[db:标签]者[db:标签]:谭铁牛现任中国科学院副院长,中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心主任。他是中国科学院院士、英国皇家工程学院外国院士、发展中世界科学院院士、巴西科学院通信院士、中国图像图形协会理事、中国人工智能协会副理事。他主要从事图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域的研究工作。他出版了11本书和专著。在国内外主要学术期刊和国际学术会议上发表论文500多篇,批准和申请发明专利80多项。他曾任中国科学院自动化研究所所长、模式识别国家重点实验室主任、中国计算机联合会副主席、国际模式识别协会副主席和美国电气与电子工程师学会生物识别委员会主席。他获得了一项国家技术发明二等奖、一项国家自然科学二等奖和一项国家科技进步二等奖。
这篇文章是基于副总统谭铁牛今天早上对CNCC 2016的专题报道《大数据时代的模式识别》。它被稍微编辑了一下,没有改变初衷。
老师、学生和同事们,早上好。由于时间有限,今天的报告将尽可能简短。另外,考虑到每个人都不做模式识别,今天的报告不会太专业。
首先,我注意到今年无论什么会议,谁组织的,在哪里举行的,只要和人工智能联系在一起,它都很受欢迎。每个人都提到今年是人工智能60周年。事实上,今年也是整个计算机科学值得纪念的一年。因为
机遇4:引导科技发展和新变化
机遇和挑战是同时存在的,不抓住机遇也是一种挑战。
挑战1:复杂大数据
挑战2:计算效率和性能
挑战3:语义计算和对大数据的理解
语义是人们基于对现实世界的理解给出信息的解释。
挑战4:大数据理解需要信息理论创新
同样,在这些机遇和挑战面前,尽管我们说机遇大于挑战,但机遇是无法把握的挑战,无法解决的挑战是机遇。
1。大规模多源异构数据的鲁棒特征表达
2。结合结构和统计的新模式识别理论
3。结合数据和知识的模式识别
4。具有鲁棒性和适应性的生物激励模式识别
5。基于跨领域和跨模态知识迁移的模式识别
6。以互联网为中心的模式识别是人工智能的核心内容,是大数据时代的关键使能技术。
在不久的将来,智能生命肯定会完全进入我们的生活。有兴趣进入未来前沿产业的朋友可以收集智能生命,及时获取前沿信息和人工智能、大数据、云计算和物联网的基础知识。让我们携手引领人工智能的未来!
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