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宝马分享情绪感知、人工智能及机器学习等技术

导读: 在2018年宝马暑期学校(BMW Summer School 2018)跨领域活动开展期间,34名国际博士生、研究精英及业内人士分享了他(她)们对情绪感知车辆辅助(Emotion-Aware Vehicle Assistants,EVA)的技术现状及挑战的看法。

据外媒报道,在2018年宝马暑期学校(BMW Summer School 2018)跨领域活动开展期间,34名国际博士生、研究精英及业内人士分享了他(她)们对情绪感知车辆辅助(Emotion-Aware Vehicle Assistants,EVA)的技术现状及挑战的看法。

人工智能及机器学习对自动驾驶技术及互联车辆的崛起与发展起到了极为关键的作用,上述两项技术与物联网技术也有交集。随着新型智能私人助理的兴起,各类智能设备可为用户提供个人出行服务及各类车载功能。上述参与人员在本次宝马活动中倾听、分享、学习新的研究课题及机器学习中的前沿技术。

在主题报告环节,两位受邀嘉宾——来自IBM研究实验室Haifa的Alexander Zadorojniy和Affectiva的Mohammed Ezz分享了其观点,并同与会者讨论了自动驾驶及智能移动出行领域内的机器学习方法。

该活动取名为Lean Startup Machine,旨在为年轻的研究人员提供分享创新思维的新机会,为初创公司提供设计思路。

与会的34名博士生来自于亚洲、非洲、北美、南美洲及欧洲18个国家,其背景涉及计算机科学、机械、电子、计算机工程设计及数学等专业。本活动共有60人参加,还邀请了许多嘉宾及导师,旨在强化技术交流。

跨学科理念有助于采用多分法(multi-faceted approach)讨论数据驱动型城市移动出行方案,并为未来的创新人员提供指导。

作者:李文龙

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