HyperAI超神经

COSCon'24, die 9. jährliche Open-Source-Konferenz Chinas und der Karneval zum 10. Jubiläum der Open Source Society, findet vom 2. bis 3. November 2024 im Konferenzzentrum der Zhongguancun National Independent Innovation Demonstration Zone statt. HyperAI wird als Co-Produzenten-Community fungieren und während der Konferenz ein Open-Source-KI-Forum zum Thema „KI für die Wissenschaft“ veranstalten.

Wir haben für jeden 10 Freikarten vorbereitet. Nehmen Sie an der Verlosung teil und sichern Sie sich die Chance auf einen kostenlosen Konferenzbesuch!

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Preisdetails

* Erster Preis:Es gibt insgesamt 4 Tickets. Der Gewinner erhält 1 „Open Source Support Ticket“, das ein Mittagessen und ein Geschenkpaket für die Konferenz beinhaltet.

* Zweiter Preis:Es gibt insgesamt 6 Tickets und der Gewinner erhält 1 „Open Source-Einladungsticket“, das nur das Ticket enthält, jedoch kein Mittagessen und keine konferenzbezogenen Geschenkpakete.

So können Sie teilnehmen

Folgen Sie dem offiziellen HyperAI-Konto, antworten Sie im Hintergrund mit „AI4S-Forum“ und klicken Sie auf die Verlosungsseite, um an der Verlosung teilzunehmen.

Zu diesem Forum haben wir vier Experten eingeladen, die sich seit langem intensiv mit dem Bereich „KI für die Wissenschaft“ (AI4S) beschäftigen. Sie konzentrieren sich auf wissenschaftliche Forschungsfelder wie medizinische Gesundheit, geografische Informationswissenschaft und räumlich-zeitliche komplexe Systeme und bringen eine detaillierte Analyse der Technologiepopularisierung und Branchenentwicklungstrends aus verschiedenen Perspektiven der akademischen Forschung und der Branchenanwendung.

Gleichzeitig baute HyperAI vor Ort einen Stand auf und bereitete lustige Aktivitäten und exquisite Geschenke für alle vor. Jeder ist herzlich eingeladen, vorbeizukommen und mitzuspielen!

Forum Informationen

⏰ Zeit:2. November (Samstag) 14:00-17:30

📍 Ort:Konferenzraum Yuquanshan, Ausstellungszentrum der Nationalen Unabhängigen Innovationsdemonstrationszone Zhongguancun in Peking

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📝 Zeitplan:

Forum-Koproduzent

Persönliches Profil:Er verfügt über mehr als 8 Jahre Erfahrung in den Bereichen Entwicklerbeziehungen und technische Community-Operationen und hat für Unternehmen wie Nuggets und ByteDance gearbeitet.

Kurze Vorstellung der Gäste und Inhalte

Thema teilen:Auf dem Weg zur Entwicklung eines Grundlagenmodells für die Medizin

Inhalt:In den letzten Jahren haben Grundlagenmodelle in den Bereichen Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung beispiellose Erfolge erzielt. Trotz des enormen Potenzials im medizinischen Bereich hinkt die Entwicklung grundlegender Großmodelle in diesem Bereich jedoch noch relativ hinterher.

Der Bericht stellt die Bemühungen und Versuche des Teams im Bereich der medizinischen künstlichen Intelligenz (AI4Health) aus den folgenden Blickwinkeln vor:enthalten:

(1) Erstellung von Open-Source-Datensätzen wie PMC-OA, RP3D, RadMD usw.;

(2) Training medizinspezifischer Sprachmodelle oder visueller Sprachmodelle wie PMC-LLaMA, MMedLLaMA, PMC-CLIP, RadFM usw.;

(3) Verbessertes Repräsentationslernen und allgemeine Segmentierungsmodelle für medizinisches Wissen, wie etwa Röntgen-, Pathologie- oder umfassendere radiologische Bilder, wie etwa KAD, KEP, SAT usw.

Persönliches Profil:Professor Xie Weidi ist Stipendiat des National Excellent Young Scholars (Overseas) und des Shanghai (Overseas) High-level Talent Program, Jugendprojektleiter des Großprojekts „Wissenschaftliche und technologische Innovation 2030 – Neue Generation Künstliche Intelligenz“ des chinesischen Ministeriums für Wissenschaft und Technologie und Projektleiter der National Natural Science Foundation of China.

Er erhielt seinen Ph.D. von der Visual Geometry Group (VGG) an der Universität Oxford, wo er bei Professor Andrew Zisserman und Professor Alison Noble studierte. Er ist einer der ersten Empfänger des Google-DeepMind-Vollstipendiums, des China Oxford Scholarship Fund (Magdalen Award) und Gewinner des Oxford Excellence Award der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Oxford.

Seine Hauptforschungsgebiete sind Computer Vision und medizinische künstliche Intelligenz. Er hat mehr als 60 Artikel veröffentlicht, darunter CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, IJCV, Nature Communications usw., mit mehr als 11.000 Zitaten bei Google Scholar. Er hat bei hochrangigen internationalen Konferenzen und Seminaren mehrfach den Best Paper Award und Best Poster Award, den Best Journal Paper Award sowie den MICCAI Young Scientist Publication Impact Award (Final List) gewonnen. Er fungiert als Gutachter für Nature Medicine und Nature Communications und ist Vorsitzender der wichtigsten Konferenzen im Bereich Computer Vision und künstliche Intelligenz, CVPR, NeurIPS und ECCV.

Thema teilen:GeoAI und ihre interdisziplinären geowissenschaftlichen Anwendungen

Inhalt:Künstliche Intelligenz ist zu einer wichtigen Theorie und Methode in den Geowissenschaften geworden. Die Forschung des Teams integrierte KI-Technologie tief in traditionelle geologische Analysemethoden, schlug ein raumzeitliches intelligentes Regressionsmodellsystem vor und wandte es erfolgreich in den Bereichen der Modellierung mariner ökologischer Umwelten, der räumlichen Schätzung von Luftschadstoffen und der Erforschung städtischer Wohnungspreise an.Der Bericht stellt die grundlegende Theorie des Systems und seine Anwendung in der KI für die Geowissenschaften vor.

Persönliches Profil:Dr. Qi Jins Forschungsschwerpunkte sind die Ozeanographie mit künstlicher Intelligenz und die Entwicklung von Big-Data-Analyseplattformen für die Geowissenschaften. Er leitete Unterprojekte des „14. Fünfjahresplans“, des National Key R&D Program, der National Natural Science Foundation und anderer Projekte. Er war technischer Leiter von Systemen wie der Global Argo Data Sharing Service Platform, der BGC-Argo Visualization Platform und der Zhejiang Nearshore Waters Ecological Environment Multi-source Information Intelligent Service Platform. Er gewann einen ersten Preis beim Marine Engineering Science and Technology Award und engagiert sich in der interdisziplinären Forschung, beispielsweise in der Geostatistik, der Modellierung der marinen ökologischen Umwelt und der Entwicklung raumzeitlicher intelligenter Plattformen.

Thema teilen:Ein neues Paradigma für Forschung und Entwicklung im KI-Zeitalter: Aufbau einer zentralen intelligenten Computing-Cloud-Plattform für die wissenschaftliche Forschung

Inhalt:Die Nobelpreise für Physik und Chemie 2024 wurden nacheinander an Wissenschaftler auf dem Gebiet der KI verliehen, was die Aufmerksamkeit der wissenschaftlichen Forschungsgemeinschaft erneut in formaler und offiziell anerkannter Funktion auf KI für die Wissenschaft gelenkt hat.In dieser Sharing-Session stehen Branchenfälle im Mittelpunkt und es wird vorgestellt, wie OpenBayes Bayesian Computing als Infrastruktur AI for Science durch seine eigene Cloud-Plattform für intelligentes Computing in der wissenschaftlichen Forschung unterstützen und mit Forschern zusammenarbeiten kann, um praktische Implementierungsprobleme in Anwendungen zu lösen.

Persönliches Profil:Wang Chenhan hat für weltbekannte Unternehmen wie Walt Disney Interactive Media Group und AVOS Systems gearbeitet. Er ist Generalsekretär der Chinese Semantic Understanding Benchmark CLUE Foundation und stellvertretender Direktor des Joint Research Center for Peking University Computing.

Thema teilen:KI-gesteuerte Modellierung und Gesetzesfindung komplexer urbaner Systeme

Inhalt:Städte sind komplexe Systeme mit mehreren Maßstäben. Die enorme Menge an realen Daten, die in der realen Welt anfallen, macht sie zu einem idealen Anwendungsszenario für automatische Modellierungsmethoden komplexer Systeme.Dieser Bericht behandelt zwei Hauptkategorien von Problemen in komplexen städtischen Systemen.

* Prognose und Simulation:Die Vorhersage der langfristigen Entwicklung und Widerstandsfähigkeit komplexer Systeme ist für die städtische Infrastruktur und Ökosysteme von entscheidender Bedeutung. In diesem Bericht werden Technologien für die physikalische Informationsfusion, neuronale Netzwerke (PINN), neuronale gewöhnliche Differentialgleichungen (Neural ODE) und generative Diffusionsmodelle (Diffusion Generative Model) vorgestellt, um die Modellierungsschwierigkeiten auf der Grundlage realer Daten zu überwinden.

* Mustererkennung:Basierend auf realen Daten kann die dynamische Inferenzmethode des oben genannten komplexen Systems verwendet werden, um die inhärenten Evolutionsgesetze des städtischen Systems zu entdecken. Am Beispiel der Bewegung von Menschen kann die neue, auf der Grundlage realer Daten extrahierte physikalische Formel im Vergleich zum klassischen physikalischen Modell der „sozialen Kraft“ (Social Force) die Bewegung von Menschen in verschiedenen Szenarien besser simulieren.

Persönliches Profil:Der Hauptforschungsschwerpunkt von Dr. Jingtao Ding liegt auf der KI-gesteuerten generativen Modellierung und Anwendung räumlich-zeitlicher komplexer Systeme. Er hat mehr als 50 wissenschaftliche Arbeiten auf internationalen Konferenzen und in Zeitschriften wie NeurIPS, ICLR, KDD, WWW, AAAI und IJCAI veröffentlicht.

Er ist außerdem wissenschaftlicher Herausgeber von PLOS Complex Systems und PC-Mitglied internationaler Konferenzen wie KDD, NeurIPS, ICML, ICLR und AAAI. Er hat den Best Poster Paper Award bei der World Wide Web Conference 2018 (WWW 2018), den Best Paper Award bei der IEEE IWCWC 2019 International Conference und den ACM HotPOST 2015 Best Paper Award gewonnen.

Über die Veranstaltung

COSCon'24, die 9. jährliche Open-Source-Konferenz Chinas und der Karneval zum 10. Jubiläum der Open Source Society, ist eine jährliche Open-Source-Veranstaltung. Während der zweitägigen Konferenz wird es nicht nur wunderbare Keynote-Vorträge geben, sondern auch eine Vielzahl spezieller Foren/praktischer Übungen/Community-Treffen. Es wird erwartet, dass mehr als 2.000 Personen vor Ort an dieser Veranstaltung teilnehmen und mehr als 10.000 Zuschauer in Form einer Online-Liveübertragung „über die Cloud an der Konferenz teilnehmen“.

Über HyperAI

HyperAI (hyper.ai) ist die führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen in China. Ziel ist es, die Datenwissenschaft und -technologie durch die Bereitstellung verschiedener Dienste wie beschleunigtes Herunterladen von Datensätzen, Online-Tutorial-Demonstrationen und ausführliche Interpretation von Artikeln zu unterstützen und Konferenzkalenderintegration Entwickler und Enthusiasten in der Branche der künstlichen Intelligenz lernen, verstehen und üben und arbeiten mit der Community zusammen, um die Zukunft der künstlichen Intelligenz zu gestalten.

Inhaltlich konzentriert sich HyperAI auf die neuesten wissenschaftlichen Forschungsergebnisse von AI for Science und verfolgt wissenschaftliche Arbeiten in Top-Journalen wie Nature und Science in Echtzeit.Bisher haben wir die Interpretation von fast 200 AI for Science-Artikeln abgeschlossen und das Open-Source-Projekt „Awsome AI for Science“ auf GitHub veröffentlicht.Es deckt viele beliebte Bereiche ab, wie etwa Materialchemie, Biopharmazie, Astrophysik, Stadtplanung und Wettervorhersage.

Im Hinblick auf die akademische Zusammenarbeit hat HyperAI intensive Kooperationsbeziehungen mit mehr als 60 Universitäten und Forschungsgruppen aufgebaut, darunter der Tsinghua-Universität, der Peking-Universität, der Zhejiang-Universität und dem Institut für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften. Es nimmt seit langem Beiträge von Forschungsgruppen entgegen, organisiert gemeinsam Online- und Offline-Aktivitäten zum Austausch von Errungenschaften der AI4S-Technologie und ist Gastgeber der Live-Übertragungsreihe „Meet AI4S“.

Wir setzen uns stets unvoreingenommen für die Universalisierung und groß angelegte Entwicklung von AI4S in China ein. Wir laden Experten, Wissenschaftler, Forscher und Technologiebegeisterte aus verwandten Bereichen herzlich ein, an unserem Forum teilzunehmen!

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