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暑期课程《计算机图形学前沿进展》
主讲教师:刘利刚 人气:20758 更新时间: 2017年07月05日
第六届中国科技大学《计算机图形学》暑期课程USTCSummerSchool2017(001M0601)AdvancesinComputerGraphics(计算机图形学前沿进展)课程介绍:•《计算机图形学前沿进展》(课程编号:001M06)为中国科技大学暑期学期的课程。课程由数学科学学院中科大图形与几何计算实验室(GCL)的刘利刚老师及国内外学者共同授课。本年度课程的主题为“3D几何感知与建模、虚拟现实、机器人与机器学习”。若对计算机图形学中的几何处理不太熟悉的同学,可提前看一下刘利刚老师开设的本科生课程《计算机图形学》(2013,2014,2015,2016,2017)和研究生课程《数字几何处理》的主页(其中有较完善的课程课件提供下载)。•该课程为中国科学技术大学全校性公共选修课程,面向应用数学、计算机科学、信息科学等相关专业的学生,欢迎数学学院、少年班学院、信息学院、计算机学院等学院的本科生高年级学生和研究生来选课。•若本校的本科生需要该课程的学分,需要在校教务系统中进行选课。•该课程以介绍计算机图形学领域的最新的研究成果及进展为主,同时兼顾本科生也会介绍该领域的一些基本问题和研究方向,只要有《线性代数》、《微积分》、《解析几何》、《微分几何》等课程知识的学生都可以听懂。•本次课程的内容涵盖几何建模、网格化技术、形状的感知分析、点云处理、深度相机、细分造型技术、3D打印、虚拟现实、机器人、深度学习等内容,内容丰富和前沿,是了解计算机图形学前沿和未来方向的非常难得的机会。•上课时间:2017年7月3日至7月7日•上课地点:中国科学技术大学东区理化大楼西三报告厅•学分:2
Decentralized Markov Decision Process: Theory and Its Applications to Robotics
主讲教师:吴锋 人气:818 更新时间: 2017年07月03日
计算机学院青年教师学术沙龙--吴锋副研究员报告会题目:DecentralizedMarkovDecisionProcess:TheoryandItsApplicationstoRobotics时间:2017年6月29日16:00地点:西区电三楼632学术报告厅
欠驱动机器人系统的控制器设计与分析:理论及实验验证
主讲教师:忻欣 人气:998 更新时间: 2017年06月30日
XinXinreceivedtheB.S.degreein1987fromUSTC,andthePh.D.degreein1993fromSoutheastUniversity.HeisnowaprofessorattheOkayamaPrefecturalUniversityandistheChairoftheDepartmentofSystemsEngineering.Hehasmorethan180publicationsinjournals,internationalconferencesandbookchapters.Hiscurrentresearchinterestsincluderobotics,dynamicsandcontrolofnonlinearandcomplexsystems.HeisnowassociateeditorsofIEEEControlSystemsLetters,TransactionsoftheSocietyofInstrumentandControlEngineers,JournaloftheRoboticsSocietyofJapan.Underactuationisatechnicaltermusedinroboticsandcontroltodescribemechanicaldevicesthathavealowernumberofactuatorsthandegreesoffreedom.Thestudyofdesignandcontrolforunderactuatedroboticsystems(URSs)isafertileresearchareahavingfruitfulinteractionswithroboticsandcontrol,andhasattractedmanyresearchersfromthesetwocommunities.ThistalkpresentsaunifiedtreatmentofcontroldesignandanalysisforaclassofURSswestudiedformorethanadecade,whichincludessystemswithmultiple-degree-of-freedomand/orwithunderactuationdegreetwo.Thistalkpresentssomenewnotions,features,designtechniques,andstrictlyglobalmotionanalysisresultsforthesesystems.Thetheoreticaldevelopmentsarevalidatedbyexperimentalresultsforseveralsystems.ItisexpectedthatthistalkwillnotonlyenablethelistenertogainabetterunderstandingofthepowerandfundamentallimitationsoflinearandnonlinearcontroltheoryforthecontroldesignandanalysisfortheseURSs,butalsoinspirethelistenertoaddressthechallengingproblemsofmorecomplexURSs.
Fundamental Online Problems in Mobile Edge Computing
主讲教师:谈海生 人气:753 更新时间: 2017年06月17日
计算机学院青年教师学术沙龙--谈海生副研究员报告会题目:FundamentalOnlineProblemsinMobileEdgeComputing时间:2017年6月15日16:00地点:西区电三楼632学术报告厅
基于图计算的高性能大数据分析系统Gemini
主讲教师:陈文光 人气:1376 更新时间: 2017年06月12日
清华大学陈文光教授学术报告会题目:基于图计算的高性能大数据分析系统Gemini时间:2017年6月9日10:00地点:西区电三楼632学术报告厅
针对计算气动声学的高阶精度高分辨率数值格式及其应用
主讲教师:张树海 人气:1012 更新时间: 2017年06月07日
摘要:计算气动声学是近年快速发展的一个学科,由于声信号引起的流场脉动与流体介质运动比相差几个数量级,因此,计算气动声学对计算格式的要求非常高,需要高阶精度、高分辨率和低耗散的数值格式,对超声速问题,格式还应具备捕捉强激波的能力。本报告介绍我们针对气动声学计算所做的一些工作,包括基本消除了WENO格式计算定常激波问题时在激波下游出现的微弱的非物理波动,发展了类谱分辨率的高阶精度紧致格式。采用这些格式,对一系列旋涡主导的流动噪声进行了直接数值模拟,分析了气动噪声产生机制。
应用于参数估计的单比特量化:性能极限以及优化设计
主讲教师:陈豪 人气:827 更新时间: 2017年06月06日
摘要:Dr.HaoChenreceivedtheB.S.andM.S.DegreeinelectronicengineeringfromUniversityofScienceandTechnologyofChinain1999and2002,respectively,andPh.D.degreeinelectricalengineeringfromSyracuseUniversity,Syracuse,NY,USAin2007.HeiscurrentlyanAssociateProfessorwiththeDepartmentofElectricalandComputerEngineeringandComputerScience,BoiseStateUniversity,Boise,ID,USA.Hisresearchinterestsincludestatisticalsignalandimageprocessing,andcommunications.Quantizationisanessentialcomponentindigitalsignalprocessing,e.g.,analog-to-digitalconverter.In1-bitquantization,everyinputdatasampleismappedtoabinarysymbolofeither0or1.Despitetheseemlymassiveinformationlossduetothecompression,1-bitquantizationtechniqueshavebeenemployedinmanyapplicationswithsurprisinglygoodperformances.Duetothevirtuallyinfinitypossibilitiesofquantizerdesigns,theperformanceboundsandperformancelimitsof1-bitquantizersarenotwellestablished,exceptforfewcases.Inthistalk,wediscusstheapplicationsof1-bitquantizationinparameterestimationwherethegoalisnottorecoverthedataitself,buttoestimatetheparameterofinterest.Inparticular,weaddressproblemofdesigningtheoptimalornear-optimaldistributedestimationsystemswithmanydistributedagentsorsensors.Insuchsystems,theobservationsarecompressedtobitsusingindependentandidentical1-bitquantizersandtransmittedtoacentralnodetoestimatetheparameter.Toevaluatethesystemperformance,weestablishanasymptoticperformancelimitforallpossiblequantizerdesigns.Aidedbytheperformancelimit,wederiveasetoftheoptimalquantizerandobservationmodelsthatachievethePLbyexploringtherelationshipbetweentheprobabilisticquantizationschemeandtheditheredquantizers.WeshowthattheperformancelimitscanbenearlyachievedforthecasesofGaussianandLaplacianparameters,whichinturn,establishestheoptimalityoftherespectivequantizers
2017年中国科学技术大学墨子论坛计算机科学与技术分论坛
主讲教师: 人气:6427 更新时间: 2017年05月22日
2017年中国科学技术大学墨子论坛计算机科学与技术分论坛会议日程5月19日下午具体时间报告人报告题目14:30-15:00李向阳中国科大计算机学院简介及发展规划15:00-15:30程大钊OptimizingPerformanceandSustainabilityinBigDataCloudComputing15:30-16:00程敬原高密度普适计算16:00-16:30丁虎计算几何遇到大数据:从理论到应用16:30-17:00杜万BuildingAdaptiveandFastNetworkedSensingSystemsforCyberPhysicalSystems17:00-17:30段志尧TeachMachinestoListen5月20日上午具体时间报告人报告题目8:30-9:00刘金飞EfficientandAdaptiveSkylineComputation9:00-9:30刘星High-PerformanceTensorDecompositionforDataAnalytics9:30-10:00刘志Immersivevideostreamingovernetworks10:00-10:30王昱ParticipantSelectioninLarge-ScaleMobileCrowdSensing10:30-11:00薛吟兴基于多目标优化的恶意软件生成11:00-11:30颜娟大数据建模与计算11:30-12:00杨亚玲SecurityandPrivacyIssueinDynamicSpectrumAccessSystems5月20日下午具体时间报告人报告题目14:30-15:00俞奎Towardsscalableandreliablecausaldataminingmethods15:00-15:30曾伟数据可视化分析及其在大城市数据中的应用15:30-16:00张彦如无线网络中基于合同理论的激励机制设计16:00-16:30郑小宁Phase-field/ALEinsimulatingfluid-structure-interactioninmulti-phaseflow16:30-17:00朱大开Low-PowerDependableComputinginReal-TimeSystems17:00-17:30左成杰智能共振系统的研究与应用
程序分析
主讲教师:张健 人气:1870 更新时间: 2017年04月27日
中科院软件研究所张健研究员学术报告会题目:程序分析时间:2017年4月24日10:00地点:西区电三楼632学术报告厅
“计算视觉,看见未来”深度学习研究及成果分享会
主讲教师:王晓刚 曾星宇 刘文志 人气:2765 更新时间: 2017年04月24日
“计算视觉,看见未来”深度学习研究及成果分享会时间:4月21日星期五19:00-21:00地点:中国科大西区学生活动中心二楼学术报告厅分享内容:计算机视觉中的深度学习研究进展王晓刚教授,香港中文大学深度学习在计算机视觉领域已经取得了巨大的成就,并且仍在高速发展。这次讲座将介绍香港中文大学和商汤科技在研究中的最新进展,并向大家展示这些技术给我们日常生活带来的影响。不同于只进行信息前馈的传统深度神经网络,设计复杂的信息传递方式来模拟神经元之间的相互作用大大提高了网络的学习能力。通过门的控制,信息可以在同一中间层之间横向传递,先在小的神经元群中解决,然后在组间进行传播。在CRF-CNN框架下,神经网络中的各种信息传递方式按概率的方式得以统一。运用这项技术,商汤科技的SenseTime-CUHK团队在2016年的ILSVRC(ImageNet大规模视觉识别挑战赛)中获得三项冠军。不同于通过大量的实验来人工设计网络结构,采用自动多次迭代的方式来优化网络的权重和结构减小了模型的规模并显著提高了速度,从而使深度学习得以运用于各种嵌入式系统,如智能手机、监控摄像头和机器人。深度学习在智能视频领域的研究成果及最新应用曾星宇,商汤科技分享商汤科技智能视频研究组在智能视频领域的最新研究内容,包括针对人脸、行人、机动车、非机动车等各类物体进行的检测、跟踪、关键点提取、属性分析、识别、检索等各项核心技术。介绍团队在这些核心技术的研发过程中所取得的重大突破和进展,包括大量的专利申请以及重要的论文发表,以及这些核心技术在多个产品线中发挥的重要作用。在算法研究过程中遇到的一系列问题以及这些问题的解决方法。深度学习“无处不在”的奥秘刘文志,商汤科技以深度学习为代表的人工智能技术在渐渐的改变人们的生活质量,从云到桌面。而在手机和嵌入式上运行深度学习算法一直是一个挑战,因为手机芯片计算速度很难达到应用的需求。为了提高深度学习应用的计算速度,我们在模型的优化上和计算方法的优化上大量投入,建立了一系列基础设施,大大提升深度学习应用的速度,让深度学习算法能够在手机、嵌入式平台上流畅运行。这些基础设施包括:深度学习训练平台;深度学习部署平台;模型优化方法;数据标注平台等。平台和基础设施的成功让商汤能够推出业界领先的产品。嘉宾简介王晓刚-香港中文大学教授2001年于中国科技大学少年班获得电子工程与信息科学学士学位,2004年于香港中文大学获信息工程硕士学位,2009年于麻省理工学院获计算机科学博士学位。自2009年8月起在香港中文大学电子工程系担任副教授。曾于2016年获得PAMIYoungResearchAwardHonorableMention,2011年获OutstandingYoungResearcherinAutomaticHumanBehaviourAnalysisAward,2012年获HongKongRGCEarlyCareerAward,以及香港中文大学YoungResearcherAward。2016年,其带领的SenseTime-CUHK团队在ILSVRC(ImageNet大规模视觉识别挑战赛)的物体检测、视频对象检测/跟踪、场景解析三项比赛中荣获冠军。现任多家杂志副主编:ImageandVisualComputingJournal,ComputerVisionandImageUnderstanding,IEEETransactionsonCircuitSystemsandVideoTechnology。曾任CVPR2017、ICCV2011、ICCV2015、ICCV2017、ECCV2014、ECCV2016、ACCV2014及ACCV2015会议区域主席。研究方向包括计算机视觉和深度学习。曾星宇-商汤科技高级研究员2011年于中国科学技术大学电子信息工程系获得学士学位,2016年于香港中文大学多媒体实验室获得博士学位,目前负责智能前端团队的研发工作,研究方向包含行人车辆检测跟踪以及相关研究领域。曾获GoogleGlobalPhDFellowship和国家奖学金。就读博士期间,在顶级期刊(IEEETPAMI,IEEEIJCV,IEEETCSVT)和顶级会议(CVPR,ICCV,ECCV)发表论文十余篇,并作为核心成员参与ILSVRC(ImageNet大规模视觉识别挑战赛)的物体检测、视频对象检测/跟踪等多项比赛,并取得冠/亚军。现任国际期刊IEEEIJCV,IEEE,TCSVT,IEEECVIU,Neurocomputing,CognitiveSystemsResearch审稿人;国际会议ICCV,CVPR,ECCV,ACCV审稿人。刘文志-商汤工程总监刘文志,毕业于中国科学院研究生院,现为商汤科技工程总监、异构并行计算部门负责人。曾于2011年至2014年间于英伟达担任并行计算工程师。后就职百度深度学习研究院高级研发工程师,负责异构计算组日常工作。工作期间参与两项美国专利申请(已公示),多项中国专利。已出版《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践》、《科学计算与企业经应用的并行优化》、《OpenCL异构并行计算》等四本个人著作。报名地址:https://jinshuju.net/f/B6fsoW
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