Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Par le Prof. Bin Yu explore la science des données véridiques, mettant l'accent sur l'analyse responsable, fiable et reproductible des données et la prise de décisions.
Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Explore la modélisation basée sur les données de l'hémodynamique dans les flux vasculaires, en mettant l'accent sur les défis informatiques, la modélisation de l'ordre réduit, les problèmes de FSI et les applications de réseaux neuronaux.
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Couvre la cartographie de la susceptibilité aux feux de forêt à l'aide de la robotique ML-Al et de divers sujets connexes, y compris les protocoles expérimentaux, l'ingénierie des fonctions DFT, SimpedCLIP et la détection de Covid-19.
Explore les systèmes intelligents en astrophysique, se concentrant sur l'objectif, l'imagerie, l'apprentissage automatique et les résultats cosmologiques.
Couvre les caractéristiques, les applications et les défis des agents intelligents dans les systèmes logiciels, en mettant l'accent sur leur rôle dans la prise de décisions autonomes et la coordination avec d'autres agents.
Couvre l'événement CIS Open Campus 2020, qui comprend des rapports d'étape, des subventions de collaboration, des tables rondes et une note d'information sur la mobilité centrée sur l'être humain.
S'oriente vers l'apprentissage automatique d'inspiration physique pour la découverte de matériaux, mettant l'accent sur la modélisation à l'échelle atomique, la thermodynamique, les énergies libres anharmoniques et la symétrie dans les modèles d'apprentissage automatique.
