- TF105:大语言模型技术进展及应用
- TF104:软件工程的复杂性
- TF103:降本增效 架构先行
- TF102:攻击面管理
- TF101:全域营销的数据科学
- TF100:大模型时代下数据智能的应用与前景
- TF98:数字化转型先锋论坛-金融行业实践专场
- TF97:大语言模型时代的知识工程
- TF96:知识图谱赋能时空AI
- TF95:元宇宙系列(三):行业智能化,产业元宇宙来助力
- TF94:NLP技术和产业化发展
- TF93:云原生年度回顾与展望
- TF92:工业机器人柔性控制
- TF91:前端新技术与新实践
- TF90:研发效能度量
- TF89:数智转型 势在必行
- TF87:数据洞察与数据驱动
- TF86:知识图谱赋能智能制造
- TF85:打造公路“头等舱”——智能座舱与交互革命进行时
- TF84质量与效能
- TF83中间件设计:打造互联网架构的基石
- TF82前端与图形学
- TF81工业制造中的数据治理
- TF80云原生安全
- TF77智慧商业,连锁革命
- TF76金融知识图谱构建与应用:进展与展望
- TF75云原生架构演进:降本增效背景下的云原生实践
- TF74产业互联网下的数据科学
- TF73边缘计算不边缘——创新焦点之边缘智能设备和应用
- TF72技术创新驱动企业增长
- TF71 产业变革中的工业互联网安全
- TF70跨模态前沿AI技术及产业应用
- TF69工业制造中的大数据分析和预测
- TF68前端与多媒体
- TF67如何用因果推断和实验驱动用户增长
- TF66大转型,走进农业新时代
- TF65知识图谱开源开放及生态
- TF64量子人工智能:机遇与挑战
- TF63基础架构设计:从架构热点问题到行业变迁
- TF62元宇宙系列(二):数字化底座,万丈高楼平地起
- TF61开发安全与供应链安全
- TF60企业级研发效能提升的实践
- TF59研发效能提升之美
- TF58视觉基础模型研究及应用
- TF57数据安全之流动数据的安全管控
- TF56MBD,开启产品数字化定义新未来
- TF55前端工程体系,告诉你头部企业的新探索
- TF54工程师成长地图与卓越研发组织打造
- TF53预训练时代的大规模知识表示与推理实践
- TF52智慧、融合、安全——智能科技车与路
- TF51畅谈元宇宙的发展与挑战
- TF50工程师文化驱动组织创新
- TF49 产品设计与生产制造协同案例分享与探讨
- TF48云原生时代架构变迁与前瞻
- TF47AI技术落地过程中的实践问题探讨
- TF46数据科学的新发展与数字化转型
- TF45知识图谱新技术、新场景、新应用
- TF44智能驾驶的技术挑战和解决方案
- TF43前端的发展与未来
- TF42区块链DeFi技术新机遇与实战
- TF41云上大数据和数据中台建设
- TF40人机共存,传统行业供给侧服务者赋能技术与系统实战
- TF39语言知识前沿研究与工业实践
- TF38无(少)标注数据在人工智能中的应用
- TF37基于场景的机器人环境理解与智能交互
- TF36工业大数据在智能制造领域的应用与探索
- TF35从数据分析到数据智能
- TF34工业互联网安全前沿与技术热点
- TF33人工智能的下半场—— 知识图谱的新机遇与行业落地
- TF32端到端数据分析系统构建
- TF31智能:前端技术的新挑战
- TF30产业互联网下的数据智能实战解析
- TF29机器视觉技术进展及工业应用
- TF28技术战略转型背后的工程师文化
- TF27零信任网络架构实践 (ZTNA Practice)
- TF26互联网架构中的热点应对
- TF25工业人工智能技术创新与应用
- TF24 仿真工业软件的研究与应用
- TF23AI联邦学习的最新应用落地
- TF22数据驱动
- TF21 认知智能落地中的问题与对策
- TF20 深度学习技术和框架应用
- TF19 未来智能设备的交互技术
- TF18 数据安全与风险防控
- TF17 认知计算产业化落地
- TF16 NewSQL探索与实践
- TF15 Cloud Native 云原生时代的架构
- TF14 联邦学习技术及数据隐私保护
- TF13 大数据时代背景下数字内容生产行业的技术变迁
- TF12 语言认知与知识计算
- TF11 容器化和Service Mesh实践
- TF10 AI在智慧媒体领域的应用
- TF09 人机对话的产业应用与技术发展
- TF08 企业数据安全建设实践
- TF07 大数据在新零售中的应用
- TF06 工程师职业发展及组织文化概况
- TF05 区块链技术与工程实践研讨会
- TF04 纵论AI在问答、机器翻译、自动驾驶、人脸识别中的应用
- TF03 大数据系统与应用
- TF02 人工智能时代的互联网运维
会议主席
曹葵康
天准科技CTO,浙江大学博士,曾就职于华为、微软亚洲研究院等公司,长期专注工业领域机器视觉相关技术研究及产品开发,多项国家标准起草人,主持开发天准科技多款工业智能检测装备及精密测量仪器,产品技术达到国际先进水平,填补了国内空白。
特邀讲者
金超
主题报告一:工业智能赋能价值转型中“不可见”的关键因素
主题简介:工业智能区别于人工智能,是融合机械工程、软件工程、边缘计算、计算机科学等学科的跨领域系统工程,目的是精准、可靠地帮助工业降本增效。在工业高质量发展的需求驱动下,工业智能化作为一个重要技术发展与应用方向,备受瞩目。在工业场景中,普遍存在的场景碎片化、数据质量差、以及模型验证难等问题,采用发散式的数据挖掘方法落地工业智能,往往事倍功半。本报告从工业智能工程角度出发,以赋能工业价值转型为目标,识别出场景选择、数据质量管理、模型全生命周期管理等多个关键因素,并尝试就什么样的算法适合用在什么场景、发挥多大价值、如何与工业融合等普遍关心的问题,进行探讨。
个人简介:毕业于美国辛辛那提大学机械工程系,师从工业大数据、工业智能等领域的世界级学科领头人李杰教授,专注于工业大数据、机器学习、深度学习、信息-物理系统CPS、故障预测与健康管理PHM等工业智能技术和算法的研究与应用。深耕风力发电、轨道交通、机加工、工艺优化、和能效优化管理等领域,服务客户包括东方电气、中车、中船、富士康等国际知名企业。
呼志刚
主题报告二视频:机器视觉应用中的深度学习技术
主题简介:随着深度学习技术的成熟,越来越多的深度学习产品出现在机器视觉应用中。机器视觉应用中的深度学习与其他场景下深度学习有什么不一样呢?本次分享将从机器视觉系统构成与特点、应用难点、客户需求等方面来阐述深度学习技术如何与机器视觉应用相结合,最后介绍机器视觉应用中的深度学习产品、方案以及应用案例。
个人简介:高级工程师,目前主要负责海康机器人机器视觉算法平台、智能相机等产品的规划与研发。曾在海康威视研究院、海康机器人算法部从事多年图像处理与视频分析等AI算法开发,具备丰富的机器视觉算法和产品研发与应用经验。
黄银春
主题报告三视频:智能工业相机设计技术及应用
主题简介:随着中国产业升级,从制造大国向制造强国的转变,机器视觉智能化技术价值日益彰显。但每个工业行业的场景由于产品特点、工艺类型、质量指标等方面不一致,使机器视觉成为一个碎片化和定制化程度较高的行业,对设备的普遍适应性及应用推广带来巨大挑战。本次分享将从硬件和软件层面探讨智能工业相机如何通过优化设计以及新技术的采用来应对工业场景分散性的挑战,并对相关技术的发展趋势进行探讨。
个人简介:华睿科技产品解决方案总监,负责华睿机器视觉产品在工业领域的需求研究及解决方案设计,曾在跨国公司从事芯片设计开发工作多年,对视觉传感器底层硬件技术具有深入理解。浙江华睿科技有限公司是大华股份旗下专注于机器视觉的子公司,深耕3C、汽车、新能源、显示面板和食品包装等多个行业,产品已服务于松下电气、长城汽车、华星光电、双汇集团等业内知名企业客户。
刘军传
主题报告四视频:面向智慧交通应用场景的边缘感知系统设计
主题简介:近些年来,得益于计算平台算力指数级的提升,以及互联网尤其是移动互联网产生的海量数据集,推动了人工智能技术在各个领域爆发式的增长,这种增长充分赋能智慧交通领域,使得自动驾驶、车路协同等方向聚集了大量的资本、公司和人才,推动了行业的繁荣和进步。在本次主题演讲中,刘军传博士将以NVIDIA Jetson嵌入式GPU计算平台为例,系统的阐述如何借助于AI边缘计算平台的算力,将之前的云计算迁移到边缘端,构建高实时性的感知系统,满足自动驾驶、车路协同场景下高复杂度、高动态的感知计算需求。
个人简介:北京航空航天大学博士,智能机器人领域专家,曾就职于微软亚洲研究院。现任天准科技机器人事业部总经理,负责无人物流车和人工智能边缘计算业务的产品研发和整体运营工作。