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智能科学创新讲堂 | 上海交大严骏驰：端到端自动驾驶与世界模型

已有 250 次阅读 2024-5-11 17:06 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

智能科学创新讲堂(简称"创新讲堂")由中国科学院自动化研究所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起，旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟，分享最前沿的学术进展，启迪思维、平等交流，碰撞出开创性的思维火花。

智能科学创新讲堂·第十五讲

创新讲堂第十五讲邀请到MIR作者、上海交通大学严骏驰教授带来"端到端自动驾驶与世界模型"的报告。2024年5月14日(周二)15点，四大平台同步直播，诚邀您收看！

报告主题 & 嘉宾简介

报告主题：

端到端自动驾驶与世界模型

主讲人：

严骏驰教授

上海交通大学计算机系教授，支部书记，CCF杰出会员/杰出讲者。国家优青、IET Fellow、科技部2030新一代人工智能重大项目、基金委人工智能重大研究计划项目负责人，教育部深度学习资源建设首席专家。曾任IBM研究院首席研究员。主要研究兴趣为机器学习及交叉应用。发表第一/通讯作者CCF-A类论文超百篇，谷歌引用过万次，成果先后获PaperDigest评选的最具影响力AAAI21、IJCAI23论文榜首，及陕西省自然科学一等奖（排三）。长期任机器学习三大会议ICML/NeurIPS/ICLR领域主席，模式识别旗舰期刊PRJ编委。指导学生获得挑战杯特等奖、CCF优博/CV新锐奖、交大学术之星等荣誉和本科生自然科学基金。

严骏驰团队最新论文：

上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法

报告摘要

多模态自动驾驶是当前人工智能产业落地的一个热点领域，本报告将介绍讲者及团队在这一领域的近期研究成果。主要覆盖显式端到端模型、隐式端到端模型、预训练模型及融合隐式世界模型的相关技术与实验结果。相关工作在CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurIPS、TPAMI等发表，并与相关企业进行了合作商业落地。

观看指南

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值达8.4，在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%。

往期目录

2024年第1期 | 特约专题: AI for Art

2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...

2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)

2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......

2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习...

2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调

2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测...

2022年第6期 | 因果推理、视觉表征学习、视频息肉分割...

2022年第5期 | 重磅专题：类脑机器学习

2022年第4期 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等

2022年第3期 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域；来自复旦大学、中国科学院自动化所等团队