2017 CCF Büyük Veri Akademik Konferansı Büyük Veri Akıllı Analiz Alt Forumu başarıyla gerçekleştirildi
13-15 Ekim 2017 tarihleri arasında, 5. CCF Büyük Veri Akademik Konferansı Shenzhen'de düzenlendi.Konferans sırasında 15 Ekim sabahı büyük veri akıllı analizi alt forumu düzenlendi. Forum, Fudan Üniversitesi Posta ve Telekomünikasyon Pekin Üniversitesi'nden Profesör Du Junping tarafından düzenlendi Profesör Wang Xiaoyang, Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi Okulu Dekanı, Profesör Hu Bin, Lanzhou Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Mühendisliği Fakültesi Dekanı, Profesör Chen Baoquan, Shandong Üniversitesi, Bilgisayar ve Yazılım Fakültesi Dekanı, Çin Bilimler Akademisi, Bilgisayar Okulu, Pekin Jiaotong Üniversitesi, Otomasyon Enstitüsü Baş Mühendis Yardımcısı Profesör Zhang Wensheng Bölüm dekanı Profesör Yu Jian ve Hunan Üniversitesi Büyük Veri Araştırma Merkezi direktörü Profesör Qin Zheng sırasıyla özel dersler verdiler.
(Şekil 1 Forum sahnesi)
(Resim 2 Toplantı sahibinin ve konuk konuşmacının grup fotoğrafı)
(Resim 3 Ev sahibinin ve rapor misafirinin bir grup fotoğrafı)
Profesör Wang Xiaoyang, akıllı büyük veri araması üzerine bir rapor verdi ve büyük verinin değerinin, çeşitli arama sorularına daha doğru ve eksiksiz yanıtlar verebilmesi için nesnelerin daha eksiksiz kayıtlarında yattığını belirtti. Bu potansiyeli gerçekleştirmek için birkaç önemli görev, önerilen arama problemini tam olarak anlamak, uygun verileri seçmek ve verilere dayalı olarak önerilen aramayı iyileştirmektir. Bu görevler bazı akıllı teknolojiler aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Örneğin, verileri anlamak ve özetlemek için makine öğrenimini kullanabilir, veri profili oluşturmak için bilgi grafiklerini kullanabilir ve arama rehberliği sağlamak için akıllı diyaloğu kullanabiliriz. Akıllı büyük veri aramasını akıllıca gerçekleştirmeye ve gerçekleştirmeye kararlıyız Büyük bilgi, büyük verinin potansiyelini destekler.
(Şekil 4 Fudan Üniversitesi'nden Profesör Wang Xiaoyang bir rapor veriyor)
(Şekil 5 Profesör Du Junping, Profesör Wang Xiaoyang'a bir rapor sertifikası yayınladı)
Profesör Bin Hu, bilişimsel psikofizyolojik sağlığa dayalı duygu analizi üzerine bir rapor verdi ve sayısal psikofizyolojinin, psikofizyoloji alanında yeni bir yön olduğuna ve zihinsel durumların ve zihinsel süreçlerin belirli modellerini test etmek için çok modlu sinyallerin tanımlanmasına ve entegrasyonuna izin verdiğine dikkat çekti. Yöntem, birden fazla sinyalin büyük ölçekli çok boyutlu verilerden çıkarılmasına izin verir ve arka plan gürültüsü ile gömülü sinyalleri daha iyi ayırt etme becerisine sahiptir. Buna ek olarak, bu yöntemler, otizm spektrum bozukluğu, depresyon ve anksiyete gibi karmaşık psikofizyolojik süreçler gibi beyin süreçlerini daha iyi anlayabilir. Psikiyatride yaygın olarak kabul edilen sınırlamalar ve sınırlı tedavi seçenekleri göz önüne alındığında, yeni hesaplama modeli, çok boyutlu tanı sistemleri ve potansiyel yeni tedaviler için bir temel sağlayabilir.
(Şekil 6 Lanzhou Üniversitesi'nden Profesör Hu Bin bir rapor veriyor)
(Şekil 7 Profesör Du Junping, Profesör Hu Bin'e bir rapor sertifikası yayınladı)
Profesör Chen Baoquan, kentsel sahnelerin üç boyutlu algısı ve zeka geliştirmesi üzerine bir rapor verdi. Kentsel büyük veri işlemenin zeka düzeyini daha da iyileştirmek için kentsel büyük verinin mekansal-zamansal kaydını gerçekleştirmek için kentsel sahnelerin üç boyutlu tanımlamalarını elde etmenin bir ön şart olduğunu belirtti. Yönetim, güvenlik ve acil durum ve yaşam ve eğlence. Kentsel sahnelerin 3 boyutlu algılanması ve anlaşılması yeni ve zorlu bir konudur.Bu ders, kentsel sahnelerin büyük ölçekli 3B verilerinin elde edilmesini, çok kaynaklı verilerin etkileşimli entegrasyonunu ve füzyon verilerine dayalı kentsel sahnelerin ve olayların görselleştirilmesini tanıtacaktır. Kentsel uygulamalarda zeka düzeyini iyileştirmek için analiz.
(Şekil 8 Shandong Üniversitesi'nden Profesör Chen Baoquan bir rapor veriyor)
(Şekil 9 Profesör Du Junping, Profesör Chen Baoquan'a bir rapor sertifikası yayınladı)
Araştırmacı Zhang Wensheng, "Yapı + İstatistik" Büyük Veri Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Uygulamaları hakkında bir rapor hazırladı ve büyük veri çağının ortaya çıkmasıyla birlikte, büyük heterojen verileri anlama ihtiyaçlarının giderek daha belirgin hale geldiğine dikkat çeken bu rapor, bir radar hava durumu raporu sunmayı amaçlıyor. Veri "yapısı + istatistik" ultra kısa vadeli hassas yağış tahmini makine öğrenimi algoritması. Büyük heterojen özelliklere ve yapısal makine öğrenimi avantajlarına sahip meteorolojik radar verileri yardımıyla, radar meteorolojik büyük verinin ultra kısa mil düzeyinde yağış uzaysal-zamansal tahmin yapısı modeli eğitilir. Çin Ulusal Meteoroloji İdaresi'nin radar meteorolojik büyük veri analizi ve işleme görevleri ile birleştirilen yağış sürecinin zaman serisi istatistikleri aracılığıyla dakika düzeyinde hassas yağış tahminini keşfetmek, algoritmanın etkinliğini ve uygulanabilirliğini doğruladı ve ilgili sonuçlar popüler hale getirildi ve ulusal hava tahminlerinde uygulandı.
(Şekil 10 Çin Bilimler Akademisi'nden Araştırmacı Zhang Wensheng bir rapor veriyor)
(Şekil 11 Profesör Du Junping, Araştırmacı Zhang Wensheng'e bir rapor sertifikası yayınladı)
Derin öğrenmenin yeteneği ve yetersizliği üzerine bir rapor veren Profesör Yu Jian, derin öğrenmenin şu anda makine öğrenimi alanındaki en dikkat çekici araştırma yönü olduğunu ve uygulamalarının son derece geniş olduğunu belirtti. Ancak hiçbir ücretsiz öğle yemeği teoremi bize her şeye gücü yeten bir öğrenme algoritması olmadığını söylemez. Bu nedenle, bu rapor derin öğrenmenin uygulama kapsamını derinlemesine analiz edecektir. Öncelikle derin öğrenmenin gelişim sürecini kısaca tanımlayın. Bu temelde, derin öğrenmenin uygulama kapsamı ve başarısızlık alanlarının teorik analizi. Son olarak, derin öğrenmenin karşılaştığı sorunları ve karşı önlemleri tartışın.
(Şekil 12 Pekin Jiaotong Üniversitesi'nden Profesör Yu Jian bir rapor veriyor)
(Şekil 13 Profesör Du Junping, Profesör Yu Jian'a bir rapor sertifikası yayınladı)
Profesör Qin Zheng, alan bilgisi mühendisliğine dayalı büyük veri analizi teknolojisinin araştırma ve endüstri uygulamaları hakkında bir rapor verdi.Dikey alanlarda yüksek profesyonel bağımlılık, zor veri analizi ve düşük zeka ve kişiselleştirmeyi hedefleyerek, nasıl araştırma ve analiz yapılacağını tanıttı. Dikey alanlar için bir bilgi tabanı sistemi, hassas pazarlama modeli ve kupon sistemi modeli oluşturun, pratik bir uygulama örneği verin, sizinle büyük veri inovasyon uygulamalarını ve gerçekleştirmelerini paylaşın ve ekibin araştırma ve geliştirme sonuçlarının pazar kullanıcılarını açtığını gösteren gerçek uygulama sonuçlarını gösterin , Kullanıcı hizmet kalitesinin iyileştirilmesi, operasyon dönüşüm oranının ve karlılığın iyileştirilmesi vb. Önemli sonuçlar elde etti.
(Şekil 14 Hunan Üniversitesi'nden Profesör Qin Zheng bir rapor veriyor)
(Şekil 15 Profesör Du Junping, Profesör Qin Zheng'e bir rapor sertifikası yayınladı)
