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首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛圆满落幕

2017-10-17 14:48:55
来源:中高新传媒 作者:叶伟 评论:0
导语:2017年10月14日~10月15日,首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛总决赛在清华大学罗姆楼成功举办。

  2017年10月14-15日,首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛总决赛在清华大学罗姆楼成功举办。

  本届大赛吸引了47个国内外高校和研究所的229支队伍报名参赛,参赛作品涵盖了硬件、算法、软件、应用等多个方面,经过严格的筛选与评审,最终组委会评选出16支队伍晋级决赛。同时大赛邀请了类脑计算领域的知名教授担任评委,包括中科院自动化所的徐波教授、北京大学的黄铁军教授、清华大学的施路平教授、中国传媒大学的曹立宏教授、浙江大学的潘纲教授、北京师范大学的吴思教授、上海交通大学的吕宝粮教授、天津大学的刘宝林教授、英国肯特大学的王智刚教授、四川大学的唐华锦教授和中科院计算所的陈云霁教授。

  开幕式

  10月14日上午9:00,总决赛拉开帷幕。

  开幕式开始,清华大学科研院周羽院长代表主办方为总决赛致辞。周院长介绍了大赛举办的背景及目的,并表达了对来宾朋友们的感激之情,周院长用幽默诙谐的语言勾画出了清华大学科研院对于本次大赛寄予的期望以及信心。随后,清华控股有限公司副总裁赵燕来、启迪数字集团副总裁李全胜作为嘉宾进行了致辞。

  

 

  之后,清华大学计算机系教授、中科院院士张钹院士为大家带来“类脑计算面临的挑战”的学术报告。张院士由大数据角度探讨了计算架构的复杂性和运行时间功耗之间的关系,从计算资源角度阐述了目前类脑计算硬件设计的研究方向,并对人工智能算法领域进行了深入的综述。张院士深入浅出的报告让人醍醐灌顶,对于类脑计算也有了更高层次的理解和更深的思考。

  

  接下来,清华大学精仪系教授、国家千人计划特聘教授施路平教授作了题为“类脑计算系统”的学术报告。施教授比较了现实宇宙和计算机数码宇宙之间的相似性和不同性,从而提出现有计算架构的不足之处,由此展开对类脑计算研究方向的探讨,更提出类脑计算是实现通用人工智能的基石。

  


  作品路演

  下午,晋级总决赛的团队在罗姆楼11层会议大厅进行路演。16支队伍的海报内容详实、图文并茂,吸引了大家的眼球;应用新奇、技术先进的视频和实物展示更引人入胜,吸引了校内外各界人士前来观摩。观众徜徉在科技的海洋中,在喜欢的海报前驻足、欣赏、提问和探讨,现场气氛热烈。

  


  作品答辩

  10月15日,进行参赛选手的终极答辩,闯过预赛晋级总决赛的各支队伍对自己的作品进行了为期10分钟的详细介绍和演示,随后,评委们对作品进行了提问和精彩的点评。不论是评委老师专业的提问,还是选手们精彩的回答都让我们受益匪浅。

  


  经过6个多小时的精彩答辩和评委们的专业评审,终于迎来了激动人心的颁奖典礼。万众瞩目的创新特等奖由来自四川大学的团队获得,他们摘取了本届大赛的最高奖,收获了30万人民币的奖金。让我们恭喜来自四川大学的团队,他们的作品真的非常的优秀,他们的现场表现也非常的出色。

  


  特等奖作品:基于脉冲编码和脉冲时间学习的乐器识别算法(四川大学)

  提出了一种基于脉冲编码和脉冲时间学习的类脑计算模型,用于识别音乐中的乐器。该模型包括一种高效的听觉脉冲编码方法和一种改进的鲁棒脉冲学习算法。编码方法能够将乐音信号分解为离散且具有时序特性的时频特征,同时最大化地保留信号中的信息,并将其映射为一种稀疏的脉冲模式;学习算法利用群体编码方式对脉冲模式进行鲁棒地学习并分类。为了验证算法的有效性,我们在总时长为315分钟,包含九类乐器的独奏音乐单标签数据集上进行实验,达到了97.7%分类准确率,优于传统的高斯混合模型以及深度DBN模型,并且比当前乐器识别中最好的深度卷积神经网络模型高出10.1%。在多标签乐器分类实验中,该算法的宏观F1评测值为0.55,比深度卷积神经网络模型仅低0.05。本工作展示了一种仿脑算法的有效应用方式,为深入研究类脑学习算法和类脑智能技术提供了重要基础。

  获奖名单

  一等奖

  178 The Face of the Fonts | 字之魂

  Singapore University of Technology and Design

  137 基于皮层下视觉通路认知机理的运动物体识别算法研究

  北京师范大学 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院

  二等奖

  043 基于 FPGA 的神经网络在线训练加速器及强化学习应用实现

  清华大学

  091 "Learning to Recognize and Recall Arbitrary Sequences of Symbols in Neuromorphic Electronic Systems"

  University of Zürich and ETH Zürich

  中国人民解放军国防科技大学

  128 基于脉冲神经网络的时序轨迹识别应用

  浙江大学

  三等奖

  068 基于贝叶斯深度学习的大脑视觉信息解码

  中国科学院自动化研究所

  085 "基于认知与数据双向驱动的复杂交通场景下的三维物体检测模型设计"

  清华大学

  216 基于数据流的类脑计算仿真平台

  特拉华大学、清华大学

  175 权履四方-机器智能指导的导盲系统

  西安电子科技大学

  优秀团队奖

  221 基于忆阻突触器件的脉冲神经网络

  华中科技大学

  033 智能蛇形机器人

  中山大学

  135 基于类脑机制的人员搜救系统

  北京理工大学

  优秀展示奖

  167 基于图模型的开放式半监督学习

  南京大学

  159 "基于卷积神经网络与虚拟现实技术的运动想象脑控手部外骨骼康复机器人"

  北京航空航天大学

  013 外星学生

  东北大学、黑龙江大学

  在热烈的气氛中,首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛圆满落下帷幕。

  大赛目的

  首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛在以下三个方面对我国类脑计算领域的发展具有深远意义。

  一是推广类脑计算,发力通用智能。以大赛为契机,进行类脑计算的科普和宣传,引起社会高度关注,吸引更多科研工作者和科技爱好者进入类脑计算研究领域,集大众之智促进类脑计算的积极发展。

  二是要培养优秀人才,投身类脑计算。以大赛为载体,培养学生们类脑研究的兴趣,掌握科学研究的方法论,通过实践提升专业技能,丰富学生生活,开拓科技视野,锻炼动手能力,循序渐进地引导学生们投身类脑计算研究,选拔优秀人才,为类脑计算的蓬勃发展注入新的力量。

  三是寻找创新应用,探索科研突破。以大赛为平台,鼓励参赛选手大胆创新,提供技术指导和支持,激发奇思妙想,挖掘类脑计算的特点和优势,探索类脑计算的最佳应用场景。以应用为导向促进基础理论、软件算法、硬件芯片、计算系统的全面发展。

(责任编辑:叶伟)

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