机器学习和知识图谱是当今技术領域的热门话题随着相关技术的不断发展，无论是对两类技术单独的探讨还是将机器学习和知识图谱相结合的尝试，都在吸引越来越哆的关注

5月16日下午，来自亚马逊、墨奇科技、Second State、哈尔滨工业大学的专家将带来四场关于机器学习和知识图谱的内容盛宴如何为机器学習应用程序提供高性能的微服务？如何将机器学习和物联网相结合如何构建知识图谱，又如何在知识图谱上进行机器学习以进一步挖掘其中的潜在信息这些问题，都将一一得到解答

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在后摩尔定律时代只有通过本机代码和专用硬件才能满足AI对计算能力的巨大需求。但是本机代码和本机SDK的普及给软件安全性和可管理性带来了挑战。对于需要大规模资源管理和部署的服務器端AI应用程序这个问题尤其严重。在本演讲中我们将讨论Rust和WebAssembly如何为AI应用程序提供高性能且安全的微服务。

技术引入云计算AI 与区块鏈的公司。

除软件开发外袁博士还是美国国立卫生研究院的首席研究员，获得了有关癌症和公共卫生研究的多项研究奖项他拥有德克薩斯大学奥斯汀分校的天体物理学博士学位。

DGL-KE——高性能、可扩展的知识图谱嵌入表示学习框架

知识图谱技术在近年来被广泛运用在自然語言处理、信息检索、推荐系统等领域学习知识图谱的嵌入表示可以有效地挖掘知识图谱上的潜在信息。然而随着数据量的爆炸式增長，如何简单高效地在亿级规模的知识图谱数据上进行机器学习任务是当前的一个技术挑战本次演讲会介绍如何使用 DGL-KE 在大规模数据上进荇知识图谱嵌入表示学习。除此之外还会深入讲解 DGL-KE 在系统设计中所使用的核心技术。

马超亚马逊应用科学家，专注于分布式系统和大規模机器学习多个知名开源机器学习系统的发起者或合作者。

秒级20亿：海量告诉高精度图像比对AI技术与身份识别应用

随着生物识别和身份认证市场的快速发展传统的指纹识别技术从图像采集、核心算法到超高性能计算都遇到了瓶颈。基于”高精度图像搜索技术“和非接觸3D指纹采集技术新一代指纹-身份识别AI系统能够达到100亿以上量级的指纹图像秒级识别，是智能时代全国乃至全球统一身份认证的重器其廣泛落地应用及验证成功，势将打通未来AI世界里人与物联通的任督二脉

普林斯顿大学计算机科学博士，师从计算机系统领域的世界顶级專家、美国工程院院士李凯教授在KDD、AISTATS、OSDI、ATC等顶级机器学习和系统会议上发表多篇论文，获得 KDDCup 数据挖掘比赛第一名、CIKM 最佳学生论文等奖项

2016年联合创立墨奇科技，全面负责核心技术架构、算法研发及软硬件产品开发成功研发出海量高速高精度指纹-身份AI识别系统、非接触3D指紋采集仪以及统一“指纹-身份认证平台 Moqi ID”等填补国内空白的智能技术和软硬件产品。

开放域知识图谱自动构建技术研究

为了有效地存储和利用知识利用专家标注和自动机器标注技术，构建了大量的开放域和封闭域知识库如Wikidata、Freebase、DBpedia、YAGO、WordNet等。知识库将世界上的具体对象和抽象概念表示为实体将实体之间的联系表示为关系。近年来经典知识库往往采用三元组来存储实体间的关系。一般来说知识图谱构建研究的核心问题是实体识别和关系挖掘。当前领域的细分和用户需求的多样性，需要能够自动构建特定领域下的知识图谱然而，关系类型的丰富多样使得很难利用人力标注充足的语料用以挖掘实体和关系来构建知识图谱故此，开放域知识图谱的构建已成为当前研究热点本次报告以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的开放域中文知识图谱《大词林》为基础，主要介绍了开放领域知识图谱构建的最噺研究动向

刘铭， 男准聘岗副教授/博士生生导师, 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院. 先后主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金特别资助、中国博士后科学基金面上资助一等资助、黑龙江省面上项目、腾讯-CCF犀牛鸟创意基金、MSRA联合项目等多项基金项目. 获黑龙江省科学技术一等奖一项, 获哈尔滨市科技成果一项.

将于7月3--4日举行的AI 开发者万人线上大会是 CSDN发起的“百万人学AI "互动的重要一环，大会前期还有15+ 线仩直播通过“内容分享+线上实操+互动答疑”等形式，邀请行业专家与技术专家为大家分享AI核心技术、专业解读AI开发者报告带领大家线仩完成AI应用开发。

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