中国艺术研究院好考吗_amd中国研究院_中国鼻科研究院在哪里(8)

Allen. G：真的很棒！一篇很好的综述

董振江：@junli 很好的介绍

胡道远：@junli 谢谢分享，感受到科研的魅力！

John Wu：@junli 其实你这个报告更适合在周六做学术专场。

Brian Lai： 起码让我们知道业界的动态，非常牛的！

卿刚： AMD很有学术和市场价值的研究！谢谢精彩分享！

夏明武：@junli 报告非常好，比较偏学术

宣晓华：@junli 精彩分享！谢谢！

夏明武： @junli 报告非常好，比较偏学术

张锐：@junli 感谢谷博士分享！

新疆武新：感谢junli的精彩分享。回头联系关于APU的使用。多谢！

张锐：今晚让我感到在大数据面前，是多么的无知渺小@junli

YH@Peng: @AMD谷俊丽?需要深入交流，深度学习的技术手段非唯一性！

追逐自由：@junli 这个介绍很有意义，既从水平层面步道终生，让所有人都知道高大上的技术是什么，又在垂直层面介绍深度，还指出多条大道找未来。厉害！符合阮教授期望的学术／技术对接企业／商业／业务的目的。

谷俊丽：@YH@Peng，欢迎交流哈

夏明武： @junli 在北大现场我邀请Yann LeCun到中国发展，如Ng一样。燕大侠表示目前在Facebook工作很愉快，暂时不考虑来中国发展。但他表示不排除将来会来北京发展。他也很看好中国这个大市场。

Huailin: APU计算最难的是任务的划分。并行粒度的把握很难。最后估计还是经验。

John Wu：人类的大脑为什么能够识别多种物体，这个问题更fundamental? 的确，人类的大脑well-organized的程度远不是电脑所能比拟的。什么时候请一个或一批pure Neuroscintist or Computional Neuroscientist来讲一讲，或许能激发出重大的、真正原创性的成果. pure Neuroscientist . 目前人类对大脑的认识实在太肤浅

Brian Lai：如果认识了大脑，那危害比核弹严重多了

黄磊：电脑的图像识别只是对对象非属性的识别，例如猫脸识别，机器能识别出重复出现的猫脸，但不能知道猫脸和其他猫科动物之间的关系。ontology与有监督识别的图像处理结合起来，是一个方向。基本本体模型建立之后，可以依靠机器学习扩展，包括本体概念的扩展和之间的关系。是语义分析的基础，也是决策支持、规划分析、企业资源调度的基础之一。

Brian Lai ：@黄磊 是的 这对大数据的应用扩展非常具有现实意义

黄磊：是的，这是机器思维的方法。需要机器硬件的进化的支撑。今天谷俊丽的报告是基于深度神经网络学习这一机器图像识别的思维方法，提出的机器进化方法。呵呵，一己之见。领域本体就很难建设，跨领域本体就更难了。尝试研究过2个领域，作为语义分析、智能调度的基础。

陈新河：非常感谢俊丽的深度技术分享，我们尽快整理出这篇高级教程！

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