CCF合肥举办认知智能与大数据技术研讨会

7月20日，认知智能与大数据技术研讨会在中国科学技术大学高新校区成功举办。本次活动由CCF主办、CCF合肥承办。活动执行主席为CCF合肥副主席，科大讯飞VP、AI研究院执行院长王士进，CCF合肥执委、中国科学技术大学教授刘淇。

会议由刘淇教授主持，CCF会士、中科大信智学部副部长、认知智能全国重点实验室副主任陈恩红和CCF合肥副主席，科大讯飞VP、AI研究院执行院长，认知智能全国重点实验室副主任王士进分别致辞。对大家的到来和支持表示感谢，希望本次大会能够碰撞思想的火花，推动认知智能技术与大数据融会贯通，助力千行百业数智化转型。

主旨报告环节，北京大学崔斌教授作《深度学习系统中的显存管理技术》的报告，概述了深度学习的基本理论和深度学习系统的执行机制，综述了当前显存管理的优化技术，并指出了在模型规模不断增大时现有技术遇到的挑战。

清华大学黄民烈教授作《大语言模型与社交智能》的报告，近年来，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。报告主要围绕探索大语言模型如何进行情商测试、机器心智理论测试，以及社交能力掌握上的研究。

西南大学段书凯教授作《类脑计算与智能系统》的报告，围绕受大脑启发人工智能为主题，探讨了类脑计算与智能系统方面的前沿技术。并向大家介绍了团队在类脑计算、智能系统及应用方面的研究进展。

浙江大学高云君教授作《浅谈大数据与大模型融合》的报告，聚焦大数据与大模型融合，从大数据支持大模型和大模型赋能大数据两方面切入，展望大数据与大模型融合的可能突破点。

北京航空航天大学李建欣教授作《互联网行为的数据关联建模与智能检测预测》的报告，针对互联网行为数据关联、检测预测的计算需求，构建了图高阶表征-关联异常发现-长序列预测框架。

南开大学程明明教授作《高效能个性化图像生成》的报告，介绍如何通过引入结构信息建模能力和个性化信息编码能力，有效地避免现有多模态生成技术在模型训练和个性化生成方面表现出较低效率等问题。

中国科学院自动化研究所李国齐教授作《原生类脑脉冲大模型架构》的报告，近年来脉冲神经网络在通用场景逼近传统深度学习的主流网络性能，展现出引领未来智能技术的潜力。报告介绍了脉冲神经网络的模型、算法及其硬件部署以及基于类脑脉冲神经的大模型的科研进展。

本次研讨会旨在搭建一个高水平的学术交流平台，深化产学研一体化，推动认知智能与大数据技术的深度融合。CCF合肥今后将继续立足于服务广大会员，创新活动模式，积极组织各类高质量学术活动，充分发挥桥梁纽带作用，助推技术和产业发展。