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【網易智慧訊4月29日消息】近日， 清華-青島資料科學研究院舉辦了第二屆“大資料在清華”高峰論壇， 本次論壇以“站立潮頭、無問西東”為主題， 邀請了清華大學副校長楊斌， 中國科學院院士、清華電腦系教授張鈸， 中國工程院院士、北京清華長庚醫院執行院長董家鴻等大資料和人工智慧領域的專家學者以及產業界傑出校友出席論壇。
清華大學副校長 楊斌
清華大學副校長楊斌在致辭中表示， 今年正值清華大學107年校慶， 清華校歌中蘊藏了“行健不息須自強”的精神，
中國科學院院士、清華電腦系教授 張鈸
在峰會主論壇上， 中國科學院院士、清華電腦系教授張鈸做了題為《AI與大資料的關係》的主題演講。 張鈸院士認為， 今天我們看到了人工智慧的希望， 這是因為它真正開始解決現實生活中的問題。 當前有三個因素推動著人工智慧的發展:一是大資料和知識；二是人工智慧的模型和演算法；三是計算能力。 與此同時，
清華校友、百融金服CEO 張韶峰
清華校友、百融金服CEO張韶峰介紹了AI、大資料在金融行業智慧風控領域的應用。 他表示， 當前， 中國普惠金融面臨的市場痛點在於， 一方面小微企業和個人在信用卡、信貸、保險業務上有較大需求；另一方面， 金融機構很難甄別好壞客戶， 缺乏科學風控手段， 現有技術手段又很難通過線上管道觸達並獲取客戶。 而利用大資料和人工智慧技術， 可以幫助小微企業和個人架起普惠金融供需雙方的橋樑。 因此， 科技手段是破解普惠金融的唯一可選性。
清華大學電腦系教授 張長水
清華大學電腦系教授張長水介紹了當前機器學習和圖像識別的研究現狀， 他認為， 雖然圖像識別在現實生活中有了比較成熟的應用， 但仍有很多問題有待解決。 比如說， 圖像資料量小、樣本獲取困難、樣本標注成本高、大資料量的計算、圖像識別系統受到攻擊、機器學習的泛化問題等。 在諸如醫療、金融行業， 圖像識別的錯誤會導致嚴重的後果。 因此，
在下午的分論壇現場， 嘉賓們圍繞大資料、人工智慧及其應用展開了演講。 在分論壇一“自然語言處理及電腦視覺”的技術專場中， 清華大學電腦系教授李涓子從研究背景、平臺功能、核心技術及應用領域四個方面闡釋了科技情報大資料採擷與智慧服務平臺AMiner的研究情況。
清華大學電腦系教授 李涓子
李涓子教授認為，科技資訊資源是科技創新的物質基礎，從海量科技文獻中挖掘新知識的產生、傳播和產業化的深層規律，可以提升科技生產力。李教授團隊研究開發的AMiner，是以海量學術論文為基礎，自動從公開網路抽取學者資訊，建立學者檔案及關係網絡，以學者和知識為中心的科技情報分析挖掘服務平臺。這一平臺可以實現全球學者分佈地圖、學者關係網絡、技術發展趨勢分析、技術熱點及關係分析、資料開放及功能開放等功能，目前服務於全球約220個國家的科研人員，與科研管理部門、電信互聯網企業和學術期刊有密切合作。
清華大學電子系副教授、深鑒科技聯合創始人 汪玉
清華大學電子系副教授、深鑒科技聯合創始人汪玉介紹了深鑒科技在深度學習處理器方面的研究成果。目前，深鑒科技致力於為深度學習提供更便捷、更高效、更經濟的深度學習平臺解決方案，可靈活擴展於伺服器端與嵌入。自主研發的深度壓縮技術和神經網路架構在人工智慧領域有著廣泛而深入的影響。汪玉介紹說，公司的核心技術平臺分為三部分，一是深度壓縮技術和 DNNDK，二是處理器指令集，三是Aristotle /Descarts DPU。其技術優勢在於讓演算法模型更小，延遲更短、功耗更少，為深度學習提供端到端的軟硬體結合解決方案。深度學習處理器可以賦能各大產業，包括視頻監控、資料中心和自動/輔助駕駛。而公司首款深度學習專用晶片“聽濤”也即將在今年第三季度正式面世。
清華校友、地平線聯合創始人黃暢
清華校友、地平線聯合創始人黃暢做了題為《針對自動駕駛的邊緣計算：從演算法到處理器》主題演講。黃暢介紹說，地平線致力於提供高性能、低功耗、低成本、完整開放的嵌入式人工智慧解決方案。面向智慧駕駛、智慧城市和智慧商業等應用場景，為多種終端設備裝上人工智慧“大腦”。
他引用天才電腦大師Alan Kay的名言“如果你對於軟體非常重視，你應該做自己的硬體；預測未來的最好方式是去創造它”來解釋公司自主開發晶片的初衷。他說，目前沒有發現一種可以滿足公司需求的晶片，因此公司選擇主動創造未來，從而降低成本和功耗，提高運行效率。演講中黃暢介紹了公司開發的三代晶片Gauss Architecture、Bernoulli Architecture和Bayes Architecture的能力提升路徑，從最初的感知定位，到語義三維環境建模，再到預測、決策和規劃。
清華校友、透徹影像聯合創始人 王書浩
清華校友、透徹影像聯合創始人王書浩詳細介紹了應用AI和系統工程開展病理影像輔助診斷的工作流程。他介紹說，病理被稱為醫學上的“金標準”，病理圖像報告對病人的疾病診斷、最終治療方案的制定起著非常重要的作用。然而，目前中國的病理科醫生非常缺乏，有診斷資格的病理科醫生只有一萬人，並且一個有資格進行病理診斷的醫生培訓週期就長達十年之久。人工智慧的發展可以實現數位病理的革命性突破，大大減輕醫生的工作量，提升工作成效。
目前公司研發的技術可以為醫生提供方便的資料標注工具，醫生利用平板電腦和觸控筆就可以對病理圖像進行標注，智慧系統同時可以為醫生提供輔助標注，最終由醫生進行審核。在獲得大量標注資料後，就要對資料進行建模。具體包括，對資料進行預處理，過濾無效區域，對有效區域進行切分；然後將有效切塊對應的標注作為訓練標籤提取出來；再對病理圖像進行翻轉、旋轉、隨機放縮等操作，最後將資料放入Tensorflow進行模型訓練。
清華大學電腦系副教授 劉知遠
清華大學電腦系副教授劉知遠介紹了知識表示學習機器及其應用的相關知識。目前，搜尋引擎大規模應用知識圖譜技術為使用者提供更好的服務，然而用傳統的符號方式進行知識圖譜的表示已經無法滿足用戶需求。分散式表示的方式可以將物件表示成稠密、實值、低維向量，其優勢在於，可以解決大資料處理的資料稀疏問題；實現跨領域、跨物件的知識遷移；提供多工學習的統一底層表示。劉知遠副教認為，未來利用表示學習技術可以將知識圖譜用於相關領域，資訊檢索和推薦系統，以及金融、醫療、法律領域。利用表示學習技術還可以改進知識獲
取能力，具體包括富語境資訊抽取、開放關係抽取和開放事件抽取。
本次高峰論壇由清華-青島資料科學研究院主辦、清數大資料產業聯盟協辦。當天下午同時開展了分論壇二“語音處理與資料安全”、分論壇三“交通大資料與醫療大資料”、分論壇四“金融大資料與司法大資料”等學術討論活動。（秋水）
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清華大學電腦系教授 李涓子
李涓子教授認為，科技資訊資源是科技創新的物質基礎，從海量科技文獻中挖掘新知識的產生、傳播和產業化的深層規律，可以提升科技生產力。李教授團隊研究開發的AMiner，是以海量學術論文為基礎，自動從公開網路抽取學者資訊，建立學者檔案及關係網絡，以學者和知識為中心的科技情報分析挖掘服務平臺。這一平臺可以實現全球學者分佈地圖、學者關係網絡、技術發展趨勢分析、技術熱點及關係分析、資料開放及功能開放等功能，目前服務於全球約220個國家的科研人員，與科研管理部門、電信互聯網企業和學術期刊有密切合作。
清華大學電子系副教授、深鑒科技聯合創始人 汪玉
清華大學電子系副教授、深鑒科技聯合創始人汪玉介紹了深鑒科技在深度學習處理器方面的研究成果。目前，深鑒科技致力於為深度學習提供更便捷、更高效、更經濟的深度學習平臺解決方案，可靈活擴展於伺服器端與嵌入。自主研發的深度壓縮技術和神經網路架構在人工智慧領域有著廣泛而深入的影響。汪玉介紹說，公司的核心技術平臺分為三部分，一是深度壓縮技術和 DNNDK，二是處理器指令集，三是Aristotle /Descarts DPU。其技術優勢在於讓演算法模型更小，延遲更短、功耗更少，為深度學習提供端到端的軟硬體結合解決方案。深度學習處理器可以賦能各大產業，包括視頻監控、資料中心和自動/輔助駕駛。而公司首款深度學習專用晶片“聽濤”也即將在今年第三季度正式面世。
清華校友、地平線聯合創始人黃暢
清華校友、地平線聯合創始人黃暢做了題為《針對自動駕駛的邊緣計算：從演算法到處理器》主題演講。黃暢介紹說，地平線致力於提供高性能、低功耗、低成本、完整開放的嵌入式人工智慧解決方案。面向智慧駕駛、智慧城市和智慧商業等應用場景，為多種終端設備裝上人工智慧“大腦”。
他引用天才電腦大師Alan Kay的名言“如果你對於軟體非常重視，你應該做自己的硬體；預測未來的最好方式是去創造它”來解釋公司自主開發晶片的初衷。他說，目前沒有發現一種可以滿足公司需求的晶片，因此公司選擇主動創造未來，從而降低成本和功耗，提高運行效率。演講中黃暢介紹了公司開發的三代晶片Gauss Architecture、Bernoulli Architecture和Bayes Architecture的能力提升路徑，從最初的感知定位，到語義三維環境建模，再到預測、決策和規劃。
清華校友、透徹影像聯合創始人 王書浩
清華校友、透徹影像聯合創始人王書浩詳細介紹了應用AI和系統工程開展病理影像輔助診斷的工作流程。他介紹說，病理被稱為醫學上的“金標準”，病理圖像報告對病人的疾病診斷、最終治療方案的制定起著非常重要的作用。然而，目前中國的病理科醫生非常缺乏，有診斷資格的病理科醫生只有一萬人，並且一個有資格進行病理診斷的醫生培訓週期就長達十年之久。人工智慧的發展可以實現數位病理的革命性突破，大大減輕醫生的工作量，提升工作成效。
目前公司研發的技術可以為醫生提供方便的資料標注工具，醫生利用平板電腦和觸控筆就可以對病理圖像進行標注，智慧系統同時可以為醫生提供輔助標注，最終由醫生進行審核。在獲得大量標注資料後，就要對資料進行建模。具體包括，對資料進行預處理，過濾無效區域，對有效區域進行切分；然後將有效切塊對應的標注作為訓練標籤提取出來；再對病理圖像進行翻轉、旋轉、隨機放縮等操作，最後將資料放入Tensorflow進行模型訓練。
清華大學電腦系副教授 劉知遠
清華大學電腦系副教授劉知遠介紹了知識表示學習機器及其應用的相關知識。目前，搜尋引擎大規模應用知識圖譜技術為使用者提供更好的服務，然而用傳統的符號方式進行知識圖譜的表示已經無法滿足用戶需求。分散式表示的方式可以將物件表示成稠密、實值、低維向量，其優勢在於，可以解決大資料處理的資料稀疏問題；實現跨領域、跨物件的知識遷移；提供多工學習的統一底層表示。劉知遠副教認為，未來利用表示學習技術可以將知識圖譜用於相關領域，資訊檢索和推薦系統，以及金融、醫療、法律領域。利用表示學習技術還可以改進知識獲
取能力，具體包括富語境資訊抽取、開放關係抽取和開放事件抽取。
本次高峰論壇由清華-青島資料科學研究院主辦、清數大資料產業聯盟協辦。當天下午同時開展了分論壇二“語音處理與資料安全”、分論壇三“交通大資料與醫療大資料”、分論壇四“金融大資料與司法大資料”等學術討論活動。（秋水）
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