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上海雲棲—人工智能-視覺計算專場預熱
雲棲大會在走過深圳、南京、成都後，即將於6月10號11號在上海隆重召開！
在之前的三場，我們都為大家帶來的是阿裏人工智能全線產品的分享，此次在上海為大家帶來視覺計算的專場。
因為深度學習技術的發展、計算能力的提升和視覺數據的增長，視覺智能計算技術在不少應用當中取得了令人矚目的成績。作為阿裏雲上的視覺智能係統、 視覺信息離線和實時智能分析處理中心，“阿裏雲眼”承載了雲上廣泛、深入的視頻圖像分析、識別、搜索、生成和挖掘服務。阿裏雲視覺計算專場通過主題演講、產品發布、視頻播放等多種形式，結合客戶的實際需求，介紹了阿裏雲眼在城市大腦、圖像識別、視頻分析、醫療健康、搜索廣告、視覺設計、圖形等領域取得的成果，以及對視覺智能發展前景的一些見解。
以下為提前預熱的議程，我們敬請期待！
《大數據視覺智能之理論與實踐》
近些年來，基於深度學習的發展、計算能力的提升，以及視覺數據的增長，視覺智能技術已經廣泛應用於很多領域，在不少應用當中取得了令人矚目的成績。但在很多地方如交通安防監控、手機、醫療、體育等領域，有大量的數據需要自動化的監控、分析、管理和識別，這都給視覺計算帶來了新的挑戰和機會。正是在這個應用需求量激增的背景下，加上深度學習技術、視覺搜索技術和雲計算平台的飛速進展，我們在阿裏雲計算平台上提出了“阿裏雲眼”，承載雲上廣泛、深入的視頻圖像分析、識別、搜索、生成和挖掘服務。本議題結合實踐案例，總體介紹了阿裏雲在視覺智能方向的發展狀況和典型應用。
《阿裏雲機器學習技術與應用》
作為阿裏“NASA”首個人工智能武器阿裏雲機器學習平台PAI 2.0於今年3月份對外發布。PAI不僅通過高性能雲端計算降低用戶存儲和計算成本，還具備先進的工具和算法庫進而降低技術門檻。PAI 提供了豐富的算法，並以可視化的界麵幫助用戶快速的進行數據處理、建模以及完成預測。同時PAI 提供了全麵兼容開源深度學習框架TensorFlow、Caffe、MXNet，在底層提供了強大的雲端異構計算資源，包含 CPU、GPU、FPGA。在 GPU 方麵，PAI 2.0 可以靈活實現多卡調度。本議題將結合PAI跟大家分享眾多用戶基於PAI的場景實現及成果。
《優酷場景化營銷》
在用戶注意力愈加分散的背景下，如何提升品牌傳播效果，是目前廣告營銷麵臨的重大挑戰。對此，借助阿裏大數據與新技術賦能，優酷從對的人、對的場景以及對的形式三個維度出發，尋找綜合性營銷解決方案，本議題重點介紹在視頻場景營銷上的探索。在麵對複雜海量的視頻內容時，通過阿裏雲人工智能技術加持，根據深度學習算法，準確而高效地識別視頻場景，並從時間、空間、事件、人物四個維度建立起結構化的場景標簽體係，為品牌廣告主提供了可規模化的場景營銷解決方案。
《深度數據驅動的重建與交互》
A depth image encodes the distance to the camera center for each pixel in the image. Thus it captures the partial 3D information from its viewpoint. In this talk, we report our recent researches on the algorithms to analyze and fuse such partial 3D information for 3D scene modeling, which is ready for VR/AR applications. Our semantic analysis of depth images ranges from low-level planarity analysis to high-level object recognition. The analysis results significantly improve the reconstruction quality and its applications. Finally, we will introduce our real-time clothing simulation algorithm that supports virtual clothing application driven by depth images.
《人工智能時代下的視覺設計》
一直以來，視覺設計都是一門藝術。設計的優劣與設計師的藝術修養和設計經驗密切相關。隨著人工智能時代的到來，阿裏巴巴把專業的設計能力附能給了計算機，讓視覺設計的速度不再受限於設計師一次次的鼠標移動和點擊。以橫幅廣告為例，智能設計技術能夠眨眼間自動完成橫幅元素的布局與配色，並適配各種屏幕尺寸與業務風格，從而讓橫幅廣告的製作與投放變得無比容易。
《醫學影像在腫瘤診療的應用及智能診斷探索》
醫療影像技術的發展有目共睹，它正變得更清晰、更精準，影像數據也成為了醫院內體量最大的數據集合，然而人工讀片的方式耗費了醫生大量精力，加上基層醫院影像科醫生的缺乏，從成本、效率和準確率上都製約了醫療影像數據在診斷中的應用價值。所以本議題講會分享基於深度學習的智能診斷方法，采用計算機進行自動讀片，怎樣提升診斷速度，降低人工成本，以及幫助醫生更好的發現結節區域、提升醫生診斷效率。
如果我們準備的內容對您有所幫助，那不容錯過！
上海雲棲，我們不見不散！
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最後更新：2017-06-06 15:01:32