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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。
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。
物联网的传输技术正在从有源时代向无源时代迈进。今天的报告将介绍无源WiFi通讯的最新进展,无源原生WiFi传输系统,Chameleon。该系统可以利用用环境中的非受控WiFi信号作为激励源,就可以原生WiFi的无源传输。经过测试,该系统的最高吞吐率可达到1Mbps,并兼容平板、手机和各类桌面电脑,包括iOS、Android和Windows等。由于原生性和超低功耗的主要特点,该技术有望成为未来无源传...
多维分类(muti-dimensional classification)是一类重要的多义性对象分类框架,在该框架下每个对象与多个类别变量相关,各类别变量基于异构标记空间刻画对象的语义。多维分类已在文本分类、众包学习、辅助医疗诊断等领域得到成功应用。本报告将从三方面介绍多维分类的研究现状:首先,简要讨论多维分类的问题设置及其与相关分类框架的关系;其次,对现有多维分类算法进行总结并介绍我们在该方面的...
2023年10月21日,2023年江苏省研究生人工智能创新及应用学术创新论坛在江苏徐州召开。此次会议由江苏省研究生教育指导委员会主办、中国矿业大学研究生院和中国矿业大学计算机学院承办、江苏省人工智能学会和徐州市人工智能学会协办。江苏省人工智能学会理事长、南京航空航天大学陈松灿教授,江苏省研究生教育指导委员会委员、江苏省人工智能学会副理事长、苏州大学李凡长教授,校研究生院副院长管红杰出席开幕式。学术...
为深入贯彻党的二十大精神,落实党中央关于青年科技人才工作的部署,坚持党对新时代青年科技人才工作的全面领导,激励引导青年科技人才大力弘扬科学家精神,助力科技创新和经济社会高质量发展。2023年9月22日下午,第12届国际图象图形学学术会议ICIG 2023“可信视觉计算青年论坛”在南京钟山宾馆举办。本次论坛由中国图象图形学学会主办,CSIG青年工作委员会承办,论坛组织者为四川大学胡鹏副研究员、山东师...
2023年5月19日至21日,在第七个全国科技工作者日来临之际,第五届中国机器人技能大赛暨机器人创新与实践论坛在南京工业大学落下帷幕。天津大学、中国人民解放军陆军工程大学、南京工业大学等10所院校14支参赛队伍喜获冠军。
2023年3月1日,“冀科创新”论坛—河北“智慧健康”大讲堂在院机关一楼报告厅开讲。本期大讲堂关注医学大数据挖掘,主讲嘉宾张彦春教授做了题为“智慧医疗:医学大数据挖掘及AI在疾病监测预警及健康管理的创新应用”的报告,相关领域科研人员100余人参加。
2022年12月29日,由北京大学武汉人工智能研究院举办的智能·文明·道路|第三届中国计算社会科学论坛,通过线上会议与直播平台相结合的方式成功举办。本次论坛主题为“智能社会治理与智能体仿真模拟(ABM)”,采用“小同行”模式,邀请七位资深专家分别从人类文明动力学、新冠疫情模拟预测、计算实验方法、农业减碳政策与技术仿真、新能源转型中ABM方法、观点动力学与演化博弈论的结合以及ABM建模参考准则及描述...
党的二十大报告指出,推进健康中国建设,把保障人民健康放在优先发展的战略位置。
2022年11月11日下午园林园艺中心2022年度第12期园林论坛活动在园林园艺中心会议室开展。这次活动邀请了版纳植物园科技信息中心副主任朱仁斌博士,就植物园联盟图片数据标准体系建设相关的内容做了分享。园林园艺中心职工与学生二十余人参加了活动。
C-FAIR看未来系列论坛--基于时空大数据的推荐系统研究。
在三维环境中导航是智能系统(如军事搜救机器人,家庭服务机器人)应用在现实世界中的一项重要能力。在静态且可充分探索的环境中,借助地图定位智能系统能达到令人满意的导航性能。然而对于动态且未知环境,现有技术由于缺乏准确的地图而无法进行高效的导航。相比于机器,人类依赖于对目标先验知识(如视觉信息,上下文环境布局等),可以轻松在未知动态环境中高效地寻找目标物体。如何将人类的视觉导航能力赋予机器是视觉导航任务...
光学文字识别(OCR)技术在图像理解、信息录入、智慧金融、智能办公、身份认证、电子商务等诸多领域有非常广阔的应用前景,是计算机视觉及人工智能领域的重要研究问题之一。近年来,基于数据驱动的深度学习方法已成为主流,但其性能极大依赖费时费力的海量样本收集和标注。在本报告中,我将从如何低成本生成/利用大规模数据、如何通过降低模型训练对标签的依赖这两个新的角度来介绍文本识别领域的一些最新进展,包括可学习数据...
机器学习的结果正确性、模型鲁棒性是大数据智能安全可信应用中不可回避、必须解决的关键问题,而数据质量是机器学习技术发挥作用的重要基础。数据中的噪声(特别是标签噪声),使得机器学习算法很难从数据中挖掘出高度可信的规则(相对于数据分析任务)或训练得到精准的模型(相对于机器学习任务),从而必然导致源于数据的知识和决策产生严重错误或偏差。报告介绍了目前的一些噪声过滤理论和方法,并重点介绍了团队提出的自适应标...

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