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详情介绍

  在本次会议上,百度研究院的科学家们展示了在自动深度学习建模、智能交通、认知计算、计算机视觉、语音、自然语言处理、自动驾驶和机器人、量子计算、高性能计算等领域的最新研究成果及进展。  百度大数据实验室主持开发的AutoDL自动建模技术,第一次实现生成模型的全自动深度神经网络结构设计,该技术也将在7月3日、4日召开的“BaiduCreate2019”百度AI开发者大会上展示。此外,AutoDL与百度信息流合作,优化深度学习推理引擎,节省系统资源约10%,服务数亿用户。  百度商业智能实验室针对智能交通进行深入研究,其研发的业界第一个产品化的多模态智能出行引擎Hydra、基于协同学习方法的地图兴趣点标签优化方法等多项成果在KDD2019、AAAI2019等国际顶会上发表;并针对多模态出行推荐问题,举办有数据挖掘竞赛“世界杯”之称的KDDCup2019regularMLtrack,吸引全球1700多支队伍参赛。这些技术也被广泛应用于百度地图等产品上,其中Hydra日调用量已超过2000万次。  百度认知计算实验室着力解决信息流、输入法、好看视频等产品的性能效果问题。通过改进算法,提升信息流收益,并在国际顶级会议和期刊发表论文20余篇。  在量子计算领域,百度量子计算研究所研发出国际领先、国内第一的云上量子脉冲系统“量脉”,可将量子计算软件指令(逻辑门)转换成控制量子硬件的脉冲序列,算法性能较同类工具实现成倍级别的提升,是实现量子软硬件连接的关键桥梁。“量脉”将在百度AI开发者大会公开课上正式亮相。  百度深度学习实验室(IDL)专注于通过深度学习算法提高计算机视觉、语音、自然语言处理等技术。视觉方面,针对深度网络的结构与参数都变得极其复杂,提出对网络进行二值化解决方案,极大减少存储量与计算时间;对人脸属性计算,也得到目前最好的结果。此外,基于自然语言处理技术和语音技术,建立了世界上第一个具有集成预期和可控延迟的语音实时翻译系统,这一技术已被成功应用于百度同传产品中,并在NeurIPS2018等国际学术会议上进行了展示。  自动驾驶系统对安全性有着严苛的要求,通过仿真系统测试来评估,对提高其安全性具有极大价值。百度机器人与自动驾驶实验室开发的增强现实的自动驾驶仿真系统(AADS),可大规模用于训练和测试评估自动驾驶系统的感知、决策和路径规划算法。该系统在真实感、扩展性等方面都实现了突破性的技术进展,相关研究论文发表于《科学》杂志《机器人学》子刊,并引发包括《人民日报》在内的超过70家国内外主流媒体报道。  百度硅谷人工智能实验室专注于视觉、语言和系统的基础性研究,如深度神经网络、词嵌入和对抗性训练等,以及开源深度学习性能基准平台MLPerf和扩展性高性能计算问题。  此次会议在“BaiduCreate2019”百度AI开发者大会前夕召开,也为百度AI开发者大会带来高度关注。据悉,KennethChurch、段润尧、DavidForsyth、浣军、DineshManocha、杨易等百度研究院科学家和顾问,也将参加百度AI开发者大会,并在公开课环节为广大开发者带来各自研究领域中的最新成果和洞察。

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禹先生

发布时间:2007/17 05:42
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