1:30 pm 10-1 :(被邀请)类似基于变压器的语言模型(被邀请)类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr(美国)1,Hsinyu Tsai(美国)1,IEM Boybat(瑞士)博士(瑞士)2,William A. Simon(Switzerland) Vasilopoulos(瑞士)2,Pritish Narayanan博士(美国)1,Andrea Fasoli博士(美国)1,Kohji Hosokawa先生(日本)3(日本)3,Manuel Lealoo(瑞士)博士(瑞士)2国家)1,查尔斯·麦金(Charles Mackin)(美国)1,埃琳娜·费罗(Elena Ferro)(瑞士)2,Kaoutar El Maghraoui博士(美国)4,Hadjer Benmeziane博士(瑞士)2,Timothy Philicelli(美国)5,美国的Timothy Philicelli博士(瑞士) ,Shubham Jain博士(美国)4,Abu Sebastian博士(瑞士)2,Vijay Narayanan博士(美国)4(1。IBM研究-Almaden,2。IBM Research Europe,3。IBM东京研究实验室,4。 IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM东京研究实验室,4。IBM T. J. Watson Research Center,5。 IBM Albany Nanotech)IBM T. J. Watson Research Center,5。IBM Albany Nanotech)IBM Albany Nanotech)
3:50 pm 11-6:70-通道频率频率的每通道冷冻-CMOS IC的7.4μW和860μm²,半导体Qubits的μs读取“ Quentin Schmidt先生(法国)1,Brian Martinez(France)1,Thomas Houriez(France)(France)1,France)1,Brian Martinez先生(France)。 (法国)1,Aloysius Jansen博士(法国)2,Xavier Jehl博士(法国)2,Tristan Meunier博士(法国)3,GaëlPillonnet博士(法国)1,GérardBilliot(法国)1,法国先生(法国)1,Adrien Morel(法国)4,France(France)(France)(France)5,France)5,5,France)5,5,5,France),5,5大学。Grenoble Alpes,CEA,Leti,F-38000 Grenoble,法国,2。大学。Grenoble Alpes,CEA,Pheliqs,F-38000 Grenoble,法国,3。Quobly,F-38000 Grenoble,法国;大学。Grenoble Alpes,CNRS,Institut Neel,F-38000 Grenoble,法国,4。Symme,Univ。Savoie Mont Blanc,法国Annecy,5。大学。Grenoble Alpes,CEA,List,F-38000 Grenoble,法国)
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征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
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随后,主持人欢迎所有贵宾、教职员工、执行委员会成员和观众。随后,前任主席 Nanditha Mahendra 女士和前任秘书 Abhinandhan Udupa 先生报告了 2021-22 年的活动报告。他们谈到了 BMSCE IEEE 计算机协会,并简要回顾了他们任期内举办的所有活动。贵宾们获赠纪念品,随后向大家介绍了分会迄今为止取得的成就。之后,介绍了现任执行委员会成员——主席 Supriya PG 女士、副主席 Kalp L Jain 先生、财务主管 Pradyun Naik 先生、秘书 Harshitha Aparna 女士、联合秘书 Rajath V 先生和高级 SAC 协调员 Tuhina Bagchi 女士。
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
