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中科院院士谭铁牛:模式识别研究的回顾与展望|CCF-GAIR2017|lol开盘网站-LOL赛事竞猜

2020-11-28 来源:lol开盘网站
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    7 月 7 日,由 CCF 中国计算机学会主办、与香港中文大学(深圳)联合主办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会在深圳如期揭幕。当天上午,中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow 谭铁牛为大会带给了为题《模式识别研究的总结与未来发展》的主题演说。

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    概念谭铁牛院士首先说明了模式识别的概念,他称之为:“世上万物,不管是物质的还是精神的,看见还是看不到的都是一种模式,而对这些模式展开分析与处置,进而构建叙述、识别、分类、说明,这就是一种模式识别”。历程随后谭铁牛院士非常简单总结了模式识别学科的发展历程,并将其非常简单分成以下三大阶段:上世纪七八十年代之前,浑沌出生于,开天辟地:奠下了模式识别学科的数学基础,首创了若干应用于;两千年之前,百家争鸣,百花齐放:模式识别的理论大大非常丰富;新世纪至今,物竞天择,适者生存:大数据的蓬勃发展给模式识别的发展带给契机。现状谈及模式识别现今的发展,谭铁牛院士总结了四个观点:面向特定任务的模式识别早已获得突破性进展,有的性能已可与人类相媲美;统计资料与机遇神经网络的模式识别目前占到主导地位,深度自学首创了新局面;标准化模式识别系统仍然任重道远;鲁棒性、自适应性和可一般化性是更进一步发展的三大瓶颈。

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    未来面向未来,谭铁牛院士指出模式识别领域有如下有一点注目的研究方向:从神经生物学领域取得灵感的模式识别;面向大规模多源异构数据的鲁篮特征传达;结构与统计资料结合的模式识别新的理论;数据与科学知识结合的模式识别;以互联网为中心的模式识别。总结最后谭铁牛院士用三句话对现场演说展开了总结,他回应:模式识别是人类最重要的智能不道德,是智能化时代的关键使能技术;鲁棒性、自适应性和可一般化性是模式识别面对的三大瓶颈;向生物系统自学、结构与统计资料结合,数据与科学知识结合,并充分利用海量的互联网数据,是尤其有一点注目的研究方向。更加详尽的内容参见的深度报导。

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    (公众号:)(公众号:)涉及读者:第二届 CCF-GAIR 揭幕!中国 AI、机器人行业产学研跨界统合转入新时期| CCF-GAIR 2017中国工程院院士潘云鹤教授开场演说:全面解析中国新一代AI研究方向| CCF-GAIR 2017原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。_LOL赛事竞猜。

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