微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表达。第四部分是自然语言的理解和连续语言词语的表达。 联合编辑：李尊，章敏，陈圳 自然语言理解，重点在于 建立能与使用自然语言的人类进行交互的智能系统。其研究挑战：1）文本意义表达 2...

微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，本文为第三部分—选中自然语言处理任务的连续表达。 联合编译：Blake、章敏、陈圳 选中自然语言处理任务的连续表达 l  针对信息检索和个人排序的深度语义相似模型（DSSM） l  在连续语义自然语言处理任务环境中进行...

导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能，本文是IJCAI2016接收论文。除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 基于可靠记忆的视觉追踪 联合编译：Blake、章敏、陈圳 摘要 在本文中，我们提出了一个新的视觉追踪架构，它能在大量视频中智能地发现可靠模式，用来...

导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能，本文是IJCAI2016杰出学生论文（Distinguished Student Paper）。除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 在长期学习中使用任务特征做 Zero-Shot 知识迁移 联合编译：Blake、章敏、陈圳 ...

微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第一部分提到了其应用于语义理解上的一些经验和收获，本文为第二部分。 联合编译：Blake、章敏、陈圳 统计机器翻译（SMT）包括： l  统计结果 l  来源渠道模型 l  翻译模型 l  语言模型 l  对数线性模型 l  评价指标：BLEU分数（越高越好） ...

IJCAI 2016在纽约已经举行到第5天，不过相比CVPR大会时期黑科技的不断刷屏，IJCAI显得要低调的多，已经过去的几天除了微软曝出了演讲PPT：《深度学习在语义理解上不再难有用武之地》（NLP相关）；人工智能哲学专家Aaron Slaman公布了演讲：《AI的发展已经失去了方向？》（基础理论与架构相关），Deepmind的David Silver 解释《AlphaGo如何工作》，我们...

很多人可能意识不到，愤怒的小鸟其实可以是一款非常烧脑的游戏。 大家都知道的一点是，它对物理特性的模拟非常真实——这也是它如此火爆的原因之一。鸟儿和猪、砖块等等物体的重量、形状、摆放位置、撞击发生时鸟儿与砖块的相对速度、入射角等等等等都会改变整个撞击的结果。很多时候。猪群那边的建筑是会有一个或几个结构弱点的。如果你成功击中了结构弱点。整个房子就会像真实世界里那样哗啦啦的倒下来，这时候玩家看着...

来源：南师计大 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/x75q922XrwsdPkJYLj9B\-Q 近日，人工智能领域旗舰会议IJCAI2026公布录用结果，南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院共有3篇论文入选，包括2篇主技术轨道论文和1篇综述轨道论文。本届会议共超过5,500篇投稿。上述成果彰显我院在机器学习、计算机视觉与教育智能等方向的原创...

    作者丨吴思梦****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                       * 1986年，MIT 教授，也是 MIT Artificial Intelligence Laborator...

    作者丨岑峰 马晓宁**** *                                                                                                       * 当地时间 2026 年 8 月18日，第 35 届国际人工智能联合会议（IJCAI-ECAI 2026）在德国不莱梅拉开帷幕。作...