人工智能时代的智能计算技术
过去，智能计算技术的进步总是离不开人工智能，特别是人工神经网络技术的发展，但是以符号推理为特征的人工智能技术由于过于依赖规则；而以自学习、自适应为特征的人工神经网络技术，又无法精确处理实际问题中的各种小样本事件集，以至遭到人们质疑。
近年来，由于SVM（支持向量机）、核方法和深度学习等新方法相继诞生，使智能计算技术发展成不但能处理海量数据等大样本集的问题对象，同时也能自适应地处理小样本事件集的数据，从而使该项技术受到人们青睐。
王国胤教授是国家重点研发计划项目首席科学家，现任重庆邮电大学研究生院院长。他认为，大数据智能计算技术，是实现大数据价值的核心关键技术之一。
王国胤教授将在本次会议上带来《多粒度大数据智能计算》演讲报告，提出多粒度大数据智能计算的创新研究思路，并从多粒度计算、多粒度认知、多粒度聚类、多粒度决策、多粒度联合问题求解等多个方面介绍当前的研究工作成果。
视觉搜索与识别系统
近日，一段9秒的监控视频刷爆了朋友圈。和以往监控不同的是，这段监控视频的画面准确识别出机动车和非机动车的种类，以及行人的年龄、性别、穿着等，视频中画面信息了然于目。
据了解，该视频是我国最新研制的实时行人监测识别系统，是“中国天网”工程的重要组成部分。利用计算机视觉技术，判断图像或者视频序列中是否存在行人，并给予精确定位。将视觉定位、视觉识别等技术与人工智能技术相结合，在智能设备监控、人体行为分析、智能交通等多个方面得到了广泛应用。
结合此技术，厦门大学纪荣嵘教授带来是《视觉搜索与识别系统紧凑性》主题演讲，将为各位介绍厦门大学媒体分析与计算研究组近两年来在面向视觉应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩相关报告。纪荣嵘教授一直专注于开发大数据驱动的计算机智能处理系统，进行多媒体内容检索、社交多媒体分析、以及视觉内容理解，在这一领域已取得丰硕成果。
智能系统的认知与推理
人工智能的目标是使计算机能够成为具有和人类一样智能的系统，而认知与推理一直被认为是人工智能最集中的体现。在实际运行的系统中实现智能系统的认知和推理，具有非常重要的意义。
要想实现智能系统的认知和推理，这要求它融合神经网络、计算机技术、智能决策等多个种技术。因此，它作为一个多种技术的综合体，为分析和处理各类数据提供了有效途径。
林方真教授一直专注于人工智能在认知和推理方面的研究，本次会议带来的《智能系统的认知与推理》主题演讲，将与各位参会人员共同讨论如何让人工智能系统获取及应用常识，深度知识以及规范知识。
林方真现任香港科技大学计算机系教授、美国人工智能协会（AAAI）Fellow。曾获Stanford大学人工智能博士。还获得过2006香港裘槎基金会科研者奖以及多个国际人工智能大会的最佳论文奖。
除了强大的嘉宾阵容以外，本届大会还将与各位一同解读在人工智能领域本年度海内外最值得关注的学术与研发进展，提前布局未来大市场。同期开展多场深度与广度的专业论坛，汇集人工智能领域的国际知名企业高层、行业资深专家、专业分析机构等千位精英，分享众多知名企业典型技术应用案例，将产学研深度结合。同期还将举办极富影响力的年度评选颁奖，梳理盘点行业创新发展成果，褒奖和肯定为人工智能行业发展做出积极探索、卓越贡献的企业。
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