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灾害应对手册和系统

主讲: kim taehwan 分类:环境科学 课时:5 发布时间:2018/01/04

简介: 本期讲座,kim taehwan教授将为大家介绍了火灾、地震、洪灾、泥石流、矿难等各种自然灾害和人为灾害的预防、应急和救援措施,系统讲解了如何制定应对灾害的紧急预案,理论与实践并重,具有系统性和科学性,欢迎收看。

Ground Subsidence in Urban Area

主讲: Lee, Rae Chul 分类:环境科学 课时:2 发布时间:2018/01/04

简介: 地面沉降又称为地面下沉或地陷。它是在人类工程经济活动影响下,由于地下松散地层固结压缩,导致地壳表面标高降低的一种局部的下降运动(或工程地质现象)。本期讲座为您介绍韩国地面沉降的原因分析及其地下安全预防措施解读,欢迎收看。

超高层火灾安全

主讲: kim taehwan 分类:建筑设计 课时:2 发布时间:2018/01/04

简介: 目前,高楼火灾已经成为威胁城市公众安全和社会发展的主要灾害之一。高楼火灾具有火势蔓延快、疏散困难和扑救难度大的特点,由于高楼结构复杂、人员密集,一旦失火难以控制和逃离。无数高楼火灾案例表明,现有的高楼火灾救援手段不能适应高楼的建设发展。研究高楼火灾的特点,了解消防装备的技术状况,对于指导人们正确选择救援逃生设施,正确应对高楼火灾进行应急逃生,具有现实的意义。

灾害应对手册和系统

主讲: kim taehwan 分类:建筑设计 课时:5 发布时间:2018/01/04

简介: 本期讲座,kim taehwan教授将为大家介绍了火灾、地震、洪灾、泥石流、矿难等各种自然灾害和人为灾害的预防、应急和救援措施,系统讲解了如何制定应对灾害的紧急预案,理论与实践并重,具有系统性和科学性,欢迎收看。

Infrastructure Safety Management in Korea

主讲: Lee, Rae Chul 分类:建筑设计 课时:2 发布时间:2018/01/04

简介: 城市基础设施建设和管理是城市管理部门的一项主要职责。现代城市发展调查表明,基础设施的建设远没有跟上城市开发步伐,城市基础设施建设资金的长期入不敷出,形成城市财政巨大包袱。如何确保基础设施建设资金,并保质保量的提供基础设施是城市管理部门面临的重要课题。本期讲座介绍了韩国实施的基础设施制度,对我国基础设施建设方面提供了借鉴。

从符号到神经到NLP的机器阅读与对话案例研究

主讲: 高剑锋 分类:科技讲堂 课时:4 发布时间:2018/01/03

简介: 计算机发明之后,人们开始了自然语言处理的研究,机器翻译是其中最早进行的NLP研究。在1990年之后,NLP技术的主流是统计自然语言处理。机器翻译,搜索引擎等都是采用统计自然语言处理技术来做的。而从2008年到现在,在不到十年的时间,在图像识别和语音识别领域的成果激励下,人们也逐渐开始引入深度学习来做NLP研究,并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得一定成功。

视觉场景理解

主讲: Mirella Lapata 分类:科技讲堂 课时:3 发布时间:2018/01/03

简介: 视觉的场景理解能够有效帮助和提高计算机对于复杂多变室内外场景的分析和认知能力,是计算机视觉领域的研究热点之一。场景的局部和全局理解能够从不同认知层面加深计算机对于未知场景的认知和把握程度,在诸如智能监控,信息检索和移动机器人等领域具有广阔的应用前景,因而具有重要的研究价值和意义。

五大人格特质推理

主讲: 张富峥 分类:科技讲堂 课时:3 发布时间:2018/01/03

简介: 用户的行为数据可以全面的反映用户在物理世界中的足迹和活动,使得用户理解达到了前所未有的深度。本次讲座,将介绍如何基于异构用户数据预测不同类型的用户性格特征以及这些技术在微软小冰上的应用,如小冰用户画像、对话过程中的推荐、个性化对话生成等。

用户画像与聊天机器人

主讲: 谢幸 分类:科技讲堂 课时:2 发布时间:2018/01/03

简介: 随着定位技术、传感器和社交网络的高速发展,产生了大量的用户行为数据。这些数据可以全面的反映用户在物理世界中的足迹和活动,使得用户理解达到了前所未有的深度。本次讲座,将介绍用户属性和性格对搭建智能机器人的重要性,展示用户足迹数据用于推断用户属性的效果。

自然语言处理中的神经网络方法介绍

主讲: 高剑锋 分类:科技讲堂 课时:6 发布时间:2018/01/03

简介: 本次讲座首先介绍深度学习历史及其在自然语言处理中的应用,其次详细介绍深度学习技术在三个自然语言处理领域的最新进展:第一个是用于建模文本和图像语义相似度的深度学习模型。该模型是是很多应用的基础,包括互联网搜索排序、推荐、图像字幕和机器翻译等;第二个是用于机器阅读理解和问答系统的神经模型;第三个是深度强化学习在对话系统的应用,包括面向任务的机器人和聊天机器人。

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