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驶向理想中的人工智能未来,见证人工智能各项落地实践

作为中国人工智能技术和产业领域规模最大、影响力最强的专业会议之一,2017全球人工智能技术大会汇聚了全球人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英,在48小时的议程中,立体剖析了技术大牛与产业明星眼中的人工智能,硕果累累。 在首日精彩纷呈的主题报告与尖峰对话后,大会的第二天为主题分论坛专属,围绕人工智能技术、投资、创新和行业应用多个维度进行探讨,带来了大量超规格干货内容。多达12场的分论坛,涵盖了智能驾驶、机器人、深度学习、脑科学、智能金融和智能投资等领域,解读人工智能产业落地的正确姿势。堪称人工智

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    报名 | 数智技术应用与安全清华论坛报告主题征集

    活动背景 在数智化时代的浪潮中,大数据、人工智能等技术的快速发展,推动着整个社会加速变革,不断改变着我们的生产和生活方式。然而,全球数智安全问题的频发也成为我们无法忽视的话题。如何让人类社会既充分享受数智化技术和应用带来的福利,又保证数智安全,值得我们长期共同关注。 为了深入探讨数智技术应用及其在各领域的安全问题,清华大学软件学院、清华大学大数据研究中心与大数据系统软件国家工程研究中心将定期主办“数智技术应用与安全清华论坛”。该论坛将提供开放的交流平台,集中讨论数智技术前沿、应用前沿、以及技术、应用、业务的

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    倒计时3天!YEF会场“划重点”,鄂维南、郝景芳等顶流专家将“出没”在这些精彩环节中!

    计算行业各方聚焦关注的YEF 2022将于2022年6月9-11日在北京、苏州等城市线上线下联动举办,届时大会将通过多家网络平台直播,覆盖全程精彩。现已进入倒计时3天,务必抓紧时间报名,免费在线参会。今天我们将“剧透”几位YEF 2022的重磅顶流专家,以及他们出现的精彩环节,场场精彩,值得期待!(本文后附大会完整日程及直播间入口) YEF为青年精英提供交流和展示的平台,每年计算行业不同领域专家汇集于此,共同探索中国计算行业的发展新思路。今年大会共设有9个特邀报告、2场大会论坛、6个思想秀、15个科技创业

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    快讯 | 大数据系统软件国家工程实验室承办2018软博会 “大数据赋能实体经济” 高峰论坛

    7月1日,由工业和信息化部、北京市人民政府主办,清华大学大数据系统软件国家工程实验室和国家工业信息安全发展研究中心承办的2018软博会第五场高峰论坛 “大数据赋能实体经济”专题论坛在北京展览馆举行。工业和信息化部信息化和软件服务业司司长谢少锋,中国工程院院士、大数据系统软件国家工程实验室主任孙家广,北京市经济和信息化委员会智慧城市建设处(大数据应用处)副处长刘旭,中国工程院院士谭建荣,中国农业科学院农业信息研究所副所长周国民,清华大学软件学院院长、数据科学研究院副院长、大数据系统软件国家工程实验室执行主任王建民教授,美国SRII服务研究与创新协会总裁、清华大学软件学院访问教授Kris Singh,国家工业信息安全发展研究中心副主任万鹏远,河北省张北县人民政府县长李鹏举等出席本次论坛。本论坛还邀请了若干大数据行业实体经济企业家,共话“大数据赋能实体经济”。本次论坛由国家工业信息安全发展研究中心纪委书记郝志强主持。

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    现实需求巨大,技术尚未成熟,学界与业界该如何迎战?CCAI 2017“语言智能与应用”论坛带你寻找答案

    ✎ 文 | 白岩 作为人工智能皇冠上的明珠,自然语言理解不断吸引着学术界与产业界的目光。然而,在这个极具挑战性领域,若干理论问题和技术难题尚未得到根本解决,而现实生活和社会中又面临着巨大的应用需求。如何通过学术界和产业界的共同努力,让其在实际应用中发挥更大的作用,在研究与应用的相互反馈中共同进步呢? 为此,在即将于 7 月 22 -23 日举行的中国人工智能大会(CCAI 2017)上,中国科学院自动化研究所研究员宗成庆博士牵头组织了一场以“语言智能与应用”为主题的专题论坛,邀请了中国科学技术大学

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    混沌工程在云原生中间件稳定性治理中的实践分享

    导语 由中国信息通信研究院举办的首届“精益软件工程大会”已于今日6月16日开幕。 关于精益软件工程大会 云赋新生,精益求精 随着云计算的蓬勃发展以及数字化转型的推进,各行业头部企业都已经开始云上软件开发实践,并形成了良好的带头和示范作用。云计算提升了软件开发运维效率,云测试打破了效能瓶颈进而提升软件质量,以混沌工程为代表的技术理念保障了云上系统稳定性。新一代软件工程将从开发效能升级、软件质量提升、系统稳定性保障三个维度全面革新。 在此背景下,中国信息通信研究院将举办首届“精益软件工程大会”。大会以“云赋

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    编程运动——无监督深度学习网络

    几个月前,我们开始讨论有关深度学习以及它在自然语言方面的一些相关问题。但是,在过去的几个月里,由于读者的一些其他要求,我们似乎有些跑题了。从本月起,我们会再度探索有关深度学习方面的相关知识。在之前的专栏中,我们讨论了如何使用监督学习技术来训练神经网络。这些学习技术需要依赖大量的标记数据。鉴于当今最先进的神经网络的结构之复杂,层次之深,我们需要大量的数据,以便我们能够训练这些深度神经网络而不会使其过度拟合。但是,我们想要获取带标签的注释数据并不容易。举个栗子,在图像识别任务中,我们需要将特定的图像片段绑定在一起以识别人脸或动物。标记数百万张图片需要付出相当大的人力。另一方面,如果我们使用的标记数据较少,那么测试数据的性能就会过度拟合从而表现不佳。这就导致了一个在许多情况中都会遇到的问题(深度学习是一种理想的解决方案)——由于缺乏大量的标记数据而没有得到解决。那么我们是否有可能建立基于无监督学习技术的深度学习系统?

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    直击镁客网VR论坛现场,众大佬公布行业布局和战略

    4月14日,工信部发布了《虚拟现实产业发展白皮书》。白皮书中提到“虚拟现实正处于产业爆发的前夕,即将进入持续高速发展的窗口期,可以预见,在未来的半年到一年内,虚拟现实消费市场将迅速爆发,行业应用有望全面展开,文化内容将日趋繁荣,技术体系和产业格局也将初步形成,我国虚拟现实产业若不尽快布局,将再次陷入落后和追赶国外的局面。” 这里,我们可以看到的是政府对于布局VR的急迫之情。也标志着VR作为一个新的产业,除了火热的资本市场,将正式上升到国家层面,获得顶层设计者自上而下的支持。 但同时,工信部电子信息司司长刁

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    访谈 | 与吉林大学统计系教授聊聊时间序列分析

    本文由经管之家CDA数据分析师独家整理,转载请注明来源 前不久,经管之家邀请到了吉林大学数据学院概率统计系教授朱复康博士参与了论坛的线上互动问答,与广大坛友就时间序列分析、保险精算等内容进行了交流,小编将问答内容整理如下,以飨读者。 本期嘉宾 朱复康博士,吉林大学数学学院概率统计系教授,研究方向为时间序列分析、保险精算,主要教授时间序列分析、多元统计分析与线性模型、统计软件、概率统计、数理统计、多元统计分析、统计基础等研究生和本科课程,新加坡南洋理工大学访问学者, 美国佐治亚理工学院博士后,现兼任吉林省工业

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