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2023年4月8日晚,中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会人工智能与可视化发展战略研讨会在重庆大学举办。活动由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG可视化与可视分析专委会(VIS)和重庆大学计算机学院承办,与会专家围绕ChatGPT背景下的可视化发展方向开展热烈研讨。
CSIG文档图像分析与识别专业委员会学术微沙龙(简称:文档图像微沙龙)在线学术报告会第十六期于2023年4月4日成功举行。本沙龙由中国图象图形学学会主办,文档图像分析与识别专委会发起承办,中国图象图形学报协办。本场活动为阿里巴巴达摩院OCR专场,邀请2位算法专家:罗楚威、龙如蛟,分享CVPR 2023最新成果——1. 用于视觉信息抽取的几何关系预训练模型,2. 自然场景视觉信息抽取。微沙龙活动在B...
“这是一条从过去向未来的路,从数字地图、GPS到自动驾驶,就像从数字化到人工智能的过程……”4月18日,在中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会主办、长庆油田承办的2023年中国石油和化工行业人工智能技术发展大会上,斯伦贝谢科技服务(北京)有限公司中国创意工厂总监刘云龙形象地阐释了数字化与人工智能的距离。
2023年4月22日-23日,CSIG人工智能及机器视觉检测应用研讨会在陕西榆林市榆林学院成功举行。本次论坛由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG机器视觉专委会、CSIG视觉检测专委会、榆林学院科研处和榆林学院信息工程学院承办。会议旨在推动人工智能、图像图形技术在以榆林市为中心的陕甘宁蒙晋国家级能源富集区域的应用发展,加强区域内各高校研究所以及企业间的交流,约有430余人参加了此次活动。
Using knowledge-driven trajectory prediction is difficult to describe complex reasoning processes, and the use of expert prior knowledge can add too many subjective factors to the judgment process, wh...
2023年4月13日上午,由中国人民大学交叉科学研究院和高瓴人工智能学院主办的“生成式人工智能的发展与治理”学术研讨会在我校成功举办。来自最高人民法院、中国科协的专家,以及来自中国人民大学、清华大学、对外经济贸易大学等高校的学者参与了研讨。
中国图象图形学学会(CSIG)可视化高峰论坛-长沙(以下简称可视化高峰论坛)暨第一届智能设计长沙高峰论坛于2023年4月14日在北京大学长沙计算与数字经济研究院成功举办。本次可视化高峰论坛由中国图象图形学学会、北京大学长沙计算与数字经济研究院主办,中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会、研究院智能设计中心承办,湖南湘江新区移动互联网及应用软件(含5G应用)产业链推进办公室协办。
Quantum artificial intelligence (Quantum AI) is an emergent interdisciplinary field that explores the interplay between artificial intelligence and quantum physics. On the one hand, judiciously design...
2023年4月27日:视觉基础模型及应用。
由中国科学院自动化研究所牵头承担的国家重点研发计划“文化科技与现代服务业”重点专项“产业大脑技术与平台研究开发与应用”项目,于2023年4月7日在北京召开项目启动暨实施方案咨询会。中科院自动化所科技处处长韩伟主持会议。
量刑问题关乎刑罚公正,是刑事正义的终极体现。为了“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”,国家持续推进量刑规范化改革,发展智能审判辅助系统,这对量刑计算的可解释性和可靠性等提出了很高要求。针对目前深度学习的可解释性缺陷和通用线性模型的适用性局限,我们以我国刑法及量刑指导意见为依据,建立了具有可解释性的非线性量刑模型, 提出了新的非线性递推辨识算法, 证明了在一般数据条件下算法的全局收敛性...
2023年4月20日:基于二维材料的感知-存储-计算器件。
2023年4月7日下午,武汉大学导航与位置服务研究室副教授李明做客工学院精工讲坛,以“AI视觉在自主无人机感知定位和生态环境应用中的创新”为主题与工学院百余名师生进行学术交流。报告由宗望远教授主持。
为进一步深化创新创业教育改革,促进创新创业教育深度融合专业教育,提升辽宁理工学院学生创新能力和参与研究项目水平。2023年4月8日,创新创业学院、科研学科处、团委共同邀请我校智能工程学院蒲宝明教授在图书馆学术报告厅作了《ChatGPT将改变你我他》的学术讲座,全校5000余名学生通过主会场、分会场聆听,团委书记姜可心主持本次学术报告会。
深度学习作为一种黑箱模型,是通过大量计算实验得到的,其数学原理逐渐引起研究者的广泛关注,同时在各科学领域得到广泛应用。该报告将从两种不同的角度简要介绍深度学习的数学理解与认识:一、从多层卷积稀疏编码模型的编码初始化和字典矩阵设计的角度,建立跨连神经网络与多层卷积稀疏编码模型的等价联系;二、提出深度残差神经网络是在Wasserstein空间学习测地曲线的理论。最后,将简要介绍深度学习如何赋能空间组学...

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