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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2018全国深度学习技术应用大会 更新时间:2018-04-12T18:05:13

2018全国深度学习技术应用大会
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2018全国深度学习技术应用大会 已截止报名

会议时间: 2018-04-20 08:00至 2018-04-22 18:00结束

会议地点: 厦门  厦门和悦大酒店  湖里区悦华路151号(悦华路与华光路交叉口) 周边酒店预订

主办单位: 中国电子学会 中国电子学会学术交流中心

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        2018全国深度学习技术应用大会

        2018全国深度学习技术应用大会宣传图

        深度学习不但使得机器学习能够实现众多的应用,而且拓展了人工智能的领域范围,并使得机器辅助功能都变为可能。其应用领域正在加速渗透到很多领域,也催生了深度学习与其它应用技术的加速融合,为提升一线科研人员对该技术的深入了解,中国电子学会拟于2018年4月20-22日在厦门举办“2018全国深度学习技术应用大会”,会议将邀请国内知名专家就相关内容做特邀专家报告。

        一、大会主题:拓宽研发思路,提高应用能力。

        二、时间地点:2018年4月20〜22日   20日报到  地点:厦门

        三、大会组织机构:

        主办单位:中国电子学会

        承办单位:中国电子学会学术交流中心

        协办单位:中山大学            

        四、大会主席:俞  俊 

        五、大会交流形式

        1.特邀演讲:大会将邀请国内深度学习技术领域的著名专家,就深度学习技术的应用和最新动态做特邀报告。

        2.宣传展示:邀请深度学习技术相关科研单位和高新技术企业,宣传展示他们在深度学习技术领域的研究成果、新产品和市场化内容。

        3.大会发表新成果、新产品、新技术及研究报告六、

        六、参会人员

        1.国内外知名企业研发和工程技术人员。

        2.国内外大、专院校科研技术人员。

        3.行业组织、研究机构、应用工程单位等。

        4.新闻媒体代表。

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        中国电子学会 中国电子学会

        中国电子学会(Chinese Institute of Electronics) 是由电子信息界的科技工作者和有关企事业单位自愿结成、依法登记的学术性、非营利性的全国性法人社团,是中国科学技术协会的组成部分,中国电子学会总部是工业和信息化部直属事业单位。中国电子学会于1962年在北京成立,现在拥有个人会员10万余人,团体会员600多个,专业分会44个,工作委员会8个,编委会1个和一个百人的办事机构。30个省、自治区、直辖市设有地方学会组织。 中国电子学会的宗旨是团结和动员电子信息科技工作者,遵守宪法、法律、法规和国家政策,遵守社会道德贵规范;尊重知识,尊重人才,积极倡导“团结、创新、求实、奉献”的精神,促进电子信息科学技术的繁荣和发展,促进电子信息科学技术的普及和应用,促进电子信息科学技术人才的成长和提高,促进电子信息科学技术与经济的结合,为社会主义物质文明和精神文明建设服务;反映电子信息科技工作者的意见,维护电子信息科技工作者的合法权益,为电子信息科技工作者服务。 中国电子学会的主要任务是开展国内外学术、技术交流;开展继续教育和技术培训;普及电子信息科学技术知识,推广电子信息技术应用;编辑出版电子信息科技书刊;开展决策、技术咨询,举办科技展览;研究和推荐电子信息技术标准;接受委托评审电子信息专业人才技术人员技术资格,鉴定和评估电子信息科技成果;发现,培养和举荐人才;奖励优秀电子信息科技工作者。

        中国电子学会学术交流中心

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        2018年4月20〜22日  

        20日报到

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        会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        拟邀专家

        1.报告题目:Bridging Vision and Language with Deep Neural Networks 

        报 告 人:俞  俊  杭州电子科技大学 教授

        2.报告题目:集成学习理论及应用

        报 告 人:余志文  华南理工大学计算机学院副院长

        3.报告题目:深度学习处理器现状与展望

        报 告 人:汪  玉  北京深鉴科技有限公司创始人、清华大学电子工程系副教授

        报告摘要:深度学习算法由于其优异的拟合特性,使得从算法层面统一系统架构成为可能,推动了许多领域智能应用的发展。然而,深度学习在云、边缘、终端的高效部署受到计算资源的限制,包括带宽、计算能力、功耗等。2009年后,针对深度学习的加速器、处理器设计开始出现,并在2014-15年之后呈现爆发态势。演讲者将回顾近期的深度学习加速器、处理器的技术发展,即对于不同的应用域(不同功耗约束下),学术界和工业界基于“X”PU和应用定制芯片的研究设计路径。同时,演讲者也将结合清华大学与深鉴科技的研究与产业实践,介绍如何通过软件和硬件协同优化的方式,突破芯片的能量效率壁垒,提供更高的系统能量效率。最后,演讲者将结合深度学习算法与底层物理器件的发展,讨论深度学习电路与系统领域的未来研究热点。

        4.报告题目:深度神经网络在底层视觉处理上的应用

        报 告 人:谢晓华  中山大学数据科学与计算机学院博士、研究员

        报告摘要:底层视觉处理指对图像/视频进行像素级别的处理,以达成图像增强、图像变换、图像生成等效果。底层视觉处理是计算机视觉领域的基础问题,它在数字艺术、混合现实、三维重建、图像识别等方面具有广泛应用。本演讲将介绍深度神经网络在若干底层视觉处理任务(包括图像本征属性重建、图像超分辨率、人脸图像光照处理、图像去模糊、人脸对齐)上的应用方法与效果。

        5.报告题目:加速深度学习—高效的硬件及软件方法

        报 告 人:赖俊杰 NVIDIA(英伟达)大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监、博士

        报告摘要:深度神经网络已经在多个领域证明它的价值,并在工业界取得了广泛的使用。如今,一方面,研究者们还在不断研究新的网络结构,新的方法,寻找新的应用。另外一方面,因为深度神经网络对计算能力要求较高,工业界及学术界都在不断迭代硬件架构,以及设计新的软件方案。以期能让深度学习获得更高的性价比,获得更广泛的应用场景。

        6.报告题目:深度视觉算法的发展前沿及产业实践

        报 告 人:张展鹏  商汤科技公司高级研究员、博士

        报告摘要:数据驱动的深度视觉算法随着各类传感器和网络大数据的普及得到广泛应用,对很多传统行业和互联网应用产生了深刻的影响。本报告将从深度学习的起源开始,阐述相对于传统机器学习方法,深度神经网络的先进性。然后,将具体展示商汤科技应用深度视觉算法在智慧安防,手机互联网娱乐,自动驾驶以及机器人方面的应用成果。同时,对深度学习应用中面临的多个问题:日益巨大的数据需求,新算法如何快速迭代和部署,通用人工智能的发展前沿又有什么新成果等,本报告也将进行探讨。

        7.报告题目:基于深入强化学习的群智感知抗虚假感知机制 

        报 告 人:肖  亮  厦门大学信息科学与技术学院教授

        报告摘要:Mobile crowdsensing (MCS) is vulnerable to faked sensing attacks, as selfish smartphone users sometimes provide faked sensing results to the MCS server to save their sensing costs and avoid privacy leakage. In this talk, we formulate the interactions between an MCS server and a number of smartphone users as a Stackelberg game, in which the server as the leader first determines and broadcasts its payment policy for each sensing accuracy. Each user as a follower chooses the sensing effort and thus the sensing accuracy afterward to receive the payment based on the payment policy and the sensing accuracy estimated by the server. The Stackelberg equilibria of the secure MCS game are presented, disclosing conditions to motivate accurate sensing. Without knowing the smartphone sensing models in a dynamic version of the MCS game, an MCS system can apply deep Q-network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique combining reinforcement learning and deep learning techniques, to derive the optimal MCS policy against faked sensing attacks. The DQN-based MCS system uses a deep convolutional neural network to accelerate the learning process with a high-dimensional state space and action set, and thus improve the MCS performance against selfish users. Simulation results show that the proposed MCS system stimulates high-quality sensing services and suppresses faked sensing attacks, compared with a Q-learning-based MCS system.

        8.报告题目:基于深度学习的用户时空行为模式挖掘与预测

        报 告 人:李  勇  清华大学电子工程系博士、副教授

        报告摘要:随着信息技术的快速发展,人类在日常生活中产生的数据被收集得日益丰富且全面,通过对海量数据的分析挖掘,建模数据背后的人类行为规律,能有效实现数据到商业、学术和社会价值的转化。本报告将以以人为中心的行为大数据作为研究载体,利用深度学习、表征学习等技术,对这些承载着人类在物理空间、网络空间等多个维度行为信息的数据进行分析挖掘,从而挖掘和预测人类个体的行为模式、人与人之间互动模式、由人组成的城市和社会的发展模式等。

        9.报告题目: 从识别到认知:全面理解视觉数据

        报 告 人:陈玉荣  英特尔中国研究院认知计算实验室主任

        10.报告题目:深度神经网络加速器设计探索

        报 告 人: 孙广宇  北京大学信息科学技术学院

        报告摘要:深度神经网络已经在视频监控、语音识别等领域得到了广泛的应用,相比于传统的方法,深度神经网络采用了深层次的网络拓扑结构,网络中神经元的连接更加复杂。因此,当前的通用处理器很难满足其对于计算性能、访存带宽、能量效率等方面的需求。为了解决这些问题,近几年学术界、工业界提出了多种针对神经网络算法的加速器。在本次报告中,报告人将首先简要分析当前各类深度神经网络专用加速器。然后,将介绍本课题组基于FPGA和新型存储器件两个平台进行深度神经网络加速器研究的工作,其中包括架构设计、设计空间探索、自动化流程工具等相关内容。

        11.报告题目:从异常检测到预防维保:机器学习在工业场景的应用

        报 告 人:严竣驰  IBM主管研究员

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        普通参会:1980元/人, 培训费,会议费 ,会议期间食宿统一安排,费用自理。

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        厦门和悦大酒店 厦门和悦大酒店

        交通指南:

        湖里商业区驾车距离1.9公里(约6分钟)、

        高崎国际机场驾车距离5.2公里(约13分钟)、

        厦门火车站驾车距离7.4公里(约19分钟)


        厦门和悦酒店位于湖里区商业中心地段,周边有厦门火炬高新区,留学生创业园、马垅长途客运站、SM城市广场、免税商场,距轮渡中山路步行街仅18分钟车程。周边配套有工商银行、招商银行、广发华福证券等金融机构,还有麦德龙等大、中、小型超市,30条公交线路停靠。

          厦门和悦酒店集客房、餐饮、娱乐、会议、康体等于一体,配套完善,功能齐全。酒店还配备有茶室、棋牌室、健身室、KTV等,是您商务旅游、休闲度假的理想场所,为您带来便捷、舒心的住宿体验。


        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        还有若干场即将举行的 人工智能大会

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        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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