"Uluslararası Model Tanıma Konferansı ICPR18" Saf Altın Kuru Ürünler! Zhou Zhihua dahil 6 davetli ders ve bildirinin en eksiksiz incelemesi
Xinzhiyuan önerilir
Örüntü tanıma alanındaki amiral gemisi akademik konferansı olan Uluslararası Örüntü Tanıma Konferansı (ICPR), 1972'den beri her iki yılda bir düzenlenmektedir. 2014 Uluslararası Model Tanıma Konferansı'nın yönetim kurulu toplantısında Çin ve Avustralya, 2018 Uluslararası Model Tanıma Konferansı'na ev sahipliği yapma hakkı için kıyasıya yarıştı.
Çin Bilimler Akademisi Eyalet Anahtar Laboratuvarı'nın yöneticisi Tan Tieniu ve laboratuvarın yöneticisi Liu Chenglin, Çin adına bir teklif raporu hazırladı ve yönetim kurulunun sorularını yanıtlayarak sonuçta kurulun beğenisini kazandı. Bu, Çin'in reformunun hızlı ilerlemesini ve son 40 yılda önemli yapay zeka alanında açılımını yansıtıyor ve uluslararası akademik topluluğun sponsorun uluslararası kilit laboratuvarının akademik yeteneklerinin tam olarak tanınmasını temsil ediyor.
Örüntü tanıma, yapay zekanın temel teknolojilerinden biridir.Makinelerin görsel bilgiler aracılığıyla metni, resimleri ve çevreleyen ortamı tanımasını ve işitsel bilgiler aracılığıyla dili tanımasını ve anlamasını sağlar. Büyük veri çağında, algılama, iletişim, dijital teknoloji ve diğer araçlar, bilgi içeriğinin akıllıca tanımlanmasını ve anlaşılmasını, bilgi teknolojisinin gelişimi için yeni ve önemli bir fırsat haline getirdi.
Uluslararası Model Tanıma Federasyonu, Çin Otomasyon Derneği ve Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü tarafından ortaklaşa düzenlenen bu konferans, yapay zekanın uluslararası akademik alanında Çin için önemli bir tarihsel öneme sahiptir. Bu, yalnızca Çin'de 40 yıldan fazla bir süredir ilk kez düzenlenmekle kalmıyor, aynı zamanda Çin üniversiteleri ve işletmelerinden seçilen makaleler, seçilen makalelerin yarısını oluşturarak Çin'in bu alandaki artan önemli akademik konumunu vurguluyor. .
2018 ICPR, örüntü tanıma ve makine öğrenimi, bilgisayarla görme, sesli görüntü, video ve multimedya, biyometri ve insan-bilgisayar etkileşimi, belge analizi ve tanıma ve biyomedikal görüntüleme ve biyoinformatik dahil olmak üzere 6 konuya ayrılmıştır. Konferans, sözlü raporlara ve poster sunumlarına ek olarak, bu alandaki en iyi 6 akademisyeni bu alandaki en son araştırma sonuçlarını sergilemek için özel dersler vermeye davet etti.
Konferans Başkanı Akademisyen Tan Tieniu'nun Konuşması
Program Komitesi Başkanı Araştırmacı Liu Chenglin'in Konuşması
Konferansın açılış töreninde sırasıyla konferans başkanı akademisyen Tan Tieniu ve program komitesi başkanı Liu Chenglin birer konuşma yaptılar. 4 gün süren ana konferansta 3 ödül sunum konuşması ve 6 özel davetli raporu olmak üzere 9 genel kurul toplantısı yapıldı.
2018 yılındaki ICPR, hazırlık aşamasında büyük ilgi gördü. Konferansın resmi web sitesindeki verilere göre, bu yıl ICPR toplamda 1258 geçerli gönderi , Gönderim sayısı ICPR 2016'dan biraz daha yüksektir. Sıkı bir incelemeden sonra, 125 sözlü rapor ve 527 poster sunumu dahil olmak üzere toplam 652 makale kabul edildi (kabul oranı% 52).
Katılımcı sayısı açısından bu yılki katılımcı sayısına ulaşıldı Yaklaşık 1000 kişi . Katılımcıların ifşaatlarına göre, 20 Ağustos'ta yaklaşık 1000 kişilik konferans salonunun girişiyle erken saatlerde uzun bir kuyruk oluştu.
Ayrıca resmi olarak açıklanan verilerde, 2018'de çok sayıda sektör katılımcısı olduğunu görüyoruz.Baidu, Alibaba, HKUST iFlytek, Lenovo, Samsung ve Huiting Data dahil olmak üzere dünya çapında toplam 13 şirket bu konferansa sponsor oldu. , Dolby Laboratuvarları, Nvidia, Zhongke Weishi, Yinhe Su Damlası, Hongxing Teknolojisi, Zhongke Hongba ve Acil Bilim.
3 büyük atış ödülü açıklandı
Bunlar arasında Finlandiya Oulu Üniversitesi'nden Profesör Matti Pietikäinen, Austin Texas Üniversitesi'nden Profesör Kristen Grauman ve İtalya Monad Üniversitesi'nden Profesör Rita Cucchiara, Uluslararası Desen Tanıma Federasyonu'ndan sırasıyla Kral Sun Fu Ödülü, JK Aggarwal Ödülü ve JK Aggarwal Ödülü'nü kazandı. Maria Petrou Ödülü ve kendi araştırma alanlarıyla ilgili harika konferans raporları verdi.
Finlandiya'daki Oulu Üniversitesi'nden Profesör Matti Pietikäinen Kral Sun Fu Ödülü'nü kazandı
Austin'deki Texas Üniversitesi'nden Profesör Kristen Grauman, J.K. Aggarwal Ödülü'nü kazandı.
İtalya'daki Monard Üniversitesi'nden Profesör Rita Cucchiara, Maria Petrou Ödülü'nü kazandı
Bunlar arasında, örüntü tanıma alanında en yüksek ödül olan Kral Sun Fu Ödülü'nü kazanan Profesör Matti Pietikainen, araştırma ekibinin ödül konuşmasında, yerel bazda duygu ve dinamik yüz ifadesi tanıma dahil olmak üzere, yüz analizi ve duygusal yapay zeka konularında bir dizi araştırma sonucunu paylaştı. İkili (LBP) algoritma görüntü ve video açıklaması, kalp atış hızı ölçümü, görsel konuşma tanıma ve çok modlu duygu analizi ile yüz ifadesi analizi duygu tanıma, duygusal robotlar, müşteri deneyimi analizi, çevrimiçi eğitim, ağrı yoğunluğu tahminine uygulanabilir. Değerlendirme, sorgulama, fiyat pazarlığı ve atriyal fibrilasyon gibi endüstri senaryoları.
Matti Pietikainen, duygusal yapay zeka alanındaki mevcut araştırmanın henüz emekleme aşamasında olduğunu ve araştırmanın gelecekteki zorluklarının İkili CNN'leri, geleneksel algoritmaları ve evrişimli sinir ağı hibritlerini içerdiğini söyledi.
6 davetli ders: örüntü tanıma ve 3D vizyon temeli, derin öğrenme ve mobil sürüş uygulamaları, insan zekası ve yapay zeka gelecekteki araştırma yönergelerini kapsar
2018 ICPR, örüntü tanıma ve makine öğrenimi, bilgisayarla görme, sesli görüntü, video ve multimedya, biyometri ve insan-bilgisayar etkileşimi, belge analizi ve tanıma ve biyomedikal görüntüleme ve biyoinformatik dahil olmak üzere 6 konuya ayrılmıştır.
Konferans, sözlü raporlar ve poster sunumlarının yanı sıra, 22., 23. ve 24. yerel saatlerde bu alandaki en son araştırma sonuçlarını sergilemek için bu alandaki en iyi 6 akademisyeni özel konferanslar vermeye davet etti.
Raporun konuları, örüntü tanıma ve 3B vizyon temeli, derin öğrenme ve mobil sürüş uygulamaları ve hafta boyunca sürecek konferansın tonunu belirleyen insan zekası ve yapay zekanın gelecekteki araştırma yönlerini kapsıyor.
Profesör Quan Long, Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
Profesör Quan Long, Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nde kadrolu profesör ve Çin Bilimler Akademisi-Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Akıllı Tanımlama Ortak Laboratuvarı Otomasyon Enstitüsü'nün eş direktörüdür.
"Derin Öğrenmeyle 3 Boyutlu Yeniden Yapılandırmanın Zorlukları" başlıklı konuşmasında, bilgisayarla görü ve görsel öğrenmenin geçmişteki gelişimini gözden geçirdi ve derin görme öğrenme alanındaki son çalışmalarına ve bilgisayarla görerek 3 boyutlu rekonstrüksiyondaki atılımlara odaklandı.
K. Venkatesh Prasad, Kıdemli Teknik Müdür, Ford Motor Company
Amerika Birleşik Devletleri Ford Motor Company'nin kıdemli teknik direktörü K. Venkatesh Prasad, Ford'un mobilite alanının üst düzey teknik direktörü ve Ford'un küresel teknik danışma komitesinin bir üyesidir ve eskiden Ford'un küresel inovasyon yönetici direktörüydü. K. Venkatesh Prasad, "Otomobiller ve Mobilite Çözümleri" başlıklı bir raporda, uygulamalardaki makine zekasının bazı temel uygulama alanlarını özetledi.
Mao Jianchang, Microsoft Corporation Küresel Başkan Yardımcısı
Microsoft Corporation'ın küresel başkan yardımcısı Mao Jianchang, "Makinelerle Desen Tanıma ve Dil Anlayışında İnsan Eşitliği Performansına Ulaşmak" başlıklı bir konuşmasında, Microsoft'un görüntü tanıma, dil anlama ve makine çevirisi gibi görevlerde insan eşitliğini gerçekleştirme sürecini ve gerçekleştirmesini kısaca tanıttı. Çığır açan teknoloji. Aynı zamanda, kısıtlamasız ortamlarda ve reklamlarda OCR (Optik Karakter Tanıma) gibi bazı derin öğrenme uygulamalarını da tanıtacak.
Ashok C. Popat, Google Araştırma Bilimcisi
Google araştırma bilimcisi Ashok C. Popat, "Gelecek Vadeden Bir OCR Araştırmacısına Tavsiye" başlıklı bir konuşmasında, Google'ın OCR sistemini geliştirmesinde belge analizi ve tanınma fikrini tanıttı.
Profesör Zhou Zhihua, Nanjing Üniversitesi
Nanjing Üniversitesi Yapay Zeka Okulu Dekanı Profesör Zhou Zhihua, "NN Tarzı Olmayan Derin Öğrenmenin Keşfi" başlıklı bir raporda derinlemesine öğrenmenin ana noktalarını tartıştı ve bunun sinir ağları tarafından gerçekleştirilmesinin zorunlu olmadığını kanıtladı. NN tarzı olmayan derin öğrenmenin araştırılması, yapı modüllerinin farklılaştırılamayan modüller olduğunu ve eğitim sürecinin geri yayılmaya dayanmadığını göstermektedir.
Profesör Alison Noble, Oxford Üniversitesi, İngiltere
İngiltere Oxford Üniversitesi'nden Profesör Alison Noble, "İnsan Zekası, Yapay Zeka ve Ultrason Görüntü Analizini Nasıl Değiştiriyorlar?" Başlıklı bir konferansta, ekibinin makine öğreniminin ultrason görüntü analizine uygulanmasındaki son ilerlemesini ve uygulamayı tanıttı. Alandaki bazı ilginç zorluklar ve yeni ortaya çıkan araştırma noktaları.
En iyi 6 makale ve 6 en iyi öğrenci ödülü
Harika ödül konuşmaları ve özel davetli raporlarının yanı sıra 29 sözlü sunum, toplam 125 sözlü sunum, 4 sunum, toplam 527 poster bildiri ve 12 bildiri ICPR 2018 En İyi Bildiri Ödülü ve En İyi Bildiri Ödülü'ne layık görüldü. En İyi Öğrenci Bildirisi Ödülü.
En İyi Bildiri Ödülü
1. Parça: Zhang, Zhihong; ZHOU, DA; Xu, Chuanyu; Wang, Beizhan; Wang, Dong; REN, GUIJUN; Hancock, Edwin. Derinlik tabanlı Altgraf Evrişimli Sinir Ağları.
2. Parça: Zhang, Jiyuan; Zeng, Gang; Zha, Hongbin. Hat Bölümlerini Ters Derinlik Filtresi ile Kaynaştırarak ve Bağlayarak Ölçeklenebilir Monoküler SLAM.
3. Parça: Hao, Jiedong; Dong, Jing; Wang, Wei; Tan, Tieniu Derin Ateşli Silah: İnce Taneli Ateşli Silahların Geri Getirilmesi için Ayrımcı Özellik Temsili Öğrenimi.
Parça 4: Xu, Qin; Sun, Yifan; Li, Yali; Wang, Shengjin. Katıl ve Hizala: Kişi Erişimi İçin Özellik Hizalama Katmanı ile Derin Temsilleri İyileştirme.
5. Parça: Riba, Pau; Fischer, Andreas; Llados, Josep; Fornés, Alicia Mesaj Geçen Sinir Ağları ile Grafik Mesafelerini Öğrenme.
Parça 6: Dhara, Ashis Kumar; Arvids, Erik; Fahlström, Markus; Wikström, Johan; Larsson, Elna-Marie; Strand, Robin. Ameliyat Sonrası Tedavi Takibi için Glioblastomun Etkileşimli Segmentasyonu.
En İyi Öğrenci Bildirisi Ödülü
1. Parça: Xu, shan; Zhang, Xiao; Liao, Shizhong. Çevrimiçi Kernel Öğrenimi için Doğrusal Artımlı Nystrom Yöntemi.
Parça 2: Antensteiner, Doris; tolc, Svorad; Pock, Thomas, Çok Hatlı Tarama Çerçevesinde Hassas 3D Algılama için Işık Alanının Varyasyonel Füzyonu ve Fotometrik Stereo.
Parça 3: Perera, Pramuditha; Mahdi, Abavisani; Patel, Vishal In2I: Üretken Karşıt Ağları Kullanarak Denetlenmemiş Çoklu Resimden Resme Çeviri.
Parça 4: Sindagi, Vishwanath; Patel, Vishal; Di, Xing. GP-GAN: Yer İşaretlerinden Yüzleri Sentezlemek için Cinsiyet Korumalı GAN.
5. Parça: Jolly, Shailza; Iwana, Brian Kenji; Kuroki, Ryohei; Uchida, Seiichi Evrişimli Sinir Ağları Tasarımı Nasıl Öğrenir?
Parça 6: Lopez-Martinez, Daniel; Peng, Ke; Steele, Sarah; Lee, Arielle, Arielle; Borsook, David; Picard, Rosalind İşlevsel yakın kızılötesi spektro skopi beyin sinyallerinden kişiselleştirilmiş ağrı tanıma için çoklu kernel makineleri.
(Bu makale, Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nden yeniden basıldığında değişikliklerle ve Wen Fei tarafından düzenlenmiş olarak yeniden üretilmiştir)
Xinzhiyuan AI WORLD 2018 Geri Sayım yirmi bir gün
Biletler satışta!
Xinzhiyuan, AI WORLD 2018 konferansını 20 Eylül'de Pekin'deki Ulusal Kongre Merkezi'nde gerçekleştirecek ve makine öğrenimi vaftiz babası, CMU profesörü Tom Mitchell, Mikes Tekmark, Zhou Zhihua, Tao Dacheng, Chen Yiran ve diğer AI liderlerini makine zekasına dikkat etmeye davet edecek. Ve insan kaderi.
Konferans resmi web sitesi:
-
Aktivite hattı bileti satın alma bağlantısı:
-
Etkinlik satırı bilet alımı için QR kodu:
