Tiến sĩ Phạm Lỗi đến Krakow, Ba Lan tham dự Hội nghị ECAI-2023

  Hội nghị châu Âu về Trí tuệ nhân tạo 26th về Trí tuệ nhân tạo ECAI 2023 được tổ chức tại Krakow, Ba Lan từ ngày 30 tháng 9 năm 2023 đến ngày 5 tháng 10 năm 2023, với sự tham dự của Tiến sĩ Fan Lei, một trong những tác giả của bài báo do Kao ủy nhiệm. Fan Lei báo cáo tại hội nghị với sự tham gia của các thành viên trong nhóm R&D của Gao Zhe《Identifying the Defective: Detecting Damaged Grains for Cereal Appearance Inspection》，Trong thời gian này, ông Phạm Lỗi đã tuyên truyền tại hiện trường thành quả này, đồng thời giao lưu với các học giả tham dự hội nghị, thu hoạch khá phong phú.

Cracow đẹp như tranh vẽ

Lối vào hội nghị ECAI-2023

Chia sẻ trực tiếp cuộc họp của Tiến sĩ Phạm Lỗi

Tiến sĩ Phạm Lỗi giới thiệu luận án với các học giả châu Âu“Identifying the Defective: Detecting Damaged Grains for Cereal Appearance Inspection”

  Bài báo của Takahashi với tư cách là tác giả đầu tiên vào tháng 7 năm 2023“Identifying the Defective: Detecting Damaged Grains for Cereal Appearance Inspection” Nó đã được nhận bởi Hội nghị châu Âu 26th về Trí tuệ nhân tạo ECAI 2023, một hội nghị được đề xuất cho CCF-B.

  【The selection process was competitive. Out of the 1631 papers under review this year, we could accept 24% of the papers.】Quá trình lựa chọn rất cạnh tranh, với chỉ 24% trong số 1.631 bài báo được đánh giá trong năm nay được chấp nhận.

  Hội nghị trí tuệ nhân tạo châu Âu(ECAI)

  Hội nghị Trí tuệ nhân tạo châu Âu (ECAI), một hội nghị có thẩm quyền trong các lĩnh vực liên quan đến AI, là hội nghị loại B được đề xuất bởi Hiệp hội Máy tính Trung Quốc, có ảnh hưởng quốc tế mạnh mẽ và được tổ chức hai năm một lần. Hội nghị lần này cả thảy nhận được 1.631 bản thảo hiệu quả, tỷ lệ tiếp nhận thực tế chỉ là 24%.

  Luận văn của Hội nghị ECAI lần này - nội dung trình bày thuộc phạm trù "Cao Triết AI", công nghệ chủ yếu của Cao Triết AI bao gồm nền tảng thuật toán năng lực tính toán mạnh mẽ và khung học tập sâu dựa trên tri thức. Kể từ khi thành lập, Gochul đã làm việc để xây dựng và áp dụng hệ sinh thái phần mềm và phần cứng dựa trên AI+cho ngành công nghiệp thực phẩm.

  Bằng cách phân tích các đặc tính độc đáo của hạt, chúng tôi xác định GAI là một vấn đề phát hiện bất thường phổ biến, trong đó các hạt khỏe mạnh và ăn được được coi là mẫu bình thường và các hạt bị hư hỏng hoặc các vật thể không xác định được coi là mẫu bất thường. " Kết quả cho thấy: AD-GAI đạt được hiệu suất tương đương với các phương pháp phát hiện bất thường tiên tiến, trong khi AI4GrainInsp có hiệu suất phù hợp cao so với các chuyên gia con người và có tốc độ tăng hơn 20 lần về hiệu quả kiểm tra.