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財政部財政資訊中心
參加「第8屆雲端運算與大數據運算國際會議(2024 8th International Conference on Cloud and Big Data Computing)」出國報告
基本資料
系統識別號: |
C11300960 |
相關專案: |
無 |
計畫名稱: |
第8屆雲端運算與大數據運算國際會議(ICCBDC 2024)# |
報告名稱: |
參加「第8屆雲端運算與大數據運算國際會議(2024 8th International Conference on Cloud and Big Data Computing)」出國報告 |
電子全文檔: |
C11300960_1.pdf
|
附件檔: |
|
報告日期: |
113/11/11 |
報告書頁數: |
15 |
計畫主辦機關資訊
計畫主辦機關: |
財政部財政資訊中心
|
出國期間: |
113/08/14 至 113/08/20 |
姓名 |
服務機關 |
服務單位 |
職稱 |
官職等 |
張妤平 |
財政部財政資訊中心 |
|
副組長 |
簡任 |
莊棨元 |
財政部財政資訊中心 |
|
科長 |
薦任 |
報告內容摘要
雲端運算與大數據運算國際會議自2017年開始舉辦,已成為固定召開之重要會議,每年均聚集來自世界各地優秀學者、研究者及專家共同分享研究成果。2024年會議經徵集後,共3篇主題演講(Keynote Speech)及20篇論文發表,發表的論文主題,多數採人工智慧機器學習技術,大都運用類神經網路演算法就各式複雜問題建模,並通過大量資料集對模型進行訓練及調校,以取得最佳研究結果,並廣泛運用在不同領域,包含醫療疾病輔助偵測與判斷、影像自動化判斷與處理、建築物構造力學模擬與預測等。
人工智慧建模除應研究各種人工智慧技術及應用外,更重要的是對問題領域瞭解程度,能夠準確定義問題,提出資料參數及特徵,才能有效進行資料前處理流程,並擇選最適演算法建模、訓練與解釋。因此,除資訊技術外,還需與問題領域專業人士合作,如預測牆體淨有效風壓須與具土木及資訊背景作者合作,建立桌球動作資料庫須與桌球專業人士合作等。
本次會議發表的論文,對於人工智慧模型訓練資料的收集與預處理流程,均適當採用演算法或模型,如預測牆體淨有效風壓使用MIDAS NFX軟體透過CFD模型模擬產生訓練資料;自建桌球發球及接球動作辦識模型自動捕捉大部分發球動作片段作為訓練資料,有效提高訓練資料準備效率,提供與會者未來對於資料收集及前處理新的思考方向。
其他資料
前往地區: |
英國; |
參訪機關: |
無 |
出國類別: |
開會 |
關鍵詞: |
機器學習,雲端運算與大數據運算 |
備註: |
|
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