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笼状化合物的结构与物理特性

主讲: 李阳 分类:科技讲堂 课时:9 发布时间:2018/09/18

简介: 在本讲中,李阳教授和大家一起探讨了笼状化合物的结构与物理特性——超导电性的基本原理,所谓笼状化合物(clathrate),其最典型的特征是具有笼子结构,并且笼子不空,正是这种特殊的结构导致其具有超导电性的物理特性。对于超导材料,临界温度、临界磁场、临界电流是三个重要的参数,科学家对超导材料的研究将进一步促进科技的发展。

IT新技术-三网合一技术

主讲: 段玉平 分类:科技讲堂 课时:3 发布时间:2018/09/18

简介: 三网合一技术是未来网络的发展趋势,但是由于中国的体制问题,即通讯网和计算机网是由信息产业部和邮电部管辖,而广播电视网是由广播电视总局管辖,所以三网合一在中国的推广有一些难度。但是最近,政府对推广三网合一技术做了很多努力。

韩国国家灾害管理研究所介绍

主讲: Youngjin Park 分类:科技讲堂 课时:1 发布时间:2018/07/24

简介: 韩国的国家危机管理体系从概念上分为传统安保、灾难、国家核心基础三个方面,所以未能确立起具有普遍意义的“危机”概念。另外,关于制订危机管理的相关法律也在原地踏步,并没有实质上的进展。其实,不考虑“危机管理政治化”的现代国家状况,却在讨论研究危机管理体制,其本身就是问题所在。显然,在政府官僚制的框架下,所有的研究都是围绕政府进行的。

五大人格特质推理

主讲: 张富峥 分类:科技讲堂 课时:3 发布时间:2018/01/03

简介: 用户的行为数据可以全面的反映用户在物理世界中的足迹和活动,使得用户理解达到了前所未有的深度。本次讲座,将介绍如何基于异构用户数据预测不同类型的用户性格特征以及这些技术在微软小冰上的应用,如小冰用户画像、对话过程中的推荐、个性化对话生成等。

用户画像与聊天机器人

主讲: 谢幸 分类:科技讲堂 课时:2 发布时间:2018/01/03

简介: 随着定位技术、传感器和社交网络的高速发展,产生了大量的用户行为数据。这些数据可以全面的反映用户在物理世界中的足迹和活动,使得用户理解达到了前所未有的深度。本次讲座,将介绍用户属性和性格对搭建智能机器人的重要性,展示用户足迹数据用于推断用户属性的效果。

自然语言处理中的神经网络方法介绍

主讲: 高剑锋 分类:科技讲堂 课时:6 发布时间:2018/01/03

简介: 本次讲座首先介绍深度学习历史及其在自然语言处理中的应用,其次详细介绍深度学习技术在三个自然语言处理领域的最新进展:第一个是用于建模文本和图像语义相似度的深度学习模型。该模型是是很多应用的基础,包括互联网搜索排序、推荐、图像字幕和机器翻译等;第二个是用于机器阅读理解和问答系统的神经模型;第三个是深度强化学习在对话系统的应用,包括面向任务的机器人和聊天机器人。

深度学习在机器翻译中的最新进展

主讲: 熊德意 分类:科技讲堂 课时:6 发布时间:2018/01/03

简介: 在过去的70年里,机器翻译大概每隔一二十年就会经历一次范式转变。最近一次转变到神经机器翻译是由深度学习技术驱动的。本次报告将会介绍基于深度学习的机器翻译最新进展,包括不同的神经网络架构、机器翻译发展新的可能性和新疆域,另外还将总结和探讨神经机器翻译未来发展的机遇和挑战。

深度文本语义匹配

主讲: 徐君 分类:科技讲堂 课时:6 发布时间:2018/01/03

简介: 近年来,深度学习在信息检索及相关领域取得了巨大成功,与此同时,基于深度学习的语义匹配技术也取得了长足的进步。本次讲座将总结介绍近几年新出现的基于深度学习的语义匹配技术,聚焦于研究者们在单词和句子两个级别上所进行的研究,具体而言,在单词级别,将介绍为弥补不单词之间的语义鸿沟所进行的分布式语义表达方法;在句子级别,将介绍为捕获句子之间的邻近度匹配模式而提出的端到端匹配学习模型。最后讲座将讨论语义匹配的潜在的应用以及未来的研究方向。

基于问题回答和问题生成的信息机器人

主讲: 段楠 分类:科技讲堂 课时:7 发布时间:2018/01/03

简介: 信息机器人旨在为自然语言使用者提出的问题提供精准的回答,这对于构建下一代搜索和会话引擎至关重要。本次报告将会介绍搭建信息机器人所使用的一系列的问题回答和问题生成技术。这些技术在答案生成过程中可使用不同类型的数据,另外,将会展示问题回答与问题生成如何在一个统一的训练框架下互相促进,比如生成式对抗网络和对偶学习。

面向人机对话系统的应用现状与挑战

主讲: 严睿 分类:科技讲堂 课时:7 发布时间:2018/01/03

简介: 近年来,随着微软小冰百度度秘等产品的发布,以及大量人工智能公司的建立,自动人机对话系统在学术界和工业界都获得了相当大的关注度。随着研究者的探索愈发深入,人们看到了一个对话系统逐渐从科幻电影中走进现实生活的可能。在讲座中,我们将回顾人机对话的发展历程,以及随着深度学习技术盛行之后,由数据驱动模型带来的革命性改变,展望下一代人机对话系统的挑战。

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