11月4-6日，“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会第十四届研讨会在南京大学计算机软件新技术国家重点实验室主办，南京航空航天大学计算机科学与技术学院、江苏省软件新技术与产业化协同创新中心协办下在南京隆重举行。海内外从事机器学习及相关领域研究的10余位专家与参会嘉宾进行了学术和技术交流，包括特邀报告、顶会论文交流、以及Top Conference Review等部分。AMAX 作为会议的黄金赞助商，倾力参与本次盛会。
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
大会力邀北京科技大学刘德荣教授、南京信息工程大学刘青山教授、清华大学刘奕群副教授、南京大学黎铭副教授等等机器学习业界专家参会。香港城市大学周定轩教授为大会作了题为“Analysis of Distributed Learning Algorithms”的报告，迅速吸引了海内外专家的注意。
近三十多年来，统计方法成为自然语言处理的主流方法，尤其近年来随着统计学习方法在语音、图像等其他领域的成功应用，基于统计机器学习的自然语言处理方法研究如火如荼。然而，自然语言处理仍面临太多难以解决的问题，如何使计算机系统从对自然语言文本的简单处理走向深层次的真正理解，是目前人工智能、机器学习和自然语言处理等多学科领域共同关注的热点问题。对此，自动化所得宗成庆教授做了“机器学习方法在自然语言处理中的应用”。
神经形态计算模拟大脑功能进行信息处理，是类脑计算研究方向之一。通过仿真、模拟和借鉴大脑神经系统结构和信息处理过程来实现智能信息处理，发展“模仿大脑的学习和记忆功能以进行信息的动态储存与获取”的类脑计算技术是非常有意义的。华中科技大学曾志刚教授根据多年研究成果，向大会做了题为“面向神经计算的忆阻系统分析与设计”的报告。简介忆阻系统的动力学行为特性，与大会嘉宾探讨面向神经计算的忆阻电路设计。
图像理解一直是计算机视觉、模式识别等领域的研究重点。随着数字成像技术的快速发展，图像数据的维度越来越高、图像数据的规模也越来越大，给图像分析带来了巨大的挑战。南京信息工程大学刘青山教授从视觉特征学习的角度向大会汇报了近年来的一些代表性工作，主要包括：视觉特征低维表达学习、复杂语义特征学习等，及其在一些实际问题上的应用研究工作。随后， 中国科学技术大学徐林莉 副教授也向大会介绍了多任务学习的相关背景及经典方法，进一步从建模、优化以及应用等方面多任务学习研究中的进展。多任务学习是机器学习领域中一个重要的研究分支，这一报告带给机器学习研究更多启迪。
会中，西安交通大学徐宗本院士提交了题为“大数据分析技术谱系与研究举例”的报告，向大会介绍了能够解决深度学习拓扑结构确定难问题的新技术，让研究人员振奋不已。中科院计算所山世光教授发表的“数据驱动的深度人脸识别研发进展及挑战”报告总结和反思特征学习给人脸识别领域带来的深刻变革，与参会嘉宾深入讨论知识驱动与数据驱动两个研究范式之间的差别与融合可能。
本届机器学习研讨会也得到了Intel等机器学习业界翘楚企业的积极参与，其中Intel中国陈玉荣博士做的“机器学习助力智能互联计算”赢得了现场的阵阵掌声。AMAX作为本届研讨会的黄金赞助商，不仅为大会的参会嘉宾提供了众多的讲解资料，还将相关机器学习设备运至现场，让嘉宾眼见为实，从实体机和实际操作中体验AMAX 深度学习太阳成集团tyc539的强大性能，大会嘉宾纷纷参与体验，对产品和太阳成集团tyc539激起浓厚的兴趣。
在AMAX深度学习系列太阳成集团tyc539中， DGX-1这一深度学习利器尤其引人注意。AMAX作为NVIDIA中国企业太阳成集团tyc539领域唯一且最高等级的NPN精英合作伙伴，授权在全球首销DGX-1和P100产品。目前，AMAX已经交付了数批DGX-1产品到用户手中，超高性能让用户赞不绝口。除此之外，AMAX还向客户提供支持4片并行计算卡,兼容GPU及MIC卡的DevMAX-400 产品以及其他一系列超强计算能力塔式服务器。
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