近年来，随着大数据等信息化技术的快速地发展，人工智能技术已迎来发展的黄金时期。业内分析AI将会是未来二十年全球最重要的科技，并成为机器人、无人机、无人驾驶等新兴起的产业的重要基础。那么，为何人工智能如此重要？它是如何深入融合在各行各业中？人工智能的未来之路又是什么？这样一些问题答案都将在“OFweek2017中国人工智能大会”上逐一揭晓。
“OFweek2017中国人工智能大会”由OFweek中国高科技行业门户、高科会主办，是“OFweek2017中国高科技产业大会”重要活动之一，将于11月13-14日在深圳举办。本届大会以“智能感知˙创新驱动”为主题，将汇聚国内外顶尖人工智能学术界和产业领军人物，围绕人工智能技术在物联网、机器人、医疗及智能硬件等行业的创新应用等内容做深度探研。除了特邀顶级专家做主论坛报告外，还专门设置了“AI技术”、“AI+智能硬件”、和“AI+机器人”等三个专题论坛，届时行业领军者及技术专家将为各位观众带来权威解读，现在提前为您分享部分干货：
“大数据”一词，比“人工智能”一词来的还要早，它的定义里既有硬件技术（平台）又有软件技术（分析）。但为了说清楚大数据和人工智能的关系，我们仍旧是从它的本质出发，大数据是海量的、多维度、多形式的数据。
人工智能的发展，往往都有一个学习的过程。如今人工智能之所以能取得重大突破，必须得说是因为这些年来大数据长足发展的结果。各种各样的感应器和数据采集技术的诞生，我们开始拥有以往很难来想象的的海量数据，同时，也开始针对某一领域的海量数据来进行细致分析。而这些，都是促使某一领域产生“智能”的前提。
南京大学计算机系教授黄宜华带来的主题为《大数据机器学习：从算法到系统》，将从大数据分析所渉及的技术、国内外发展现状、主要技术问题、国内外典型工具平台和今后的主要发展的新趋势等方面与各位进行探讨。
黄宜华教授是中国计算机学会大数据专家委员会常务委员、副秘书长，他所领导的大数据实验室已成为多个开源软件的重要贡献单位。
近年来，AI和机器人都成为了我们正常的生活中的热点话题。可能还有不少人会混淆AI和机器人。事实上，两者之间的关系大概能这样认为：人工智能赋予了机器人思考的能力，机器人应承了人工智能的外在表现。其实两者本身并没什么必要的联系，然而随时代的进步，两者相互促进，就形成了密不可分的关系。
目前各知名机器人企业的产品，都以发展人工智能技术为重要战略目标。无论是工业机器人还是服务机器人，结合了人工智能技术的新一代机器人，相比传统机器人都更具优势。
此次会议上，香港大学机器人与自动化讲席教授、IEEERAS候任主席席宁教授将就人工智能与机器人之间的联系，为我们大家带来独特的观点和见解。席宁教授多年来致力于机器人、制造自动化以及智能控制与系统等方向的研究，在AI领域具有深厚的造诣。
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大家青睐。
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角度介绍当前的研究工作成果。
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不是真的存在行人，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、智能交通等多个角度得到了广泛应用。
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、和视觉内容理解，在这一领域已取得丰硕成果。
人工智能的目标是使计算机可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，有很重要的意义。
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AI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AI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AI领域本年度海内外最需要我们来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AI领域的国际有名的公司高层、行业资深专家、专业分析机构等千位精英，分享众多有名的公司典型技术应用案例，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AI行业发展做出积极探索、卓越贡献的企业。
作为本年度国内最高端和最受关注的AI盛事--OFweek2017中国人工智能大会，期待您的参与，10月31日前报名享9折优惠，之后恢复原价；5人以上团队订票享7折优惠。数量有限，欲购从速。让我们一同把握住人工智能的美好前景！
人工智能将如何重塑人们的职业生涯？会让人们更健康？怎么样提高分辨真假视频的能力？最近的TED演讲探讨了一些有趣的人工智能问题。 人工智能一直是一个既有魅力又有幻想的话题，通常出现在计算机科学和好莱坞电影的领域。随着AI和机器学习等相关的子学科在人们的日常生活中成为现实，这种吸引力也在增长。 但是现在，人们越来越关注人工智能带来的实际影响，从企业IT应用到对工作就业、全球经济、医疗保健、政府运营等更广泛的影响。 最近的一系列TED演讲表明了人工智能从投机到实际应用的转变：人类和无所不在的人工智能将如何共存？AI在现在和以后会带来啥好处？人工智能将如何改造行业？ 以下汇总了10个TED演讲，将以发人深省的方式探讨这些和类似的问
由于人工智能(AI)研发将左右零件厂商的未来竞争力，因此日本汽车零件厂纷纷加速AI有关技术的研发，爱信精机(Aisin Seiki)4月在东京成立AI研发据点－台场开发中心，该中心集结软件优秀人才，以加快无人驾驶系统的研发脚步。 据日刊工业(Nikkan)报导，爱信精机社长伊原保守表示，该公司在软件领域起步较晚，遂决定延揽具即战力、可立即上手的人才，台场开发中心的成立目的即在此，而研发据点将不局限在爱知县，东京都内也会成立AI开发据点，确保人才不虞匮乏，该中心计划招募100名员工。 爱信精机的变速器、煞车器等车用零件产品举世闻名，但随着无人驾驶时代来临软件变得逐渐重要，为了确认和保证其在汽车市场的竞争力，势必需强化控制煞车器的
卡内基梅隆大学的研究人员已经开发出一种机器学习模型，它可以估计出声音的方向，表明你的意图，而不需要特殊的短语或手势，这种方法依赖于声音在房间中反弹时的固有特性。 这个系统能通过判别第一个、最响亮、最清晰的声音——总是直接对准某个特定对象的。其他区域则会变得安静或者有延迟。该模型还可以根据人类的语音频率随你所面对的方向而变化，较低的频率往往是更全方位的。 研究人员补充说，这种算法非常“轻量级”，可以基于软件，不需要向云端发送音频数据。 虽然团队已经公开了代码和数据，以帮助其他人在基础上进行构建，但您可能需要一段时间才能看到该技术的使用。 但是如果可以采用，会有很多好处，你可以告诉一个智能的扬声器播放音乐，而不使用唤
在今年的 人工智能 和 机器学习 投资竞赛中，中国最大的科技公司BAT、蚂蚁金服已经超过了硅谷的科技巨头。同时，虽然美国继续创造最大规模的创业和风险资本活动，但其占全球总量的份额已大幅下降，北京等城市崛起。 中国AI超越美国了——在投资上。 据英国媒体，最新研究显示，在今年的人工智能和机器学习投资竞赛中，中国最大的科技公司已经超过了硅谷的科技巨头。 今年以来，最大的八家美国和中国科技公司投入到AI领域的资金大约140亿美元，其中，百度、阿里巴巴、蚂蚁金融和 腾讯 等中国公司已经取得了明显的领先优势。 根据金融数据公司Pitchbook的数据，这四家中国公司参与的投资涉及总额的128亿美元。 相比之下，它
日前，在2023松山湖中国IC创新高峰论坛上，每刻深思（Makesens）总经理邹天琦，介绍了公司的近传感模拟芯片架构，以及MKS低功耗感知芯片，邹天琦表示，模拟计算可以更高效解决复杂计算问题，从而更好的实现低功耗，低时延以及低成本。 在语音和视觉等信号处理上，传统信号处理路径都是从模拟信号，到数模转换，再到数字处理，这种方式下模数转换存在计算效率低，功耗大等弊端，而以每刻深思为代表的模拟计算，能够最终靠在模拟领域进行特征提取和存内模拟计算，将部分数字信号处理任务进行预处理前置，从而精简了待处理的信息。此外，通过预处理，ADC无需常开，则能更加进一步降低功耗。 模拟计算可以突破数字芯片发展困境，因此未来有很大的发展空间。邹天琦
一直以来，科幻小说和电影都将机器刻画成拥有完全自主能力和智慧的存在，远超普通人类。这一些内容让人倍感激动，并提出了一些具有挑战性的问题，但是我们距离能将这些虚拟构建的内容变成能够在真实世界中存在的机器还有多远呢？ 就像每部优秀的电影一样，技术进步的条件也是：有充足的利益驱动、基础足够牢靠、商业案例切实可行并有优秀的人才配合实施计划。现在，所有这些条件都已经具备，机器学习的发展势头也非常迅猛，已经大范围的使用在各种范围的应用，例如，语音识别和控制、人脸识别和身份识别、智能检测和手势控制、物体检测和识别、异常检测和增强现实等。 在我们深入探讨之前，需要先解释一些常见的机器学习术语。 人工智能(AI)是一个非常宽泛的概念，是
趋向边缘—性能与成本的平衡带来更广泛的应用 /
最近，Google Brain员工，TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着 机器学习 的未来。同时，他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。下面就随网络通信小编共同来了解一下相关联的内容吧。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”，以下是整个讲座的概要，量子位编译整理自South Park Commons官方博客。 作为一个平台来说，TensorFlow
美国耶鲁大学工程和应用科学学院的欧亨尼奥·卡鲁塞伊罗15日在马萨诸塞州波斯顿市举行的高性能嵌入式计算（HPEC）研讨会上表示，他和研究小组开发出了基于人类视觉系统的超级计算机，与人们过去所研制的同类计算机相比，其在速度和节能上均有很大提高。 人在开车时，视觉和大脑的反应能力能够轻松地帮助自身了解道路和周围的环境，从而自如地驾车。然而人类这种看似十分简单的快速识别视觉环境的能力，要想在计算机上实现，需要大量的运算，这也是计算机系统难以模仿人脑识别物体的原因。 卡鲁塞伊罗研制的超级计算机系统被命名为“神经流”（NeuFlow），其设计灵感来自人体视觉系统，它能模仿人体视觉系统的神经网快速地识别自己周围的世界。其采用
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伦理 (于江生)
大数据基础与应用 (谢剑斌)
应用及其安全综述
世界苦Arm久矣，不是因为它不够强大，而是开源更具性价比。RISC-V作为x86、Arm后第三大指令集，备受我国半导体厂商的喜爱。尤其是在MCU领域 ...
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嵌入式硬件专家 SolidRun 宣布发布围绕 Hailo-15 神经处理单元 (NPU) 构建的模块系统 (SOM)，每秒可实现高达 20 TOPS算力，以支持 ...
AMD携手OEM合作伙伴联想和华硕，以及ECO合作伙伴百川智能、有道、游戏加加、生数科技、始智AI等共庆AI PC腾飞之年，展示了Ryzen AI PCECO的强大实力...
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