搜索结果: 1-15 共查到“会议中心 计算机科学技术 学习”相关记录81条 . 查询时间(0.223 秒)
上海科技大学数学科学研究所举办2024机器学习与模型降阶研讨会（图）
2024 机器学习 模型降阶
2024/5/9
2024年4月20日，2024机器学习与模型降阶研讨会在数学科学研究所召开。会议邀请来自中国科学院、北京大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、山东大学、东方理工大学等十余位专家进行学术报告，内容围绕偏微分方程的机器学习方法与模型降阶方法，涵盖理论分析和在计算流体力学、石油工程等学科中的应用。
2023年12月17日，中国图象图形学学会第十六期珠峰论坛——智能感知计算与学习专题研讨会在海南海花岛成功举办。本次论坛由中国图象图形学学会主办，中国图象图形学学会青年工作委员会承办，执行主席由海南大学李华副教授、深圳大学王冉研究员、山东大学丛润民教授共同担任。
中国科学院高能物理研究所第三次人工智能深度学习研讨会召开（图）
第三次 人工智能 深度学习 研讨会 中国科学院高能物理研究所
2023/6/27
目前，人工智能大模型正处于快速发展阶段，以深度学习为代表的人工智能算法和大规模训练数据的结合，推动了大模型的兴起。在物理研究领域，人工智能大模型在数据分析与模式识别、物理模拟与预测、物理系统优化与控制等多方面均具有潜在的巨大应用前景。
2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE)于2023年6月10日至12日在无锡顺利召开。VALSE发起于2011年，每年举办一次，是Vision And Learning SEminar的简写，取“华尔兹舞”之意，本着“倡导学术平等，深度前沿交流；恪守科学精神，践行学术契约；热心学术服务，促进沟通合作”的理念和使命，旨在为全球计算...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：自适应学习与司法量刑：理论基础与实证分析
自适应学习 司法量刑 理论基础 实证分析
2023/4/19
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...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：从深度学习到智能空间组学：原理、方法与应用
深度学习 智能 空间组学
2023/4/13
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...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars： 从深度学习到智能空间组学：原理、方法与应用
深度学习 黑箱模型 计算实验
2023/4/18
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...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：基于自监督表征学习的图像聚类算法研究
自监督表征学习 图像聚类算法 语义伪标签
2023/4/17
自监督学习可以为图像聚类算法提供良好的表征，但是当表征和聚类同步学习时会存在一些问题。具体来说，基于对比的自监督学习方法通常需要大量的负样本来使得所有样本的表征分离，但是负样本会带来类别冲突，进而影响下游的聚类性能；反之，基于非对比的自监督学习方法虽然避免了类别冲突问题，但是由于缺少负样本，与聚类任务联合优化时容易造成聚类崩溃。本报告将围绕这两个问题，分别介绍基于语义伪标签和原型对比的图像聚类算法...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：神经网络算子学习中的结构化损失函数与表征
神经网络 算子学习 结构化损失 函数与表征
2023/4/19
偏微分方程在许多学科和工程应用中扮演着重要的角色，例如物理系统的建模，计算化学，流体力学和数值天气预报等。基于偏微分方程对系统未来的演化进行预测往往需要依赖数值解法。传统数值解法在遇到高维问题，复杂边界，参数变化时，将会遇到计算效率不高，结果不可复用等问题。另一方面，深度神经网络在高维问题建模中展现了巨大优势，其中使用深度神经网络进行算子的逼近和学习成为学术研究热点。本报告将介绍我们在将算子学习应...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：基于深度学习的图像修复
深度学习 图像修复 计算机图形学
2023/4/28
图像修复是计算机图形学与计算机视觉领域交叉的重要研究问题，在文物修复、数字取证、虚拟场景编辑、影视特效制作等领域具有重要的应用价值。图像修复的目标是用语义合理且视觉逼真的内容填充缺失区域，同时也与图像的剩余部分保持一致。本报告描述图像修复的研究进展，重点展示我们在图像修复问题的三个近期研究工作，以及探讨未来的研究工作。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：面向人机混合智能的博弈交互学习研究
人机混合智能 博弈 交互学习
2023/5/16
人机混合智能是一种由人-机-环境相互作用而产生的新型智能形态。它通过人机交流、人机协作和人机融合等手段，实现相对目前人工智能更高性能、更为鲁棒、更能解释、应用更为广泛的智能形式，在不同规模的强对抗场景中均有迫切实际应用需求和重要科学研究价值。本次报告围绕面向人机混合智能决策系统中的智能博弈学习研究展开：首先介绍我们对于人机混合智能研究发展的一些最新思考，其次介绍国内外相关研究现状和我们在博弈交互学...
2022年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE)于2022年8月22日至24日在天津成功举办。VALSE 2022由中国人工智能学会、中国图象图形学学会主办，天津大学承办，天津工业大学、天津科技大学、天津市人工智能学会和中国图象图形学学会青年工作委员会协办。大会主席由胡清华教授、章国锋教授共同担任。大会程序委员会主席由程明明教授、冯伟教...
CCIG 2022学术论坛“机器视觉与学习”成功举办（图）
CCIG 学术论坛 机器视觉与学习
2022/9/19
2022年8月19日下午，CCIG 2022学术论坛“机器视觉与学习”在四川省成都市香格里拉大酒店南河厅成功举行。本次论坛由中国图象图形学学会（CSIG）主办、CSIG机器视觉专委会承办。论坛邀请到了四位业内知名专家——清华大学丁贵广教授、西安电子科技大学邓成教授、北京航空航天大学马帅教授和电子科技大学李纯明教授，四位专家分别就模型压缩、多模态智能、图计算、医疗图像分割等方面进行了深入研讨，干货满...
