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[TOP]大数据与人工智能新媒体应用高峰论坛在浙江传媒学院举行_浙江传媒学院

浙江传媒学院 免费考研网/2018-05-24

1月12日,大数据与人工智能新媒体应用高峰论坛暨浙江省新媒体专业委员会年会在浙江传媒学院举行。本次活动由浙江传媒学院和浙江省新媒体专业委员会主办,浙江省媒体传播优化协同创新中心、科研与创作管理处、新媒体学院、移动新媒体协同创新中心协办。

浙江传媒学院党委委员、副院长詹成大教授,浙江省文化产业学会副会长兼秘书长谢作盛,杭州市科研技术委员会高新处副处长潘学东以及国内知名高校和新媒体业界的专家学者出席论坛。论坛由科创处处长朱旭光教授、新媒体学院院长潘瑞芳教授主持。



詹成大对论坛的召开表示祝贺,对与会人员的到来表示欢迎。他提到党的十九大报告中“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”的内容,并以《新一代人工智能发展规划》中的数据来说明中国人工智能产业巨大的发展潜力。本次论坛邀请到政府部门的行政领导、媒体行业的产业精英、高校的专家学者,希望合各界之力推动大数据与人工智能的新媒体应用和产业发展。他希望,大数据和人工智能的产业界、研究机构能与我校建立更密切的合作关系,为我校相关学科的发展带来新的理念、新的机遇,从而推动我校新媒体相关学科更好更快地发展。



浙江传媒学院副院长詹成大教授致辞

谢作盛提到,在各界的努力下,大数据的研究和应用都有长足进步,同时也推动人工智能的发展。大数据和人工智能的“联姻”将在生活各个领域扮演着变革者、推动者、颠覆者的形象。同时大家也要看到,在大数据的管理、大数据的应用创新、人工智能专业人才培养等方面的迫切需求,需要我们积极解决。



浙江省文化产业学会副会长谢作盛致辞

潘学东表示,新媒体将大众化与个性化相结合,为用户提供更丰富的信息。大数据结合人工智能,借助新媒体行业的推广模式,进行广泛传播。同时,大家也要意识到大数据和人工智能在语意精确识别、语音精确分析等方面的不足。



杭州市科学技术委员会高新处副处长潘学东致辞

随后,五位专家学者分别就数据管理、人机交互界面、计算机基础教学、舆情分析、人工智能实践等行业关注话题作特邀报告,分享他们的最新观点和科研成果。

中国人民大学的杜小勇教授从以数据为中心的计算新时代、以数据为中心的计算特点和对数据库学科发展的思考三个方面,讲述了以数据为中心计算范型下的数据管理这一话题。他通过分析数据特点、系统特点和应用特点,刻画以数据为中心计算模式下的软件体系结构。并提出应加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,从而推动国家大数据战略的形成。

中国人民大学杜小勇教授做特邀报告

中国人民大学杜小勇教授作特邀报告

浙江大学耿卫东教授带来了“基于表面肌电的人机交互界面”的报告。他向大家介绍了表面肌电的背景和意义,并通过视频阐述手势识别的工作原理,展示了如何采用深度机器学习的方法,从表面肌电信号中有效识别出其中的自然交互手势。他谈到,目前国外已经有相关原理的机器如肌电臂环等,这也为未来的研究指出了方向。

浙江大学耿卫东教授做特邀报告

浙江大学耿卫东教授作特邀报告

浙江大学何钦铭教授围绕“新时代大学计算机基础教学课程体系和建设”这一话题,分析大学计算机基础教学改革面临的挑战。面向大学计算机基础课程建设,他提出三个主要思路:“宽、专、融”型课程体系建设、学科交叉型课程建设及产学合作型资源建设。他强调,当下要更加关注培养学生的批判性思维能力、资源整合与创新能力、沟通与表达能力和跨界合作能力。

浙江大学何钦铭教授做特邀报告

浙江大学何钦铭教授作特邀报告

网络新闻作为互联网数据中的一部分,已突破传统新闻的概念,成为互动交流的平台。浙江科技学院副院长万健教授分析了网络新闻现状。移动互联网越来越成为新闻资讯的主要载体,如何进行新闻的发布成为重要问题。由此,他提出“从事件看新闻”的理念,并进一步说明这一概念所具有的独特价值。随后他还从当事人、机构、大众三个角度讲述了舆情分析的应用和意义。

浙江科技学院副院长万健教授做特邀报告

浙江科技学院副院长万健教授作特邀报告

唯见科技CTO许兵博士向大家介绍了人工智能实践的相关内容。针对部分人对“人工智能将会在一些领域取代人类”的担忧,他提出“人和机器相结合大于人和机器本身”的看法,并表示,人工智能越来越贴近人们的生活,也会在发展过程中不断改进。最后他为大家展示了人工智能在医疗和艺术作品中的应用,并在现场提问时阐述了“人工智能服务于艺术作品”这一观点。

唯见科技CTO许兵博士做特邀报告

唯见科技CTO许兵博士作特邀报告

本次论坛从技术应用、未来发展趋势、人才培养等角度,就大数据和人工智能行业发展、人工智能和媒体传播优化深度融合、大数据和人工智能推动教育变革、大数据及人工智能教学新模式、创新型专业人才培养模式等方面进行思想碰撞,是一次针对新媒体领域的有益探索,专家的交流和解读,为大数据和人工智能应用及未来发展趋势带来了新颖的视角。




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