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吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——曾志刚教授主题讲座

讲座题目：基于联想记忆的类脑智能研究报 告 人：曾志刚教授,华中科技大学人工智能与自动化学院院长图像信息处理与智能控制教育部重点实验室主任讲座时间：2024年5月24日（星期五）上午10：00讲座地址：正新楼一楼报告厅   讲座摘要：受巴甫洛夫联想记忆的神经机制和生物学现象的启发，提出了一个多感官相互关联记忆网络框架和记忆性电路，以模仿生物大脑对同时收到的信息进行联想的能力。模拟了联想记忆的获得、消退、恢复、传...

吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——张宏科院士主题讲座

讲座题目：新型互联网研究与探索报 告 人：张宏科 中国工程院院士，北京交通大学教授,移动专用网络国家工程研究中心主任讲座时间：2024年5月20日（星期一）上午10：00讲座地址：中心校区国际学术大讲堂   讲座摘要：传统互联网技术在取得巨大成功的同时，也面临着特殊行业应用带来的新需求和新挑战，如高移动、高安全和确定性等，亟待进行技术创新，满足行业迫切需求。本报告将介绍国家工程研究中心团队在新型网络技术方面的研...

人工智能学院系列学术活动（第41场）——沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）李昊阳学术报告

报告题目：SANTO：一个用于空间组学的粗到细的对齐和拼接方法报告摘要：随着多平台、多维度、多模态下空间组学技术的蓬勃发展，组织切片的对齐和拼接对于整合信息并解读三维的组学视图是不可或缺的。然而，现有的对齐和拼接方法由于耗时且低准确度的问题，难以处理大规模基于图像的空间组学数据集。此外，这些方法中的一些需要手动的标注。在这里，我们提出了SANTO，一个针对空间组学数据对齐和拼接任务的粗粒度到细粒度的方法...

吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——钱德沛院士主题讲座

讲座题目：我国超级计算发展的回顾与展望报 告 人：钱德沛，中国科学院院士，北京航空航天大学教授讲座时间：2024年4月18日（星期四）上午10：00会议地址：中心校区国际学术大讲堂   讲座摘要：回顾过去20余年我国超级计算发展的历程、取得的成绩与经验和十三五国家重点研发专项“高性能计算”在超级计算机、超算应用和超算环境等方面所开展的研究工作。介绍当前超级计算在问题求解模式、超算应用类型、算力需求和外部环境等方...

吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——汪小我教授主题讲座

讲座题目：生物大分子语言的AI解析与设计报 告 人：汪小我，清华大学自动化系长聘教授，国家杰出青年基金获得者讲座时间：2024年4月12日（星期五）下午15:00会议地点：正新楼3楼人工智能学院报告厅讲座摘要：解读生物大分子语言的编码规则，破解序列-功能之间的复杂映射关系，是理解生命过程并实现按需构建人工合成生物系统的关键。我们尝试利用人工智能强大的归纳与学习能力，一方面，发展可解释智能学习模型，通过解析神经网...

吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——查宏远教授主题讲座

讲座题目：Optimal Transport and Applications in Machine Learning报 告 人：查宏远教授香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授数据科学学院副院长（科研）计算机科学学科负责人讲座时间：2024年4月10日（星期三）上午10:00会议地点：国际学术大讲堂讲座摘要： In this talk we discuss applications of optimal transport, linking Wasserstein distance to several machine learning problems. We start with push-forward a...

人工智能学院系列学术活动（第40场）——上海交通大学计算机系长聘副教授张伟楠学术报告

报告题目：决策大模型：两种范式的发展报告摘要：以GPT为代表的生成式大模型拥有强大的建模能力，尽管如此，它“漫无目的”生成的文本其实对用户并没有很大的帮助。相比之下，和人类指令对齐的ChatGPT则能带给用户明显的好感，因为它带给了用户实在的价值。ChatGPT人在环路的强化学习训练方法揭示了，“有目的性的”、带给用户实在价值的文本生成其实是一种决策任务。在本次报告中，我首先讨论基于无监督学习的生成式任务和基于...

人工智能学院系列学术活动（第39场）——麻省大学王凌飞博士学术报告

报告题目：Causal gene networks in single cells报告摘要：Causal networks encode the driving forces of complex systems and are notoriously hard to reverse engineer. In biomedicine, causal gene regulatory network (GRN) is a fundamental determinant of cell differentiation and behavior and ultimately organismal (dys)function. The inference and understanding of causal gene regulations and their pheno...

2023年秋季人工智能前沿讲座第7讲——高一星助理教授学术报告

报告题目：人形机器人及其在智能辅助穿衣中的应用报告内容：随着人工智能技术与机器人产业的飞速发展，医疗健康、养老助残、家庭与公共服务等领域对涉及柔性物体的人-机-物交互技术提出了更高的要求。然而，当前成熟的服务机器人常用于迎宾、接待、讲解和配送等场景，可执行的任务模式十分有限，在面对诸如辅助穿衣等复杂场景下的近距离人-机-物交互任务时仍存在巨大困难。为此，本报告首先介绍人形机器人的基本概念和发展近况...

2023年秋季人工智能前沿讲座第6讲——陈贺昌副教授学术报告

报告题目：深度强化学习的前沿技术与典型应用报告简介：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，可以直接根据输入的环境信息控制智能体执行各类动作决策，是一种更接近人类思维方式的人工智能算法。近些年，深度强化学习在智能博弈和复杂系统等领域取得了一系列突破性进展。例如：2016年，基于深度强化学习算法框架的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，推动了人工智能从理论研究...