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Academic Activities
报 告 人：敬超 副教授，桂林理工大学报告时间：11月20日（周六）10:00报告地点：腾讯会议ID：301 571 146邀 请 人：刘通 副教授报告摘要：本报告将介绍关于云数据中心内高效能的重要意义，以及现有的高效能技术的优势及不足，主要包括传统的结合优化理论的低功耗调度算法，基于机器学习的面向高性能计算的CPU-GPU功耗控制技术，以及结合博弈论的最优电力分配方法等，最后报告对所研究问题进行
报 告 人：陈逸阳 副教授，苏州大学报告时间：11月13日（周六）14:00～16:15报告地点：腾讯会议ID：774 605 567邀 请 人：孙妍 讲师报告摘要：相较于传统控制方法，迭代学习控制能够有效地提高重复性工业生产任务的产品性能。迭代学习控制算法在理论层面上有着充分的鲁棒性、收敛性、稳定性，并且相较于其他控制算法在实际应用的过程中具有可靠性、有效性、优越性。这项控制技术对计算资源的需求
报 告 人：Prof. Mark Nixon (President of the IEEE Biometrics Council and Vice Chair IEEE PSPB), University of Southampton, UK报告时间：2020年11月 20日（周六）18:00～20:00报告地点：校本部东区计算机大楼402室(腾讯会议ID：156 282 923）邀 请 人：孙妍
报 告 人：闫正 CTO，上海眼控科技报告时间：11月06日（周六）16:00～17:00报告地点：腾讯会议（812 953 693）邀 请 人：余航 讲师报告摘要：天气总是会或轻或重地影响人们的日常生活，而天气预报的准确性会极大影响人们应对天气的方式。近些年来关于人工智能和深度学习的新闻数不胜数，各领域也都高举人工智能大旗，试图利用人工智能和深度学习等技术解决行业内的问题，拓展新业务。那么人工智
报 告 人：王明 研究员，复旦大学报告时间：11月06日（周六）15:00～16:00报告地点：腾讯会议（812 953 693）邀 请 人：余航 讲师报告摘要：智能感知技术能够将“人-机-环境”统筹起来计算，是支撑物联网、智能制造和机器人等国家战略产业的核心技术。如何实现传感、存储、计算等相关模块的高度集成与性能优化是实现智能感知技术的核心问题之一。近年来，新型阻变型忆阻器和深度学习的开发与应用
报 告 人：陈全 教授，上海交通大学报告时间：11月07日（周日）15:30～17:30报告地点：计1001（腾讯会议ID：715 693 831）邀 请 人：朱能军 讲师报告摘要：随着机器学习的发展，互联网服务软件开始使用机器学习推理向普通用户提供服务。然而现有的机器学习推理系统存在着响应延迟高、运行吞吐低的问题，导致用户体验差。为此，我们研究低延迟高吞吐的机器学习推理系统，提出了请求弹性批处理
报 告 人：卢暾 教授，复旦大学报告时间：11月04日（周四）10:30～12:30报告地点：计1001（腾讯会议ID：266 175 992）邀 请 人：朱能军 讲师报告摘要：互联网用户遵循一定的群体结构和运行机制，自愿贡献体现个体智能的可衡量产出物，并通过群体协同汇聚融合成群体智能涌现的高质量知识成果或产品，形成大批以开源软件社区、大众生产、问答网站、众包和短视频等为代表的在线开放协作项目。这
报 告 人：杜冠瑶 高级工程师，中科院计算机网络信息中心报告时间：11月5日（周五）13:30 报告地点：腾讯会议（ID：950 389 620）邀 请 人：马丽艳 副研究员 报告摘要：近年来，国际网络空间对抗形势日趋激烈，尤其是新冠疫情以来，针对中国科研机构和医疗机构等重要行业的网络攻击数量呈倍数增长，攻击手法也日趋复杂和隐蔽。因此，研究基于机器学习及人工智能技术的
报 告 人：宣俊宇 副教授，悉尼科技大学报告时间：10月29日（周五）13:00～15:00报告地点：腾讯会议（645 433 987）邀 请 人：余航 讲师报告摘要：由于贝叶斯（机器）学习具有建模不确定性、编码先验知识和可解释性的特殊能力，因此长期以来一直在机器学习中扮演重要角色。在贝叶斯学习取得巨大成功的基础上，贝叶斯非参数学习（BNL）由于其更大的建模灵活性和表示能力而成为推动该领域进一步发
报 告 人：褚晨翚 副教授单 位：京都大学-大学院情報学研究科知能学専攻报告时间：2021年11月1日（周一）15：00～16:00报告地点：腾讯会议（ID：508 326 821）邀 请 人：王 昊报告摘要：Visually grounded paraphrases (VGPs) are different phrasal expressions describing the same v
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