CIIS 2022丨AI框架技术与应用创新论坛成功举办!聚焦AI领域与产业融合创新

发布于:2022-11-29 ⋅ 阅读:(308) ⋅ 点赞:(0)

9月17-18日,2022第十一届中国智能产业高峰论坛(CIIS 2022)在厦门举办,大会主席由戴琼海院士、王恩东院士、赵春江院士共同担任。本届大会从产业应用需求角度出发,解构人工智能商业实践现状,探索智能产业未来发展路径,为区域经济发展、产业布局和智能生态建设注入新动能。为期两天的活动共举办了十五个专题论坛和五场同期活动。

其中《AI框架技术与应用创新论坛》邀请到华为软件领域科学家、MindSpore架构师于璠博士、南京理工大学教授魏秀参、华东师范大学教授谢源、厦门大学教授曲延云、中国科学技术大学研究员高洪波和中山大学计算机科学与技术系副主任、副教授苏勤亮,各位主讲嘉宾聚焦AI框架的发展趋势以及全场景AI框架昇思MindSpore的产业应用案例为主题带来了精彩分享。本次论坛活动也得到业界的广泛关注。新浪、百度、科协平台、视频号、抖音以及MindSpore官方B站号进行了同步直播,全平台观看人数高达20余万人。

华为软件领域科学家、MindSpore架构师于璠博士:于璠博士首先从生产、科研和生活的三个维度探讨了AI的发展前景以及未来趋势,随后介绍了昇思MindSpore人工智能框架的历史变迁和重点特性,MindSpore作为全场景AI框架致力于科研创新、产业应用,对构筑中国人工智能生态圈将产学相结合起到推进作用。

昇思MindSpore发展介绍与生态策略(于璠)

南京理工大学教授魏秀参:基于开放动态环境下的图像细粒度分析研究学术讲解,介绍细粒度图像分析的应用场景以及多维领域的发展方向,分享了通过MindSpore实现的相关研究成果和发表的顶会论文并展望图像细粒度的未来发展方向。

开放动态环境下的图像细粒度分析讲解(魏秀参)

华东师范大学教授谢源:分享了《大规模点云弱监督语义理解》的议题,介绍该技术的应用场景和应用方法,通过自动驾驶、激光雷达成像等实验案例为大家讲解研究难点,深度解读基于扰动自蒸馏的大规模点云弱监督语义分割的技术要点。议题内容结束后谢源教授感谢CAAI-华为MindSpore学术基金、华为NRE项目资助,现已基于MindSpore发表CCF A类论文20篇、并申请6项专利。

大规模点云弱监督语义理解学术分享(谢源)

厦门大学教授曲延云:进行《高效轻量化图像恢复》议题分享,详细讲解低层视觉的感官影响和图像恢复的技术研究现状,通过图像去雾的研究课题为大家分析图像复原方法、图像超分以及轻量化图像超分方法研究成果。现已基于昇思MindSpore发表顶会论文15篇、顶级期刊论文5篇。

高效轻量化图像恢复学术分享(曲延云)

中国科学技术大学研究员高洪波(线上):带来《基于MindSpore平台的道路使用者行为识别与轨迹预测行为》的学术分享,主要从研究背景与难题、国内外研究现状、车辆行为轨迹预测、行人行为轨迹预测四个方面与大家进行深度的学术成果分享。

基于MindSpore平台的道路使用者行为识别与轨迹预测研究的成果分享(高洪波·线上)

中山大学计算机科学与技术系副主任、副教授苏勤亮:就《关联融合的深度生成模型:建模、训练与应用》进行分享,通过研究背景、模型、训练以及实用案例的详细介绍,使得大家对于模型生成有了新的认识。

关联融合的深度生成模型研究成果分享(苏勤亮)

大会最后由华为昇思研发与生态总监李锐锋先生进行总结陈词。李总首先对主讲嘉宾精彩的学术分享表示感谢,同时也感谢各位学研专家对于昇思MindSpore的支持,就在今年Q2季度基于MindSpore发表的学术论文数量位列全球第二,昇思MindSpore作为人工智能框架的“新秀”交出这样满意的答卷离不开各位学者的共同努力。MindSpore将深耕自研道路,助力学研创新、产学一体,为中国人工智能核心力量贡献一份力。

MindSpore技术优势及未来规划(李锐锋)

随着人工智能与实体经济向深、向实、向细融合发展,智能产业已完成了从理论探索到技术研发,再到应用转化和行业赋能的实质性跃迁,正在全面加速各行各业智能化、数字化变革。2022第十一届中国智能产业高峰论坛的成功举办,既为产业链各端的持续创新带来了宝贵的实践经验,也为智能产业高质量、规模化发展提供了多维度的策略参考。

MindSpore官方资料

官方QQ群 : 486831414

官网:https://www.mindspore.cn/

Gitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore

GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindspore

论坛:https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-1076-1.html

 

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