研究所发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告，对“大数据”进行清晰解释；2012年，瑞士达沃斯召开世界经济论坛，大数据是会议主题。 2012年，美国白宫颁布了《大数据研究与发展计划》，投入巨资到大数据研究领域。美国防部还开展XDATA项目，将大数据研究投入军事领域数据分析。在国内，2013年被称为大数据元年。 大数据技术在人工智能领域的应用大数据技术在人工智能领域的应用广泛，涉及智慧农业、智慧城市、智慧工业等诸多方面[。 伴随着智能化时代的来临，人工智能与大数据技术的结合将是今后大数据发展研究的重要主题。
为探讨人工智能技术在电力领域的应用前景和方向，寻找人工智能在电力领域的着力点和突破点，中国电科院于12月6日召开主题为“人工智能在电力领域的研究应用方向和关键技术”的二零八科学会议，中国科学院院士周孝信 、中国电科院总工程师汤涌、副总经理（副院长）王继业、副总经理（副院长）高克利出席会议，来自国网公司、科研单位、高等院校的50余位专家参加。 会议邀请9位知名专家就人工智能技术进展及其在电力系统中的应用实践和展望做专题报告。与会专家就人工智能在电力领域的研究应用方向和关键技术进行了热烈而深入的讨论，并初步达成共识。 王继业分析了人工智能在电网安全与控制、输变电、配用电、新能源、信息通信等领域的应用需求及前景，并提出全面支撑电网各环节、各领域、各区域人工智能需求的工作目标。 国家电网公司科技部姚建国处长指出，电网领域人工智能的研究应以场景应用为驱动，但从研发到实际应用还有很长的路要走，人工智能在电网领域的应用，应该先离线、后在线，确保系统的安全。
人工智能的关键技术是深度学习，通过模拟人类大脑的神经网络来读取、处理大数据，并找出其中规律，完成特定任务。以深度学习为关键技术的人工智能现已逐渐成为各国研发投入的重点，目前发展已到应用阶段。 尽管人工智能的发展早已渗透人们生活的方方面面，但你又是否清楚人工智能领域中都有哪些研究方向，它们的“代表作”又有些什么呢？面对琳琅满目的“智能化”产品时，了解人工智能的研究方向在哪里？ “有哪些领域”也是发展人工智能的必要环节之一。 图像处理与计算机视觉 图像处理主要是对图片进行还原、切割、匹配、增强；而计算机视觉主要是实现人脸检测、模式识别、图像处理。 博弈机器学习的思想在很多领域都大有用武之地，比如社交媒体、众包管理、交通疏导等等。 除了上述提到的这几点，人工智能值得我们研究的领域远远不止这些，如果大家感兴趣的话，我们下次再细细探究。 不论是生活还是社会，我们都能感受科技带来的改变，而人类对智能化的追求，就是在各领域真正实现人工智能的广泛应用。
导读：随着机器学习的不断发展，医疗领域也在发生巨大的变革，下面我们将对人工智能在医疗领域的实践做一个简单的介绍。 每次呼吸中都含有很多分子，这些分子能为我们提供某些疾病的病发信号。目前，对呼吸分析法的研究日益火爆，借此开发用于各种疾病（如癌症和肺部疾病）的非进入式诊断工具将是未来的一个趋势。 未来的疾病筛查可能远比你想的简单。因此，大方的进行呼吸吧！ 虽然每种选择都有其优缺点，但是安装假肢的方法会更普遍一些，相比活体移植，其排异反应更少，相关的成本也更低。 重构一只能完成各项任务的手臂是极具挑战的。 因此，开发基于核磁共振（MRI）的前列腺癌检测新技术，以提供更准确和更有效的诊断方法是非常有意义的。
EMNLP是由国际计算语言学协会下属特殊兴趣小组SIGDAT发起并组织的系列会议，是自然语言处理领域顶级的国际学术会议之一。 创立之初旨在关注统计机器学习方法在自然语言处理领域的应用，近几年随着基于大规模数据的机器学习方法（尤其是深度学习）的发展，使该会议迅速发展，会议人数逐年增加。 NAACL-HLT即是这个北美分会，一般简称为NAACL，HLT是强调对人类语言技术的专注和重视。虽然作为分会，但NAACL在自然语言处理领域也是当之无愧的顶级会议，每年选择在一个北美城市召开会议。 经过20余年的发展，是国内自然语言处理领域权威性最高口碑最好规模最大（2017年注册人次超过1千）的学术会议，是国内NLP学者每年都会参加的盛会，现场交流氛围极佳。 CSWS首次会议于2006年在北京举办，随后的近十年里，逐渐成为国内语义技术领域的主要会议。 CCKS2019已于今年八月在杭州举行，会议主题是知识智能。
人工智能热度很高，但泡沫也很大。人工智能在视频领域的应用已经走入寻常人的生活，人脸识别，视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外，人工智能还能为视频应用带来哪些变化呢？ 鲍金龙撰文，描述了人工智能在视频应用中的实践探索，涉及编解码器、超分辨率等。如果你在某一领域有深入探索与洞察，欢迎联contribute@livevideostack.com。 文 / 鲍金龙 序：人工智能来生今世 人工智能是一个非常广泛的领域，当前人工智能涵盖很多大的学科，大致归纳为六个： 计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）； 自然语言理解与交流（暂且把语音识别 这里值得强调几点： 第一） 目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。 举例来说，不可否认机器学习在计算机视觉领域发挥着越来越大的作用，但是传统意义上，通过人工建模，分析取得的模式识别，图像识别，图像增强仍旧是很成功的人工智能技术，并且也是机器学习进一步发展的基础。
2022年9月6日，FDA在官网发布文章，介绍了其监管科学探索的重点领域--人工智能，并列出了多个推进的案例。 考虑的因素包括人工智能的技术和实际应用，人工智能应用带来的新的监管问题，以及人工智能解决方案在FDA监管产品生命周期中的影响。 用于评估和报告AI/ML对数据采集因素变化的鲁棒性的评估方法。 影响人工智能的数字病理学应用的可重复性的技术因素。 评估人工智能在数字病理学应用中性能的可推广性的方法。 10- 设计和提供研讨会，向FDA工作人员介绍人工智能和ML，并展示如何将人工智能和ML应用于FDA的监管领域，因为这些技术的实施在受监管行业的范围内变得无处不在。 ---- 附：FDA监管科学探索的重点领域 参考资料 https://www.fda.gov/science-research/science-and-research-special-topics
人工智能的领域5G「嵌入式人工智能」技术 当今时代，是5G时代，嵌入式和人工智能都是热门话题，二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样的关系呢? 要实现人工智能的行为，必须使用嵌入式系统。 人工智能的领域庞大涵盖学科众多，应用范围也很多。 长期以来，形形色色的人工智能应用就在我们周围，可以说嵌入式开启了人工智能的进程，人工智能的目的是实现人类智力的替代，现在的人工智能像siri、aphago是典型代表。 要实现人工智能的行为，必须使用嵌入式系统，这就是现在所说的强人工智能与弱人工智能。具有行为能力的“弱人工智能”就是智能化工具，即MCU(微处理器)基础上的嵌入式应用系统，已有40多年历史。 万物互联、万物智能的新时代，嵌入式人工智能技术的发展也将使设备端具有更高的智能。5G物联网核心技术的发展，将全面释放人工智能潜能，带动智能设备的爆发。
导读：近日，在2018世界机器人大会主论坛上，中国电子学会发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望（2018-2019年）》。 中国电子学会依据国家出台的《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等一系列政策规划，调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业 ，组织拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者，系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告，遴选了十项最具特色的成长性技术，得出以下结论…… 来源：中国电子学会（ID：cieinfo 该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台，能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛，有利于扩大用户群体，未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域。 ? 该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析，达到促进脑机智能融合的效果，使人类沟通交流的方式更为多元和高效，未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。 ?
希望机器之心计划提交 ICML 2019 论文的读者们注意。 随着人工智能的火热，当前 AI 领域的学术会议也受到越来越多的关注，而这些学术会议的投稿规模也不断超越往届，据网友统计，近期 AI/ML/NLP/CV 顶会投稿规模分别为：EMNLP2018: 2137 例如 AAAI 2019 程序主席、南京大学周志华教授在谈到 AAAI 2019 7700 多篇论文提交量的时候，就评论说： 当前主要矛盾是够水平的审稿人数远不足以应付快速增长的巨量投稿数。 随便什么高水平会议，几千个投稿涌过去足以冲垮防线。除非不公开征文，否则似乎无解。这是会议机制本身的问题。 CS 重视会议的传统形成于 CS 还是小学科的时候，从业者多了之后问题就显现出来了，相对较大的子领域先遭殃。
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