【CSDN现场报道】6月4日，第七届中国云计算大会全体大会上午的主题演讲环节，中国大数据专家委员会顾问、中国科学院院士张钹发表了题为《大数据与人工智能研究的思考》演讲，他表示网络数据和传统数据的区别主要是：粗数据、数据与用户（社会）关联两方面，而这也导致了传统信息处理在分析网络数据方面面临的根本困难，之后，他详细介绍了从传统信息处理以及人工智能等方面是如何处理这些网络数据的，最后他提醒人工神经网络也不是完美的，今后大数据处理会将传统信息处理和人工智结合起来，传统信息处理是数据驱动方法，而人工智能就是知识驱动
现实世界中，外部视觉刺激是多种多样、杂乱无章的，而人类的视觉系统，从视网膜到高级视觉皮层的各个认知阶段，却能以某种方式稳定地识别和理解这些视觉输入数据。人脑在复杂视觉信息处理方面具有计算机所无法比拟的高效性、鲁棒性。视觉信息编码是指人脑将外部视觉刺激转换成神经活动信号的过程，解码是指根据观测到的脑信号模式预测对应的外部视觉刺激的过程。研究人脑视觉神经信息编解码，开发类似人脑的视觉信息处理模型，对于提高机器的智能感知能力具有重要意义。本报告讲解视觉神经信息编解码研究背景，国内外已取得的成果，并重点围绕深度学习来讲解视觉神经信息编解码研究进展以及该领域面临的挑战。
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由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。27日下午的“人工智能与认知科学”专题论坛，中科院自动化所脑网络组研究中心主任蒋田仔、重庆邮电大学教授王国胤、华南理工大学教授李远清、清华大学计算机系教授孙富春、北京师范大学" 认知神经科学与学习" 国家重点实验室主要成员姚力、苏州思必驰联合创始人俞凯和京东数据与机器智能部负责人杨洋等，聚焦三方面的问题展开讨论：类脑智能、混合智能及应用前景。本论坛国防科学技术大学教授胡德文的主持。
智源研究院发布 2021 年度《人工智能的认知神经基础白皮书》，兼具专业性与科普性，是人工智能学者探寻“AI+脑科学”交叉学科研发创新的导览之作：
机器之心报道 作者：邱陆陆 10 月 14 日、15 日，由中国中文信息学会（CIPS）举办的第十六届全国计算语言学会议（CCL 2017）暨第五届自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（NLP -NABD 2017）于江苏南京召开。 本次会议共收到 264 篇投稿，录用 105 篇论文，录用率为 39.77%，共有超过 700 名计算语言学研究者和其他领域的专家学者参与本届会议，参会人数为历届最多。 📷 大会主席，中国工程院院士倪光南在开幕式上致辞。 📷 他表示，语
【新智元导读】借鉴脑科学的研究，是否有助于发展人工智能？《今日心理学》前主编、心理学家 Robert Epstein 日前在 Aeon 刊文，指出将大脑比作计算机误导了我们对智能的认知，阻碍了脑科学发展。Epstein 认为，“大量的资金被用于脑科学研究，然而某些研究却是基于错误的观点和根本无法兑现的诺言”。 对此，佛罗里达大西洋大学计算机视觉博士生 Daniel C. LaCombe, Jr 做出了回应。LaCombe 认为，信息处理比喻是迄今我们对大脑工作原理最好的解释，Epstein 没有正确理解“计
定义：有效地组织和管理系统的各种软/硬件资源，合理组织计算机系统工作流程，控制程序的执行，并给用户提供一个良好的环境和友好的接口。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架结合了强大的信息检索能力和生成模型的能力，允许系统从海量数据中检索相关信息，并基于这些信息生成准确、丰富的回答。随着大语言模型和智能问答技术的崛起，RAG 凭借其独特的结合检索和生成能力，在提供丰富对话式体验和高效文档管理方面成为了行业的热点。
不久前，信息技术研究公司Gartner发布了2017年度“新兴技术成熟度曲线”（The Hype Cycle），根据技术成熟演变速度及要所需时间的预测，Gartner将曲线分成5个阶段：触发期（技术萌
2017年12月在美国洛杉矶举行的NIPS会议（神经信息处理系统大会）上，各大企业蜂拥而至招聘人工智能人才，使得这个传统上专注于学术研讨的高水平国际学术会议“沦落”成为了招聘会。 12月3日，美国加州长滩的威斯汀酒店（Westin hotel）大堂上站着装扮成机器人的演员，在机器人的泡沫身体上贴着“内置英特尔”（Intel Inside）的标签。人们在上楼去会议厅前纷纷自拍。会议厅装饰着紫色霓虹灯和毛绒白色皮革家具，这里即将举行比技术小组讨论更欢乐的活动。 这是英特尔和其他行业巨头为讨好参加全球最大人工智能
译者│枫凌 点击标题下「翰文网」可快速关注 “奇点”将在2045年左右到来 人工智能的进步令人惊叹。人们一直在争论这种能力超越人类的“奇点”（技术的奇异性）是否会出现，如果出现将在何时？美国发明家雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）预计“奇点”将在2045年左右到来。对此引发了各种各样的争论，有人认为会更早，有人认为不会出现。 最近，我一直在思考奇点是否已经出现了呢？比起人工智能，普通的信息处理系统是否已经超越人类的能力了呢？ 人类大脑的信息处理能力原本就有限。据美国心理学家米哈里·契克森米哈（Mi
导读：由中国人民大学孟小峰团队开发的ScholarSpace（C-DBLP）系统上线十年以来，一直致力于中文论文的数据融合，目前已达25个学科上百万论文。本次参考MIT计算机学科排名计算方法和发布结果，结合ScholarSpace计算机学科中文十一大期刊给出国内计算机十个领域的排名ScholarRanking，供大家参考。
不久前，信息技术研究公司Gartner发布了2017年度“新兴技术成熟度曲线”（The Hype Cycle），这是用来评估新科技可见度的一种工具， 也是技术企业投资决策的重要风向标。
清华大学计算机科学与技术系；智能技术与系统国家重点实验室；清华信息科学与技术国家实验室 【孙富春】清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，全国优秀博士论文奖和国家杰出青年基金获得者。兼任清华大学学
A free energy principle for generic quantum systems
摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
本来想把题目取为“从炼丹到化学”，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习， 是新一代人工智能需要面对的课题，也是在当前深度学习浑浑噩噩的大背景中的一些新的希望。
人工智能（AI）研究人员正在构建能让三维（3D）世界可视化并采取相应行动的系统，美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）教授称之为基于学习的视觉系统的重要趋势。 研究团队采用了“生成式对抗建模”这种常见的机器学习方法，让计算机通过样本学习三维空间的特征，从而生成真实而且符合物理法则的新物体。2016年12月，在西班牙巴塞罗那举行的神经信息处理系统（NIPS 2016）大会上，研究人员展示了这项工作。 三维感知对于在物理世界中使用的机器人应至关重要，例如自
1.NLP相关学科 语言学 信息论 生物学 计算机科学 数学 等等...... 2.相关术语 中文信息处理 中文语言处理 计算语言学 自然语言理解 智能化人机接口 3.知识内容 3.1基础 音位学->形态学->词汇学->句法学->语义学->语用学 举例 语音输入：delete file x 音位学处理：dilet'#fail#eks 形态学处理："delete" "file" "x" 词汇学处理：（“delete”VERB）(“file”NOUN）（“x”ID） 句法分析处理：
本文首发《中兴通讯技术》，2022年第5期总第166期，作者：中国移动研究院技术经理潘成康。边缘计算社区经过授权发布，以下为正文：
2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，简称CVPR）公布接收论文结果。清华大学计算机系“类脑计算与认知”团队提交的论文《Reusing Discriminators for Encoding Towards UnsupervisedImage-to-Image Translation》被成功接收。论文第一作者为陈润发，是清华大学计算机系硕士二年级研究生；指导老师为孙富春教授（中国人工智能学会副理事长，清华大学教授，IEEE/CAAI Fellow）等。
教育部科技司关于公示2017年度教育部重点实验室评估结果的通知 各省、自治区、直辖市教育厅（教委），新疆生产建设兵团教育局，有关部门（单位）教育司（局），有关高等学校： 依据《教育部重点实验室建设与管理办法》，2017年9月至12月，我司组织实施了教育部重点实验室（信息领域）五年定期评估。根据初评、现场考察和综合评议的成绩，经研究，信息领域56个参评实验室中，光电信息技术教育部重点实验室（天津大学）等10个实验室评估结果为优秀；电子物理与器件教育部重点实验室（西安交通大学）等41个实验室评估结果为良好；其余
2021年8月20日，中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议正式表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》（下面简称《个人信息保护法》）。自2020年10月以来，《个人信息保护法》历经三次审议与修订，并即将于11月1日正式实施。其中，终稿与二审稿相比，有一些删改和完善，具体可参考文章《附下载：《个人信息保护法》终稿与草案的二审稿修订对比》。
导读：我们将结合知名度、典型性、综合性等多种因素，以国内国外、企业院校等4个维度为标准，每个维度选取3个具有代表性的企业或院校，为大家总结国内外知名院校及企业的人工智能实验室现状，以及他们的就职以及实习（录取）申请要求。排名不分先后，仅供各位参考。
转自“中国中文信息学会” 由中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会主办的2021年度中国健康信息处理大会（CHIP2021），于12月4-5日线上举行。中国健康信息处理大会（CHIP）是中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会开展的“以信息处理技术助力探索生命之奥秘、提高健康之质量、提升医疗之水平”为主旨的年度会议。CHIP是中国健康信息处理领域的重要会议，是世界各地学术界、企业界和政府部门的研究人员和从业人士分享创意，进一步推广领域研究成果和经验的重要平台。诚邀大家莅临CHIP20
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不得强制索取非必要个人信息！ 就在刚刚，最高人民法院发布司法解释，对人脸识别应用进行规范。 这真的是响应了广大人民群众的心声啊。 网友们对此纷纷表示：支持！ 要知道，前段时间人脸识别会走光还在网上引起热议，暴露出人脸识别在应用上还存在很多不规范行为。 现在，最高法对小区物业、商场、应用程序等场景下的人脸识别做出司法解释，将进一步减少人脸识别被滥用的情况。 不得将人脸识别作为唯一验证 现在有许多小区，都选择用“刷脸”代替“刷卡”。 这确实能够让业主
人工智能成为专门的学科诞生以来，经历了几次起落，在人们的期望和失望中摆动。即便目前在计算机、机器人中取得了许多成就，也还是显得不尽人意。业内很多人都能感觉到目前的人工智能离人类大脑的智能仍有较大差距，高等智能的提出就有这方面的因素。但究竟如何才能让人工智能更进一步走向人脑智能？还有，之前我们对智能的研究缺失了什么以至于计算机实现的智能与人脑的智能之间存在越不过去的坎？
现在我们经历了整个过程，让我们把所有这一切都放在全文中，看看大脑如何使用所有的这一切。大多数神经元每秒重复接收输入和发射的过程约50到1000次; 射击频率高度依赖于神经元的类型和如果神经元正在积极地处理任务。即使神经元不处理任务，它将以随机方式连续地发射。 一旦处理了一些有意义的信息，这种随机激发活动使得在脑区域中的相邻神经元之间的高度同步活动成为可能。 这种同步活动了解很少，但被认为是理解大脑中的信息处理和如何学习的整合。
脑科学这个词听起来让人感觉很神秘，大家伙儿日常也几乎接触不到。毕竟很多人从小接受的教育都是学好数理化，走遍天下都不怕。如今社会里什么金融、互联网又火的一塌糊涂，这么算起来脑科学的确是小众冷门的领域了。
---- 新智元报道 来源：VB 编辑：LQ 【新智元导读】第34届神经信息处理系统大会NeurIPS 2020于12月12日结束，作为年度最大规模的机器学习会议，我们来回顾一下NeurIPS2020有哪些亮点。 第34届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）上周六顺利结束。作为年度最大规模的机器学习会议，NeurIPS2020有很多与以往不同的地方，不仅有GPT-3语言模型，还有对行业背后一系列问题的探讨。 OpenAI 31人组团摘得大奖 12月7日，组委会颁发了今年的「最佳论文奖」
无论如何努力，科学家和心理学家永远也不会在脑中找到第五交响曲的乐谱——或文字图片或其它任何刺激。人脑不真是空的。但人们以为大脑中存在的绝大部分简单东西，如同“记忆”，其实都不在那里。
编者注：原文为研究心理学家Robert Epstein的The Empty Brain，发稿时原文已在Facebook上被分享近8万次。 (一) 无论如何努力，科学家和心理学家永远也不会在脑中找到第五交响曲的乐谱——或文字图片或其它任何刺激。人脑不真是空的。但人们以为大脑中存在的绝大部分简单东西，如同“记忆”，其实都不在那里。 我们对大脑的愚昧认知有着深远的历史根源，并格外受40年代计算机发明的影响。过了半个世纪，心理学家、语言学家、神经科学家和其他专家愈加认为，人脑有着电脑一样的工作方式。 要意识到这种
生物有机体会处理信息，目的是为了实现交互并适应周围环境，以寻找食物、交配、避害等。这些有机体的环境结构可以诱导对环境线索和刺激的适应性反应，并产生深远影响。具备专业优化策略的适应性集体行为在自然界中无处不在。
刚刚开完的两会把“促进数字经济发展”写入了工作报告，提到数字经济通常指的是集成电路，人工智能和5G通信等，还有国内外都在炒的元宇宙概念。元宇宙这个概念在2021年一度非常火爆，我就没凑热闹，本来咱们就不是一个刷热度的号，但是随着大家冷静下来，倒是可以聊一聊到底什么是元宇宙，这个概念到底是坑还是未来的趋势，跟咱们有啥关系了。我研究了一下，跟大家汇报。
在 AI 科技评论组织的 AAAI 中国之夜活动上，AAAI 现任执委杨强教授、清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任、信息获取课题组的学术带头人朱小燕教授、今日头条实验室总监李磊、iFly.vc
近日，欧洲人文和自然科学院（Academia Europaea）正式公布新晋院士名单，共有来自世界范围内的361位学者当选。
ChatGPT在很大程度上体现了专业性的人工智能技术以傻瓜式应用界面方式呈现，它在很大程度上能给包括普通人在内的用户群体以直观有力的冲击，所以它比其他人工智能技术能形成更加热烈的非专业热度。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
Aaron Sloman专注人工智能哲学领域有几十年了，这项学科认为人们应该从根本上通过概念化自然界中的物体，为AI研究打下基础，Sloman还认为，现在的AI研究过于急躁的想要取得一些成果，却忽略了基础理论的研究。导致AI真正的发展不大。下面摘录一些Sloman演讲的要点。 图灵的论文“形态发生的化学基础”与1952年发表，2年后他就死了，但是如果他多活了几十年，看到了自己论文中理论变成现实，会发生什么呢？ 有人在提出过一种可能，它看起来同图灵的期望相同，叫“变换形态发生”计划：是一项极具野心、相当长远、
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
数据是智能网联汽车飞速发展的核心要素，所需的数据类型不仅依赖于车外环境数据的采集分析，也涉及车辆行驶数据与驾驶舱数据的收集。根据《中华人民共和国个人信息保护法》的相关要求，无论个人信息处理的目的和法律基础是什么，都需要提前告知个人主体，履行告知义务。
中兴事件的爆发，让公众意识到芯片行业亟待发展。近年来，AI芯片成为了各大科技巨头和创业公司的布局重点。前有百度推出了名为“昆仑”的AI芯片，后有阿里巴巴在云栖大会宣布成立的半导体独立新公司“平头哥”。无论是芯片或者AI芯片，今年专属它们的“戏”可谓你方唱罢我登场，热闹非凡的同时，在技术研发上也带给了从业者更多的思考。
两只新生猫的运动方式是否为主动，对视觉感知能力的影响非常大。这启发了人工智能中的具身学习范式，其中最关键的要素便是——主动。
自动化立体仓库由于具有节约占地、提高储存效率、提高仓库管理及时性和准确性等诸多优点，因此得到越来越广泛地应用。由于篇幅所限，本文对立体仓库的形式及分类等介绍内容不再赘述，主要就自动化立体仓库的规划、选购做一介绍。
首先声明，本人才疏学浅，对智能的理解仅仅能算是一个后辈的学生，在诸多大神面前妄谈“智能”这么高深的问题，实在有些诚惶诚恐的感觉。
智能传感器是一种具有信息处理功能的传感器，它带有微处理器，可以完成采集、处理和交换信息的工作。智能传感器是传感器集成化与微处理机相结合的产物，兼有信息检测、信息记忆以及逻辑思维与判断功能。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2021年中国科学院院士增选初步候选人名单现已公布。 人工智能领域有南京大学人工智能学院院长周志华教授、清华大学胡事民教授入围增选。 计算机领域共有5位学者入选。 此轮初步候选人共有191人，包括数学物理学部29人、化学部28人、生命科学和医学学部32人、地学部27人、信息技术科学部26人、技术科学部39人。 其中北京大学入选13人，清华大学紧随其后入选11人，浙江大学有6人入选。 南京大学、南开大学、上海交通大学和中科院物理所分别有5人入选。
ArcGIS软件是一种基于GIS技术的地理信息系统软件，具有广泛的应用范围和优秀的数据处理能力。本文将介绍ArcGIS软件的基本概念和界面介绍，重点讲解其主要功能和使用方法，并通过实例分析，阐述在不同场景下的应用和价值。
伴随着认知计算时代的到来，如何将我们计算机的信息处理能力与人类的认知能力相结合，从而提高我们的信息处理效率，是我们在目前所要思考的问题。本期清华大数据“技术·前沿”系列讲座我们邀请到IBM研究院研究总监、大数据及计算研究方向首席数据科学家苏中为大家带来题为《从深蓝到AlphaGo，从大数据到认知商业》的分享。 以下是数据派独家整理的讲座视频实录，后附文字版内容： 文字版干货整理如下： IBM研究院研究总监苏中 苏中：美国的达特茅斯于61年前提出人工智能一词，而人工智能的历史可以向前追溯很长的时间
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