首届微软研究峰会开放注册,足不出户尽享全球学术盛宴

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2021-09-29 09:43:50

近年来,科学与技术史无前例地紧密相连,计算机技术的大幅进步正在以前所未有的速度推动着全新的科学发现与创新突破。过去30年,微软研究院一直通过跨学科、跨机构、跨地域的科学研究,为微软、为社会畅想和实现技术远景,致力于培育一个有韧性、可持续且健康的全球社会,并确保技术值得信赖,可以让每一个人受益。

为了进一步探索科学与技术发展的未来,10月19日至21日,我们邀请全球科技界、学术界、工业界的同仁们一起在线参加首届微软研究峰会 Microsoft Research Summit 2021,激荡智慧,共同探讨拓展科技边界的前沿研究。

Microsoft Research Summit 2021 将以线上形式举办,你将有机会听到300余位来自世界各地的顶尖科学家和技术领导者带来的150场分享,内容将围绕“科学、赋能、可持续发展、医疗健康、信任”五大主题展开,话题涵盖人工智能的行业应用、机器学习、可持续发展、隐私与安全、健康和生命科学等等。整个活动期间,你还有机会在现场问答环节与演讲者直接交流。

点击链接注册 Microsoft Research Summit 2021,与我们一同开启这场全球学术盛宴!

Microsoft Research Summit 2021 独家参会指南

重磅对话

研究的未来

分享嘉宾:微软公司董事长兼首席执行官 Satya Nadella,微软公司首席技术官 Kevin Scott

时间:北京时间10月20日16:30-17:30

Satya Nadella 与 Kevin Scott 将一起探讨未来十年及以后的计算机科学研究发展趋势,以及如何利用变革性的技术突破来解决世界性难题。

必听演讲

二十一世纪的产业研究

演讲人:微软全球资深副总裁、微软研究院负责人 Peter Lee

时间:北京时间10月19日10:00-11:00

作为科研人员,在探索未知的过程中,如何保持好奇心?如何激发创造灵感?研究工作如何帮助应对未来社会所面临的重大挑战?Peter Lee 将就这些问题分享他的洞见。

统计学畅想:负责任的数据科学

演讲人:微软研究院首席研究员 Danah Boyd

时间:北京时间10月19日16:30-17:30

伴随着数据科学越来越多地被作为基础决策依据应用于生产和生活中,人们也期望能从数据中获得更大的价值。Danah Boyd 将就应对数据科学的不确定性和局限性展开探讨。同时,她还将对话美国人口普查局首席科学家 John Abowd,以了解政府在现代化的联邦统计中所面临的挑战。

探寻最前沿的人机交互技术

演讲人:微软研究院首席研究员 Mary Czerwinski 及同事

时间:北京时间10月20日10:00-11:00

Mary Czerwinski 及多位微软研究院的研究员将与大家分享人机交互领域的最新进展,包括从日常设备中获得更多价值、寻找创新性的方式表达自我、感受更真实的虚拟和增强世界等等。

精彩论坛

持续三天的 Microsoft Research Summit 2021 共设有近30场分论坛及 workshop,来自学术界及产业界的百余位专家将深度交流、探讨前沿技术在“科学、赋能、可持续发展、医疗健康、信任”五大方面的进展、价值、趋势,碰撞新的火花。

科学:该主题旨在推动基础研究的发展。相关论坛涉及领域包括:云计算和网络,搜索与推荐,深度学习和大规模 AI,云服务的智能运维,强化学习,因果机器学习,实现类似人类的视觉学习与推理等。

赋能:技术的存在是为了进一步发挥人类的潜力与创造力,在该主题论坛中专家们将就以下话题进行探讨:行业研究、面向未来的工作模式、利用新一代 AI 增强软件开发人员与数学家的能力等。

可持续发展:面对突如其来的新冠肺炎疫情,完善全球治理、实现人类的可持续发展从未像现在这样紧迫。因此,多个领域的科研人员将通过该主题论坛就如何培育一个有韧性、可持续的全球社会进行交流与探索。

医疗健康:在改进人类健康与生命科学方面,我们目睹了科学技术的巨大进步。在该主题论坛中,科学家们将探讨如何进一步推动整个人类健康与生命科学技术的边界,让地球上的每个人都能发挥最大的潜力。

信任:技术进步在带来巨大机遇的同时,也可能带来同样重大的风险,所以在该主题的相关论坛中,技术专家们将针对负责人的 AI 以及隐私与安全的未来展开探讨,从而确保技术值得信赖,让每个人都可以受益。

此外,针对不同时区的参会嘉宾,大会还提供了十余场互动交流活动。点击链接注册 Microsoft Research Summit 2021,你将发现更多精彩内容以及活动细节!

Tips:记得提前预约你感兴趣的环节观看会议直播。

注册步骤

STEP 1,从大会主页点击“Register now”进入注册页面后,选择登录帐户或注册新帐户。

STEP 2,确认帐户无误后,进入界面点击“Sign in”(如下图),在填写相关参会信息后,点击“Summit”。

STEP 3,在个人信息页面中点击网页右侧的“Event Website”图标后(如下图),重新进入大会主页。

STEP 4,从大会主页点击“Explore the session scheduler”,进入定制界面查看各个环节的具体信息(仅此步骤可以看到各个环节的具体信息),并选择你所在的时区,添加你所关注的演讲、分论坛、workshop等,定制自己的专属会议页面。

* 由于 workshops 的入场人数容量有限,所以先到先得!

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SoftwareTeacher 2021-10-01
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统计学畅想:负责任的数据科学


这个有意思, 应该是人负责任,数据只是数据而已。 :)

内容概要:本文研究了一种面向燃料电池系统建模的极化曲线参数辨识方法,通过将人工蜂群算法(ABC)与Amphlett电化学模型相耦合,实现对质子交换膜燃料电池(PEMFC)关键性能参数的高精度全局优化辨识,并引入不确定性量化分析以评估参数估计的置信水平。研究系统阐述了Amphlett模型的物理机制与数学表达,构建了以实验测得的极化曲线数据为基准的目标函数,将参数反演问题转化为高维非线性优化问题,并利用人工蜂群算法强大的全局搜索能力和避免陷入局部最优的特性进行高效求解。文中深入分析了算法的收敛特性、参数敏感性及可辨识性,验证了该方法在提升燃料电池模型精度、鲁棒性与泛化能力方面的显著优势,为燃料电池系统的精确仿真、动态性能预测、控制策略设计与健康状态评估提供了坚实可靠的模型基础; 适合人群:具备一定电化学、热力学及优化算法理论基础,从事新能源技术、燃料电池建模与仿真、能源系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①实现质子交换膜燃料电池半经验模型(如Amphlett模型)中关键参数的精确辨识;②学习并掌握群体智能优化算法(特别是人工蜂群算法)在复杂工程反问题中的应用方法;③开展燃料电池系统建模过程中的不确定性量化分析,评估模型参数的可靠性与稳健性;④为燃料电池的性能评估、故障诊断、寿命预测及系统级仿真与控制提供高保真度的数学模型支持; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心载体,深度融合了电化学理论、优化算法与数值计算,读者在学习过程中应重点理解Amphlett模型的构建逻辑、目标函数的设计原则以及人工蜂群算法的实现细节与关键参数设置,并强烈建议动手运行、调试代码,通过改变初始种群、实验数据集或模型结构等方式,深入探究参数辨识过程的收敛行为、算法性能差异及模型的适应性。
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大豆(soybean)] · 训练集:777 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:777 张 该数据集聚焦农业科研领域,针对温室环境下大豆幼苗的精准检测需求,为植物生长监测与自动化管理提供高质量数据支撑。训练集777张,验证集和测试集为0张,符合农业科研场景中对特定生长阶段样本集中训练的需求,确保模型在目标场景下的泛化能力。所有样本均采用精准的边界框标注,标注规范统一,确保了数据集在大豆幼苗检测任务中的高精度与可靠性。该数据集可应用于农业科研机构的植物生长监测系统、智能温室管理平台等场景,... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9922** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9771 Recall | 0.9710 train/box_loss | 0.4231 train/cls_loss | 0.1829 val/box_loss | 0.3920 val/cls_loss | 0.1737 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9922,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9771、Recall 0.9710,精召双高,模型对大豆的检测能力强。...

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