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20220615【AI for Science之物理信息驱动的深度学习】Panel
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报告时间:2022年06月15日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 主题:AI for Science之物理信息驱动的深度学习 主持人:黄高 (清华大学) Panel嘉宾: 陆路 (Upenn)、王建勋 (University of Notre Dame)、许志钦 (上海交大)、孙浩 (中国人民大学) Panel议题: 1. 神经网络相比于传统数值方法在哪些问题上有潜在的优势? 2. 将先验物理知识嵌入到深度学习模型和算法中,可有效提高学习效率和能力。目前这个方向有哪些重要进展和趋势? 3. 神经网络在求解PDE时有哪些重要的理论问题? 4. 物理信息驱动神经网络面临的理论、算法和应用等方面的主要挑战有哪些?是否有办法解决? 5. 视觉数据 (特别是视频数据)大多是对真实物理世界的观测,物理信息如何能对机器视觉 (如3D检测、目标跟踪、关系建模等)起到促进作用?
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