15 بعد الظهر، عقدت مايو مختبرات اتحاد الشباب بنغ تشنغ والعلماء AI السند المصارف معا العمل على بناء المرحلة الأولى من "AI العلماء" سلسلة صالون بنجاح فى شنتشن بنغ تشنغ المختبر، وهذا: شبكة لى فنغ منظمة العفو الدولية تكنولوجي ريفيو الموضوع هو "المتطورة بحوث الذكاء الاصطناعي في الحقل الأكاديمي من" الضيوف المدعوين تشكيلة يتضمن قسم إحصاءات، مثبت جامعة بوردو أستاذ تشنغ قوانغ، أستاذ معهد متقدمة المالية جامعة جياوتونغ شنغهاي المالية والأستاذ في جامعة شنغهاي جياوتونغ لي شيانغ لين، "وو ون جيون الذكاء الاصطناعي الدكتوراه "السياسة لو المعلم الأول، ثلاثة من قسم الإحصاء، وزارة المالية، وزارة العلوم الكمبيوتر وكبار الأساتذة في مجال الأبحاث سهم المتطورة في حقولهم الأكاديمية من منظمة العفو الدولية على المشاركين.

وقد ترأس هذا الحدث برئاسة الدكتور الكريبتون إلكتروني مؤسس التكنولوجيا والرئيس التنفيذي لشركة اتحاد العلماء المهتمين الشباب AI (تأسيس) المدير التنفيذي تشو مينغ جيه. قبل الضيوف للسهم الواحد، ودعا أولا زو بينغ، نائب مدير المختبر بنغ تشنغ تصريحات افتتاح جعل.

زو بينغ، نائب مدير بنغ تشنغ مختبر

فتح خطابه، وعرض نائب مدير زو بينغ لفترة وجيزة تحولت فقط سنة واحدة هذا العام بنغ تشنغ المختبر. وأشار إلى أن التوجه الأساسي بنغ تشنغ قوانغدونغ، ومختبر هونج كونج هو تحقيق لمنطقة خليج كبيرة إلى التفاعل على أساس المعلومات ذات الصلة في مجال البحوث، والذكاء الاصطناعي، والتمويل، كما أنه يقوم على هذا الموقف الأساسي، في السنة الوقت، بنغ تشنغ المختبر لتنمو بسرعة كبيرة.

التي والاتصالات والموارد البشرية هو أحد الشروط الأساسية للباحثين لجعل الإنجازات الأكاديمية. ولذلك، زو بينغ، نائب مدير الشؤون المالية وحول الذكاء الاصطناعي، ومنظمة العفو الدولية والتحالفات بنغ تشنغ مختبر العلماء الشباب كخلفية لسلسلة من الأنشطة كاملة من التوقعات، وقال: "نحن نتطلع إلى هذا الحدث سيكون بداية جيدة، ولكن أيضا آمل أن تتمكن من الاهتمام، فهم والمشاركة في بنغ تشنغ المختبر، جنبا إلى جنب هذه التخصصات الأساسية عمل خاصة ببحوث معمقة التي يجب اتباعها ".

قبل تقاسم الضيوف الرسميين، الدكتور تشو مينغ جيه أول من أدخل دور الاتحاد علماء الشباب AI صرف السند الاضطلاع بها: ربط البحث عن مناحي الحياة، للعب "موصل" دور، ولكن أيضا لمساعدة الأعضاء الأوائل للانضمام إلى الحلف في العديد من عمالقة الإنترنت والتكنولوجيا، والشركات الرائدة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والخبراء المعروفين والعلماء من شبكة الكهرباء من الأصدقاء والسلطة أكثر انتشارا، وتقاسم الموارد لتعزيز مختلف المواضيع.

الكريبتون إلكتروني تقنية الدكتور، مؤسس والرئيس التنفيذي لاتحاد العلماء المهتمين الشباب AI (تأسيس) المدير التنفيذي تشو مينغ جيه

وقال ان أعضاء التحالف سواء في البحث أو في عملية تنظيم المشاريع، مرت الكثير من الطرق الالتفافية، ولكن أكثر التي تراكمت لديها ثروة من الخبرة، وبالتالي مستقبل جيل الشباب من العلماء ورجال الأعمال في هذا المجال، ل الاتحاد لا يمكن أن نعطيهم المزيد منتشر دائرة السلطة من الأصدقاء، وهناك بعض سياسات الدعم الأكاديمي وحتى توجيه الاتجاه المستقبل من الطريق.

وفي وقت لاحق، أستاذا في جامعة بوردو قسم جامعة للإحصاء، محرك الأقراص الضوئية لتحقيق شعار "التعلم العميق لنظرية القيادة الابتكار الإحصائية الحديثة" في تقرير كأول ضيوف للعب سهم.

تشنغ قوانغ، دائرة الإحصاءات العامة، مثبت جامعة بوردو أستاذ، تخرج من جامعة تسينغهوا، وتخرج من جامعة ويسكونسن، والعلوم البيانات البحثية والتعلم الآلي، وترأس مختبر نظرية البيانات الكبيرة على (www.science.purdue.edu/ bigdata)، فمن NSF، CAREERAward، جائزة الباحث NoetherYoung، سيمونز زمالة في الرياضيات الفائز.

وكان البروفيسور تشنغ لمشاركتنا في هذا الضوء حول سلسلة من العمل الذي تقوم به الولايات المتحدة في تعزيز التنمية العلمية للرياضيات. قبل ذلك، وقال انه قدم للمرة الأولى لهذا العلم الناشئ والرياضيات ليست بعد تاريخ تخصصات منفصلة. قال أقرب وقت ممكن أعرف كلمة واحدة، أو في عام 1997، ولكن قبل 20 عاما، الإحصائيين في خطاب تنصيبه، ووصف أكثر ميلا لاستخدام المفهوم الإحصائي عندما الإحصاء التطبيقي، في حين لا يعتبر إحصائيا يساوي العلوم الرياضية. على وجه التحديد، والعلوم الرياضية (العلوم الرياضية) ويشمل البحوث متعددة التخصصات، بالإضافة إلى الرياضيات، وشملت موضوعات أيضا سلسلة من خصائص وأساليب التقييم الرياضية، ويتم تحديث هذه المفاهيم مع تقدم العصر.

وفي وقت لاحق، قال البروفيسور تشنغ قوانغ أن الولايات المتحدة الآن، ومعظمهم من الجامعات والمستوى الحكومي لتعزيز تطوير العلوم الرياضية. من حيث الجامعات وتنشر الولايات المتحدة حاليا نحو أربع جامعات فتحت إحصاءات الانضباط الخاصة، وآخرها انشاء (في العام الماضي) من هذا الانضباط هو جامعة كاليفورنيا في سان دييغو.

على المستوى الحكومي، قدم البروفيسور تشنغ التركيز الضوء على تطوير المشاريع ذات الصلة NSF (مؤسسة العلوم الوطنية)، و-حوامل NSF (بيانات البحوث المتعددة التخصصات من المبادئ العلمية) يقترح من قبل جبهة الخلاص الوطني في عام 2017 لتعزيز التنمية من البيانات العلمية وينقسم المشروع إلى مرحلتين، والهدف النهائي هو إقامة بيانات المؤسسات العلمية. حاليا، أهداف المشروع الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر النظرية البلمرة ثلاثة تخصصات، ووضع الأساس النظري البيانات العلمية عن طريق دراسة كروس الطريقة، وتشمل دراسة كروس خمسة اتجاهات رئيسية هي: البيانات العلمية الأساسية، والخوارزميات علم البيانات والنظم والبيانات المكثفة العلمية والبنية التحتية للمعلومات البيانات الهندسية وكذلك التعليم والتوظيف وتطوير الموظفين.

وأخيرا، اختتم البروفيسور تشنغ قوانغ: "لعلم البيانات والبحوث الأساسية ليس ما يكفي من الضوء هناك، بالإضافة إلى أيضا وضع بيانات علمية متعددة التخصصات المناسبة لتوعية الناس نفسها لا تخضع أثيري وهمية، ولكن فقط في عملية حل قضايا محددة في مجال البحوث الأساسية هي حقا ما يجب القيام به لإيجاد ".

تقاسم الثاني ضيف مكان اللعب أستاذ المعهد العالي للمالية المالية شنغهاي جامعة جياوتونغ لي شيانغ لين، وقال انه هو موضوع تقرير "الاستثمار في مجال تطبيقات تكنولوجيا المالية"، وذلك أساسا على التحديات التي تواجه المؤسسات المالية، يمكن للتكنولوجيا المالية تغيير مستقبل الصناعة المالية مقارنة عدة جوانب من الطريقة التقليدية، وكانت طريقة تبادل البيانات الكبيرة.

لى شيانغ لين، أستاذ المعهد العالي للمالية جامعة المالية جياوتونغ فى شانغهاى، لديها، وكذلك الدكتوراه درجة البكالوريوس في الإحصاء من جامعة واترلو في كندا الاكتوارية وإدارة الأعمال ودرجة الماجستير في الاقتصاد والرياضيات، ومعهد بحوث المالية الصين، المدير المشارك لبرنامج الماجستير في العلوم المالية قبل أن ينضم إلى ارتفاع الذهب، أستاذ لي أكثر من 20 عاما في قيادة المؤسسات المالية الصينية والأجنبية، لديها ثروة من الخبرة في الإدارة العليا في مجال إدارة المخاطر تمويل تطوير منتجات جديدة والبحوث، وإدارة الأصول والتأمين وتكنولوجيا المعلومات، فقد خدم، مثل الصين الدولية المالية المحدودة ضابط كبير خطر. المشتقات الائتمانية المنتجات باعتبارها واحدة من الرواد الأوائل، المحفظة الائتمانية تسعير صيغة اختراعه يتم الاعتراف على نطاق واسع من قبل السوق والأوساط الأكاديمية.

في بداية الخطاب، كان البروفيسور لى متواضعة جدا الذاتي ساخرا: "قد لا يكون سمع من الناس 60S تزال تفعل منظمة العفو الدولية، والضيوف اليوم حصة أكبر عدد من عمري، وأنا بطبيعة الحال لا يمكن التحدث التكنولوجيا AI، فمن للجميع الحديث عن قصة ".

وأشار إلى التحديات الحالية التي تواجهها المؤسسات المالية من جميع الأطراف، بما في ذلك: أولا، تحتاج صناعة مالية متطورة على نحو متزايد للتكيف تدريجيا نشأ في عصر الإنترنت جيل الشباب المستهلكين المسألة؛ والثاني هو فاتحة الصناعة في بيئة تنظيمية أكثر صرامة : المتطلبات التنظيمية المختلفة الاختصاص التنظيمية المختلفة، والثالث هو المرجح لمواجهة طويلة الأمد واستمرار انخفاض أسعار الفائدة والبيئة عائد الاستثمار المنخفض، والرابع، واجه مع سلسلة كتلة البيانات العلمية / أو كبيرة بما في ذلك استخدام التكنولوجيا من أكثر قابلية للتنبؤ شركات التكنولوجيا الجديدة والمنافسة المالية الأخرى، بما في ذلك مقدمي الخدمات المالية البديلة.

للتكنولوجيا المالية يمكن أن تغير القطاع المالي المستقبل، البروفيسور لى شيانغ لين أعتقد أن الجواب هو نعم، وهذا التغيير يجري في. "على سبيل المثال، عندما التعرف على الكلام الحالي في صناعة التطبيقات المالية، صورة تقنية التعرف تتزايد من حيث الدقة، وعندما وصلت الى معدل دقة نسبة كبيرة من الصناعة المالية لا بد أن تغييرا كبيرا جدا سيحدث."

سهم وأخيرا، كان البروفيسور لى يلخص أيضا يعتقد البعض أن استخدام التفكير بيانات كبيرة من الأساليب المالية التقليدية القيام بها:

• أولا، الأساليب المالية التقليدية لحساب وكثيرا ما يستخدم القيمة المتوقعة للتنبؤ معدل العائد، التباين لتقييم المخاطر، ولكن لا يحتاج التفكير بيانات كبيرة للقيام بذلك، لدراسة المعلومات مكاسب الأوراق المالية واحدة يمكن استخدام كل من التوزيع.

• ثانيا، في حساب العلاقة بين الأوراق المالية ذات الدخل المختلفة، ونحن ترتبط خطيا على استخدام التكنولوجيا التقليدية، والتفكير البيانات الكبيرة، واستخدام العلاقة غير الخطية (السيارات التشفير) والتكنولوجيا لدراسة العلاقة بين جميع الأوراق المالية.

• الهدف الأخير هو تحسين هذه المشكلة. التفكير بيانات كبيرة، ويمكن استخدام الطريقة التقليدية متوسط-تباين حساب القائم حول احتمال الذيل، لتحقيق أقصى قدر من الاستفادة المثلى من البرنامج الاستثماري ككل عن طريق الاستفادة المثلى حول الذيل المشكلة احتمال.

أستاذ جامعة جياوتونغ فى شانغهاى، "الدكتوراه وو ون جيون الذكاء الاصطناعي" المعلم لو السياسة بصفتي الضيوف الماضي خاتمة، وهذا يجلب موضوع التقرير، وهذه المرة كان يركز على سلوك رؤية الكمبيوتر "فهم سلوك القيادة البصرية، وقائم على المعرفة" التحديات التي تواجه كشف في الوقت الراهن، ومشتركة أحدث نتائج --HAKE بها فريق البحث (Hmuan آخر محرك المعرفة، محرك المعرفة من السلوك البشري).

سياسة أنا لو، الأستاذ في جامعة جياوتونغ فى شانغهاى، "الدكتوراه الذكاء الاصطناعي وو ون جيون" المعلم اختير في عام 2016 آلاف الوطني للشباب في الخطط، بحلول عام 2018، "معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تقنية مراجعة" اسمه لسن 35 إلى 35 من رواد التكنولوجيا (MITTR35)، وهو نفس العام اختيار "الصيني العلماء الشباب المتميزين علميا" اتحاد الشباب AI عالم (تأسيس) المدير التنفيذي. أستاذ لو قبل أن تعود لمختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد ما بعد الدكتوراه (مدرس: لي Feifei، LeoGuibas).

أولا وقبل كل شيء، أود أن أعرب عن أستاذ السياسة لو، رؤية الكمبيوتر لدراسة رؤية الإنسان، وتتكون من جزأين: واحد هو كائن، والهدف من ذلك هو تشكيل أساس للعالم كله، والثاني هو السلوك الذي هو الأكثر جزءا هاما من البصرية الأساسية. من وجهة الأكاديمية أرباح رأي والبحوث أرباح جوانب الكائن ليست كبيرة، وأبحاث الفضاء السلوك هو كبير نسبيا، لأن عمق التعلم لا يزال غير حلا جيدا لسلوك المشكلة، وبالتالي في هذا الاتجاه ما زال طويلا الطريق للذهاب.

وفي هذا الصدد، أوضح سياسة أستاذ لو كذلك أن السبب في عمق التعلم لا يمكن أن تحل مشاكل السلوك، وهناك سببان رئيسيان: ضجيج الدلالي كبيرة على وجه الخصوص، والتعلم العميق من الصعب استخراج معلومات مفيدة في حالة وجود الكثير من الضوضاء، وغير ذلك من غير مشكلة ذيل طويل، لأن الكشف عن السلوك تنتمي إلى مشكلة غير معروفة ضمن نطاق الطبيعي، لا يمكن العثور على المزيد من البيانات على حل هذه المشكلة، وبالتالي فإن مشكلة الذيل الطويل بالنسبة إلى الكشف عن وجوه، والكشف عن سلوك ذيل طويل هو أكثر خطورة بكثير.

وبناء على هذا، مما يجعل أستاذ لو قدم فريق قيادتي نازلي، ويمكن استخدامها لمعالجة الأبحاث الحالية على كشف السلوك واجه:

• أولا، يمكن لهذا النهج أن يكون موقف وسلوك كل كائن يمثله معرفة مباشرة منه، مثل صورة فوتوغرافية في الرياضيين لعب كرة القدم، النازلي يمكن أن يكون "العمل رأسه في" "، والقيام قدميه هذه المعلومات "أن الخروج، فإن الباحثين تكون قادرة على تحسين دقة السلوك الكشف عن طريق جمع بيانات أكثر السلوكية.

• ثانيا، الضوضاء في الكلام، ويرجع ذلك إلى سلوك كل جزء من الوضع البشري محدودة، وبالتالي يمكن أن تكون علامة باستخدام نازلي المسمى لإجراء بعض جزء من أسلوب كل شخص لتصنيف وبذلك يمكن أن تتحول مشكلة الكشف عن السلوك إلى سلوك المشكلة متجه للحد من مباشرة تأثير الضوضاء على البيانات سلوك صوت.

• أما بالنسبة للناقلات السلوك تفعل في الواقع عندما فهم السلوك البشري، وليس كل السلوك البشري أثناء تشغيل أو القفز، وغالبا ما تكون أكثر والانخراط في بعض السلوك لا يمكن أن تسمى بالاسم. النازلي على جزء من الصورة يصبح نقطة متفرق، حتى من الفضاء لتحليل هذه المشكلة. على سبيل المثال، لقبلة الصور بين رجل ورجل وطفل مع صورة جرو قبلة بفارق نقطة ومتفرق صورتين شكل ماجستير / الكلب للقيام رسم الخرائط، إلى الفضاء بين نقطة المحاذاة المسافة، بالتزامن مع حكم سلوك الإنسان / الكلب لتحديد في الصورة.

نازلي السلوك استنادا إلى مجموعة البيانات الموجودة، فمن الممكن أن تقدم مثالا للسلوك أجزاء جسم الإنسان والتسمية السلوك التسمية يرتبط بها من جزء (الجزء المتحدة)، والسلوك البشري يمكن أن تحسن كثيرا الأداء الكشف. شبكة لى فنغ أبلغ AI تكنولوجيا مراجعة، وسيتم قريبا مفتوحة بالنسبة لغالبية الباحثين استخدام هذا البند. شبكة لى فنغ