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海洋遥感中卷积神经网络应用—海洋所发表AI海洋学文章（图）
神经网络应用 海洋遥感 观测
2024/1/4
2024年1月4日，中国科学院海洋所李晓峰研究团队详细总结了卷积神经网络架构（CNN）在海洋遥感中的应用，研究成果在IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine（影响因子13.925）发表。过去40年里，遥感技术的不断发展极大地推动了海洋观测的进展，使海洋数据进入了大数据时代。高效、准确地处理和分析海洋大数据，以解决基于这些数据的实际问题，已成为一项重大挑...
人工智能与软件工程前沿论坛（图）
人工智能 软件工程
2024/1/2
华南理工大学软件学院人工智能与软件工程前沿论坛。时间：2024年1月6日。地点：广州大学城华南理工大学软件学院B8报告厅。主席：杨晓伟教授。
近日，上海科技大学信息科学与技术学院王成课题组成功开发出基于级联光注入锁定半导体激光芯片的深度储备池光计算机。该成果以“Deep photonic reservoir computing recurrent network”为题在国际知名期刊Optica上发表。
浙江工商大学计算机科学与技术学院获批两项“领雁”研发攻关计划（图）
领雁 智能检索 跨模态数据 智能计算
2023/12/29
近期，浙江工商大学计算机科学与技术学院董建锋研究员、杨文武教授获批“领雁”研发攻关计划。这是浙江工商大学计算机科学与技术学院科研工作的一项重大突破，也是对浙江工商大学计算机科学与技术学院在计算机科学与技术领域研究的高度认可。
浙江工商大学计算机科学与技术学院获批浙江省国际科技合作基地（图）
浙江省 科技合作 大数据
2023/12/29
近日，浙江省科技厅公布了2023年度浙江省国际科技合作基地名单，浙江工商大学计算机科学与技术学院刘东升副院长牵头申报的大数据科学与工程浙江省国际科技合作基地成功获批。
近日，浙江省科学技术厅公布了2023年度省级国际科技合作载体认定名单，浙江师范大学计算机科学与技术学院申报的浙江-韩国计算智能联合实验室被认定为省级国际联合实验室，这也是浙江师范大学首个省级国际联合实验室。
迁移学习，研究的是训练数据与测试数据来自不同联合概率分布条件下的机器学习问题。联合概率分布的不一致性，是迁移学习的本质性问题。本报告将对迁移学习的联合概率分布对齐算法的核心思想以及关键技术进行介绍。希望本报告能够对从事相关领域的研究人员提供一些新思路。
本报告主要介绍近年来新一代人工智能的前沿进展及其在经济发展和社会进步各大支柱产业中的赋能应用情况。重点介绍负责任的人工智能理论发展体系和以深度学习为代表的新一代人工智能在加速推进“人工智能驱动的科学研究”方面的概况，并结合”AI+"模式在若干重点行业的典型应用案例展示新一代人工智能的产业赋能现状，并探讨新一代人工智能未来的发展趋势。
2023年12月22日，广州诺顶智能科技有限公司与华南理工大学合作共建芯片半导体人工智能联合实验室揭牌仪式在华南理工大学软件学院举行。双方将在产教融合、实验室共建、科技创新、人才培养方面达成了广泛共识，推动合作向更深层次发展。
近日，国家科技部公布了2023年度国家重点研发计划“工业软件”重点专项评审结果，西北工业大学软件学院张仕进教授主持的“超快激光加工过程多尺度仿真与监测控制软件”项目获批立项，项目总经费2400万元，其中中央财政经费900万元。这是西北工业大学软件学院首次作为项目牵头单位获批国家重点研发计划项目，同时也是西北工业大学太仓智汇港教师中获批的首个国家重点研发计划项目（重点专项）。
川菜人工智能重点实验室2023年开放基金立项公告（图）
川菜人工智能 2023年 开放基金
2023/12/26
根据四川省社科联、四川旅游学院及川菜人工智能重点实验室开放基金项目相关管理办法，经初审、学术委员会复审及终审，最终2023年度立项56项目，川菜非遗技艺传承与数字化研究5项目，川菜人工智能综合性人才培养模式研究13项，川菜与人工智能融合发展研究8项，川菜智能烹饪装备及系统设计、研发及应用研究13项，人工智能与预制川菜融合发展研究17项。
2023年12月22日至23日，第二届大学生区块链安全技术与创新应用竞赛在江苏无锡落下帷幕。该竞赛由中国计算机学会（CCF）主办，上海交通大学、南京信息工程大学联合承办，比赛意在促进区块链人才培养和加快国内区块链安全生态建设。该竞赛设有特等奖、一等奖、二等奖、三等奖四个级别的奖项，其中特等奖1队，一等奖3队，二等奖6队，三等奖9队，共设19个奖项。
计算机学科前沿论坛之二十——程序分析驱动的软件智能质量保障（图）
程序分析 软件测试
2023/12/24
软件质量问题难以预知。软件质量保障技术，包括测试、调试、重现等，可以有效降低人力消耗，提升软件生产效率。本报告围绕现代软件的质量保障的智能化，介绍程序分析驱动的软件质量保障的实践基础，及近期对该领域研究的浅显思考。
人工智能模型预测超重原子核的衰变模式和半衰期
人工智能 超重原子核 衰变模式 半衰期
2023/12/21
近期在《核科学与技术》杂志上发表的一篇论文显示，在理解超重核的衰变过程方面取得重大突破。这篇论文采用了随机森林机器学习算法，为原子序数超过118的元素的衰变模式和半衰期提供了新的见解。
