AI:2020年6月24日北京智源大会演讲分享之知识智能专题论坛——12:30-13:10Jure《Recent Advancements in Graph Neural Networks》

简介: AI:2020年6月24日北京智源大会演讲分享之知识智能专题论坛——12:30-13:10Jure《Recent Advancements in Graph Neural Networks》


导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主受益匪浅,此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时,一张一张截图进行保存,希望与大家一起学习,共同进步,一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友,前来留言探讨与分享,同时感谢点赞或评论!

 

12:30-13:10 Recent Advancements in Graph Neural Networks

  • Jure Leskovec  斯坦福大学计算机科学副教授,Pinterest首席科学家

 


相关文章
|
9天前
|
人工智能 文字识别 运维
AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景,通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据,自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取,实现信息的系统化管理和高效查询,大幅提升设备维护和生产管理的效率。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI与旅游业:旅行规划的智能助手
在数字化浪潮中,人工智能(AI)正重塑旅游业。本文探讨了AI如何通过个性化推荐、智能预测与预警、语音交互与虚拟助手、增强现实体验及可持续发展,提升旅行规划的效率、安全性和趣味性,推动旅游业创新与变革。
|
12天前
|
人工智能 自然语言处理 关系型数据库
从数据到智能,一站式带你了解 Data+AI 精选解决方案、特惠权益
从 Data+AI 精选解决方案、特惠权益等,一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。
|
12天前
|
人工智能 安全 搜索推荐
AI与能源管理:智能电网的未来
本文探讨了AI与智能电网的融合及其对能源管理的深远影响。智能电网利用先进的信息、通信和AI技术,实现电力的自主、智能化、高效管理。AI在精准预测电力需求、实时监测与故障诊断、智能能源调度、个性化能源服务和优化可再生能源利用等方面发挥关键作用,推动能源管理的高效、智能和可持续发展。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI与法律行业:智能法律咨询
在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)正逐渐渗透到法律行业,特别是在智能法律咨询领域。本文探讨了AI在智能法律咨询中的应用现状、优势及挑战,并展望了其未来发展前景。AI技术通过大数据、自然语言处理等手段,提供高效、便捷、低成本且个性化的法律服务,但同时也面临数据隐私、法律伦理等问题。未来,AI将在技术升级、政策推动和融合创新中,为用户提供更加优质、便捷的法律服务。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在金融领域的应用:智能投资顾问
【10月更文挑战第31天】随着AI技术的快速发展,智能投资顾问在金融领域的应用越来越广泛。本文介绍了智能投资顾问的定义、工作原理、优势及未来发展趋势,探讨了其在个人财富管理、养老金管理、机构风险管理及量化交易中的典型应用,并分析了面临的挑战与机遇。智能投资顾问以其高效、低成本、个性化和全天候服务的特点,正逐步改变传统投资管理方式。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
电话机器人源码-智能ai系统-freeswitch-smartivr呼叫中心-crm
电话机器人源码-智能ai系统-freeswitch-smartivr呼叫中心-crm
23 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
39 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第42天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,包括其优势、挑战和未来发展方向。我们将通过实例来说明AI如何改变医疗行业,提高诊断的准确性和效率。