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视觉计算中的深度学习研究进展

发布时间：2017-04-05点击量：次

深度学习是人工智能（AI）中增长最快的领域，各行各业中的前瞻性企业正在采用深度学习来解决数据量激增的问题。想要在深度学习领域取得成功，数据科学家与人工智能（AI）研究人员必须拥有极高的精度、极简的运动机制和超快的速度。更快的训练和迭代意味着更快地实现创新、最终使产品更快地上市。NVIDIA 首开行业先河，研发了拥有革命性无限计算性能的单机箱深度学习超级计算机 DGX-1。它具备五大开创性技术，造就超快的节点，为计算需求永无止境的深度学习提供最高的绝对性能，可称之为“下一代计算平台，推动人工智能的革命”。
为此，中国计算机学会（CCF）西安分部与威尼斯7798cc计算机学院联合AMAX 公司、 NVIDIA 英伟达中国，于 2017 年 4 月 7 日举办《视觉计算中的深度学习研究进展》报告会，与您分享高性能计算技术最新发展和 GPU 加速计算的前沿资讯。

日程安排

时间	演讲内容	演讲人
13：45－14：00	签到
14：00－14：30	Unsupervised Domain Adaptation and Image Generation	左旺孟哈工大教授、博士生导师
14：30－15：00	深度学习应用简介	吴强英伟达公司 PSG 渠道经理
15：00－15：30	用视觉认知机理改善深度学习性能	陶小语西交大博士
15：30－16：00	茶歇和交流
16：00－16：30	视觉技术在交通数据解析中的应用	王琦西北工业大学副教授
16：30－17：00	TESLA GPU 产品和应用介绍	程维 AMAX 中国技术部经理
17：00－17：30	问答& 抽奖

会议嘉宾


	左旺孟哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师主要从事图像增强与复原、距离度量学习、目标跟踪、图像与视频分类等方面的研究。在 CVPR / ICCV / ECCV等顶级会议和T-PAMI、IJCV及IEEE Trans.等期刊上发表论文50余篇。

	王琦西北工业大学光学影像分析与学习中心（人才特区）副教授曾于中国科学技术大学自动化系相继完成本、硕、博学业，并在中国科学院西安光学精密机械研究所从事博士后研究。主要研究方向为模式识别、计算机视觉，具体包括监控视频的分析理解（针对智能交通与辅助/无人驾驶），遥感图像解析。近三年来，相关研究论文近50篇，均已发表在本领域内知名国际期刊、会议上，如IEEE T-NNLS、IEEE T-ITS、IEEE T-CYB、IEEE T-CSVT、IEEE T-GRS、PR、CVIU等，其中3篇论文入选ESI高被引论文，并获IEEE国际会议最佳论文奖和最佳论文提名奖等。同时，相继获得了国家自然科学基金青年项目、面上项目、陕西省自然科学基金、中国博士后基金等支持，并作为技术骨干参与了多项国家重点基础研究发展计划（973计划）项目、国家自然科学基金重大研究计划项目、重点项目、省级创新团队项目等。此外，还应邀担任IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems 、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters、Neurocomputing等7个国际期刊编委。

	陶小语西安交通大学博士师从模式识别专家龚怡宏。主要研究方向为视觉模式识别与机器学习。

	吴强英伟达公司 PSG 渠道经理先后供职于戴尔、惠普、亚信、布尔等公司负责渠道管理、市场拓展、解决方案咨询等工作，早年毕业于中国人民解放军理工大学。

	程维 AMAX 中国技术部经理资深工程师；英伟达认证技术专家、2016英伟达NPN最佳技术专家；多年 HPC 行业经验，对深度学习有深入研究。
执行主席
	苗启广威尼斯7798cc教授，博士生导师。CCF西安分部副主席，CCF YOCSEF 学术委员会副主席，CCF理事。