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série Big Radius données de rapports organisés par le Centre pour l'intelligence artificielle de recherche Institut de recherche de l'Université de Tsinghua analyse intelligente des connaissances et la visualisation du rapport aura lieu dans FIT bâtiment, Tsinghua salle de conférence Université.
A 9h00 le 4 Avril, 2019 matin, une série de rapports de rayon organisé par le Centre de recherche de l'Institut de recherche d'intelligence artificielle de l'Université Tsinghua sera la connaissance intelligente Grande analyse des données et la visualisation Les rapports auront lieu du bâtiment FIT, Tsinghua salle de conférence Université.
La série de rayon de « grande analyse des données et la visualisation » Le contenu principal du rapport comprendra deux: Tout d'abord, quatre discours d'ouverture et la visualisation de grands experts de données, le second est « rapport » Intelligence artificielle Visualisation et aminer CS classement publié.
Le rapport du vice-président exécutif de Tsinghua Institut universitaire d'intelligence artificielle Sun Maosong Observations préliminaires Professeur.
Le premier conférencier invité est de l'Université Tsinghua Liu Shixia professeur agrégé, son discours intitulé « Visual Analytics pour explicitable Machine Learning ».
Liu Shixia posé par l'enseignant, l'apprentissage de la machine destinée à expliquer le processus décisionnel plus transparent modèle d'apprentissage de la machine pour les chercheurs et les praticiens afin d'obtenir une communication et une collaboration efficace homme-machine.
professeur Liu Shixia dans ce rapport nous renseigne sur le cadre d'analyse visuelle pour les modèles d'apprentissage de la machine. Le cadre de l'analyse visuelle de la traditionnelle « première analyse, puis visualisé » dans un seul mécanisme d'analyse de direction, les méthodes d'apprentissage machine et méthode de visualisation interactive d'un ensemble organique, afin de mieux aider l'utilisateur à comprendre le modèle complexe et sa sortie, l'analyse, le diagnostic et de continuer à améliorer les modèles d'apprentissage de la machine. Fournir la base technique pour l'utilisateur de sélectionner, l'utilisation et l'amélioration des modèles d'apprentissage de la machine.
Enfin, des exemples d'applications spécifiques, tels que le modèle d'apprentissage intégré et l'apprentissage analyse approfondie du modèle, les modèles DGM, proposer des solutions et de la direction à étudier.
Contexte réponse lettre privée « de visual1 » pour obtenir professeur Xia Liushi « Visual Analytics pour explicitable Machine Learning » conférence PPTLe deuxième haut-parleur des clients sont Zhejiang University School of Computer Chen Le discours du professeur Chen a été intitulé « Analyse de la visualisation des données Big des défis et des opportunités. »
Chen a noté que la visualisation des données est une transdisciplinarité, contribuent à une meilleure compréhension des données et son règlement. Il données statistiques sur cinq dimensions de visualisation vive, par exemple, montre les changements dynamiques dans un pays du revenu par habitant, ce qui indique les applications importantes et l'intégration visuelle des grands projets, le domaine de la sécurité, du réseau et de la ville intelligente, comme l'IA et la visualisation, décrit nous la visualisation des futurs défis et opportunités.
Le professeur Chen a dit: « La visualisation des trois tâches principales sont les données d'expression, l'analyse des données, l'échange de données, en conclusion, qu'une image vaut mille mots, WYSIWYG. »
Le troisième conférencier invité Tongji University Cao Nan de l'enseignant Professeur Cao conférence intitulée « L'analyse des anomalies visuelles interactives et ses applications. »
Professeur Cao Nan nous a apporté une analyse visuelle interactive anormale et ses applications à partager universitaire, il a Shanghai Stampede, par exemple, devrait être en mesure de tirer profit de la surveillance par satellite, le flux anormal de personnes dans la surveillance ville flambée des tendances et des analyses et sous forme de visualisation analyse type de graphique, il est très probable de prédire dans une bousculade à l'avance, l'évacuation en temps opportun, pour éviter des pertes eu lieu. Il a fait une exception pour l'aide d'experts de la visualisation des jugements, de manière à faciliter la détection, la visualisation et proposées défis et stratégies futures de détection des anomalies.
Pas de réponse backstage public « visual2 » peut être obtenu professeur Cao Nan « Détection visuelle interactive Anomaly et ses applications » discours PPTEnfin, l'Université Renmin de Chine Informations Chargé de cours Zhang Jing Dans le rapport de la réunion intitulée « Revisiter Nom homonymie » discours, Zhang et son équipe a partagé les derniers résultats de la recherche.
Après la séance d'ouverture, le rapport sera publié aminer 2019 Rapport de recherche n ° 4 « Intelligence artificielle Visualisation » et basée sur une citation de aminer CS Rankings.
Complète version électronique du rapport peut cliquer sur « texte lu » TéléchargerAminer CS Classements:
Jusqu'à présent, « Rapport d'analyse Big Data et visualisation » arriveront à la fin, l'avenir du développement visuel il y a de nombreux défis, mais a aussi des possibilités illimitées, dans le cadre du développement de la visualisation dure de mise en page de travail des chercheurs à vous pour le marché de la visualisation continuera de se développer, attendons de voir.
Editeur: Wen Jing Commenté par: Lin Yilin - FIN -attention Tsinghua - données Académie des sciences de Qingdao plate-forme publique micro-canal officiel " données d'envoi THU « Sisters et n ° » Les données envoyées THU « Pour plus de conférences et de bien-être contenu de qualité.
