賀!本中心(AINTU)王偉仲教授「未來科技獎」獲獎!

賀!本中心(AINTU)王偉仲教授「未來科技獎」獲獎!

參展技術名稱:心包膜/主動脈分割及心血管風險 自動分析一站式 AI 模型 (HeaortaNet)

計畫(總)主持人及共同主持人:王宗道、王偉仲、李文正、李文宗、曾秋旺

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

 

參展技術名稱:基於互動感知的自動化物件偵測學習

計畫(總)主持人及共同主持人:徐宏民

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

【活動訊息轉發】Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)迎踴躍報名參加!

Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)

 

Symbolic-neural learning involves deep learning methods in combination with symbolic structures. A “deep learning method” is taken to be a learning process based on gradient descent on real-valued model parameters. A “symbolic structure” is a data structure involving symbols drawn from a large vocabulary; for example, sentences of natural language, parse trees over such sentences, databases (with entities viewed as symbols), and the symbolic expressions of mathematical logic or computer programs.

Symbolic-neural learning has an innovative feature that allows to model interactions between different modals: speech, vision, and language. Such multimodal information processing is crucial for realizing research outcomes in real-word.

For growing needs and attention to multimodal research, SNL workshop this year features researches on “Beyond modality: Researches across speech, vision, and language boundaries.”

Topics of interests include, but are not limited to, the following areas:

    • Speech, vision, and natural language interactions in robotics
    • Multimodal and grounded language processing
    • Multimodal QA and translation
    • Dialogue systems
    • Language as a mechanism to structure and reason about visual perception
    • Image caption generation and image generation from text
    • General knowledge question answering
    • Reading comprehension
    • Textual entailment

 

Deep learning systems across these areas share various architectural ideas. These include word and phrase embeddings, self-attention neural networks, recurrent neural networks (LSTMs and GRUs), and various memory mechanisms. Certain linguistic and semantic resources may also be relevant across these applications. For example, dictionaries, thesauri, WordNet, FrameNet, FreeBase, DBPedia, parsers, named entity recognizers, coreference systems, knowledge graphs and encyclopedias.

 

👉 www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/SNL2021/index.html

 

 

【活動訊息轉發】「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

《科學人雜誌》與師範大學合作於2021年舉辦「2021科研發光」系列講座,今年將於北中南三地進行AI5G,以及精準醫療三個不同主題之演講座談,三場活動分別邀請了學界與產業界的重量級講師來與學子及社會大眾分享其科學研究與最新應用。

誠摯邀請 貴會會員共同參與、交流。

2. 個人線上報名:

■   台北場/AI智慧闖入未來新生活:https://sa.ylib.com/event/20210411/EDM.html

台中場/推動5G智慧新世代:https://sa.ylib.com/event/20210417/EDM.html

台南場/精準醫療新藍海:

https://sa.ylib.com/event/20210424/EDM.html

【活動訊息轉發】ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

 

 

Challenge Title:

Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries

Registration URL:

https://aidea-web.tw/icmr

Competition Start Date:

01/04/2021

Challenge Description:

Object detection in the computer vision area has been extensively studied and making tremendous progress in recent years using deep learning methods. However, due to the heavy computation required in most deep learning-based algorithms, it is hard to run these models on embedded systems, which have limited computing capabilities. In addition, the existing open datasets for object detection applied in ADAS applications usually include pedestrian, vehicles, cyclists, and motorcycle riders in western countries, which is not quite similar to the crowded Asian countries like Taiwan with lots of motorcycle riders speeding on city roads, such that the object detection models training by using the existing open datasets cannot be applied in detecting moving objects in Asian countries like Taiwan.

In this competition, we encourage the participants to design object detection models that can be applied in Taiwan’s traffic with lots of fast speeding motorcycles running on city roads along with vehicles and pedestrians. The developed models not only fit for embedded systems but also achieve high accuracy at the same time.

 

Regular Awards

According to the points of each team in the final evaluation, we select the highest three teams for regular awards.

  1. Champion: $USD 1,500
  2. 1st Runner-up: $USD 1,000
  3. 3rd-place $USD 750

Special Awards

  1. Best accuracy award – award for the highest mAP in the final competition: $USD 200;
  2. Best bicycle detection award – award for the highest AP of bicycle recognition in the final competition: $USD 200;
  3. Best scooter detection award – award for the highest AP of scooter recognition in the final competition: $USD 200;

All the award winners must agree to submit contest paper and attend the ACM ICMR2021 Grand Challenge PAIR Competition Special Session to present their work.

 

👇👇👇

2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

📌首獎:ASUS筆記型電腦ROG Strix G15 G512LU一台(市價44,900元)一台
中獎人:

  1. 陳O甄 09762**577

📌二獎:ASUS智慧手錶VivoWatch SP(市價10,900)五支
中獎人:

  1. 陳O燊 09201**895
  2. 洪O滿 09211**618
  3. 孫O娜 09117**827
  4. 鄧O文 09800**268
  5. 林O玲 09128**206

📌三獎:臺大醫院及臺灣大學紀念品(市價1,080元)25份
中獎人:

  1. 宋O德 09197**049
  2. 游O雯 09211**133
  3. 王O萱 09191**486
  4. 林O尚 09160**312
  5. 陳O豪 09108**705
  6. 黃O筱雯 09752**958
  7. 陳O銘 09203**423
  8. 張O靜 09890**582
  9. 廖O淇 09050**365
  10. 林O潔 09756**217
  11. 張O瑋 09833**773
  12. 黃O珊 09191**329
  13. 顏O恆 09207**133
  14. 謝O博 09192**848
  15. 林O任 09396**510
  16. 何O月 09386**790
  17. 施O仁 09087**751
  18. 陳O睿 09369**657
  19. 蘇O國 09633**812
  20. 韓O勳 09650**285
  21. 李O琦 09762**369
  22. 覃O喆 09563**347
  23. 林O淵 09220**045
  24. 李O增 09398**743
  25. 洪O婷 09729**140

恭喜以上中獎人!
本中心將後續以Email與簡訊或電話通知,敬請務必回覆並提供相關所需資料,以利獎品領取及相關稅務事宜。
另提醒,本活動進行當下,您已同意以下事項:

敬請於12/21 23:59前回覆,逾期將放棄得獎資格,不得異議。
若有任何問題,請聯繫
張先生: yoyuchang@ntu.edu.tw

抽獎注意事項:

  • 主辦單位將於展後(12月11日14時)於線上公開抽獎,當日於臺大AI中心官網(https://aintu.morcept.tw)公佈得獎者名單,後續並以電話或 e-mail方式聯繫得獎者。詳細時間與流程請隨時注意臺大AI中心官網公告。
  • 參與者需以可用身份證件證明之姓名抽獎,領獎需核對身份證件,並配合主辦單位規定之領獎方式。若填寫資料不正確,或無法聯繫到本人,以及無法在規定時限內回覆,則視為喪失領獎資格不得異議,獎項亦不另外補發。
  • 參與者提供內容資料後,即表示同意並授權主辦單位內部使用該資料進行分析與合作之用途。主辦單位將亦遵循個資法,不會將該資料提供與其他第三方使用。
  • 參與者於送出資料參加本活動之同時,即同意受本活動辦法及注意事項之規範,如有違反本活動辦法及注意事項者,主辦單位得取消其參加或兌換資格,並對於任何破壞本活動之行為保留法律追訴權。
  • 獎品以最後主辦單位實際提供為準,不得要求更換或兌換現金。
  • 依中華民國稅法規定,中獎價值在新台幣 NT$2,000(含)元以上者,贈與物品的價值將併入得獎者個人綜合所得稅申報,請中獎人配合繳交身分證明及填寫資料作為申報依據。
  • 獎品一經寄送後,如有遺失、損毀等情事發生,主辦單位不負補發之責。
  • 本活動獎品寄送範圍僅限台、澎、金、馬地區,恕不寄送國外地址。
  • 主辦單位保有最終解釋及隨時取消、終止、修改、暫停本活動之權利。

【活動訊息轉發】歡迎參加臺灣醫療科技展

歡迎參加臺灣醫療科技展

 

台灣醫療科技展是全球首個『橫跨醫療、電子資通訊、科技、生技製藥、醫材,串聯大健康產業完整生態鏈的專業規模會展』!
全球精準健康產業急起不斷邁進,變革未來人類健康生活新樣貌,台灣醫療科技展攜手跨領域頂尖機構企業、大健康產業鏈上下游合作夥伴,以創新醫療技術、優質高效產品、研發及產製量能、特色新商模、智慧科技解決方案展現產業實力,瞄準海內外商貿合作,共同開拓全球大健康產業新市場、新商機,成為亞太最具指標之商貿場域!

 

2020/12/3 ~ 12/6 醫療科技展在南港展覽一館4樓舉行。今年臺大AI中心(AINTU)偕同臺大醫院急診醫學部的”智慧急診”主題,以及中心轄下8個團隊,共同展出使用AI技術協助醫療照護相關的成果與服務。

 

臺大AI中心展出項目非常豐富,有台大快速全自動乳房超音波電腦輔助偵測技術,台大4D超高解析度心臟MRI技術,先鋒智能的AI自動化高維度血癌檢驗資料分析平台,安盟生技的高解析活體光學同調斷層掃描儀,BeVi的CarePLUS AI預見銀髮好生活,台大醫神平台-AECOPD預測,基於多模態學習模型的新世代聲紋把脈技術,結合人工智慧與物聯網發展精準睡眠醫學。
歡迎蒞臨攤位參觀與指導!

 

👉👉👉攤位號碼: L826, L818

 

賀!恭賀本中心轄下計畫主持人-成功大學電機系陳中和教授以「神經網路推論程式」榮獲科技部109年度傑出技術移轉貢獻獎

🎊賀!恭賀本中心轄下計畫主持人-成功大學電機系陳中和教授以「神經網路推論程式」榮獲科技部109年度傑出技術移轉貢獻獎

科技部109年度傑出技術移轉貢獻獎9月26日於台灣創新技術博覽會(Taiwan Innotech Expo)舉行頒獎典禮,本年度共有全國大專院校14位教授研究團隊獲獎。恭喜陳中和教授以「神經網路推論程式」榮獲科技部109年度傑出技術移轉貢獻獎

👉科技部學術補助獎勵查詢
https://wsts.most.gov.tw/STSWeb/Award/AwardMultiQuery.aspx

上圖:科技部常務次長鄒幼涵(左)頒發傑出技術移轉貢獻獎予成大電機系教授陳中和(右)。

 

賀!本中心轄下三位計畫主持人/共同主持人榮獲 2020未來科技獎!

🎊賀!本中心轄下三位計畫主持人/共同主持人榮獲 2020未來科技獎!

🏆徐宏民教授 之「3D點雲視覺物件指引以及快速抓取點偵測網路」
🏆吳沛遠教授(子計畫一共同主持人)之「 KarmaZone電子好球帶與無標記式3D動作分析系統」
🏆賴飛羆教授團隊之「智慧型基因變異篩選系統」

 

✨未來科技館臉書粉絲專頁:https://bit.ly/3hxQjWb

 

【Info Update】Sign up for《TAIWAN is Helping: 全方位 AI x 防疫線上論壇(二)》

【Info Update】Sign up for《TAIWAN is Helping: 全方位 AI x 防疫線上論壇(二)》

應前次4月30日舉辦之論壇與會人士的廣大迴響,科技部補助台大全幅健康照護子中心、中國醫藥大學暨附設醫院及台大人工智慧與機器人研究中心將在 6 月 20 日,舉辦第二場「TAIWAN is Helping: 全方位 AI x 防疫線上論壇」,與大家共同討論在後疫情公衛因應策略、醫療照護、數位科技、與檢測開發應用等議題,希望能幫助台灣更進一步的超前部署,以抵抗後續或未來其他流行病的疫情。

為擴大活動影響力,本次活動將採線上直播方式讓更多人參與,活動資訊如下:
時間:2020年6月20(六)上午9:00~下午5:00
線上直播參與報名表單https://forms.gle/uxZFFv4U9XmXDtHp9
直播連結將會在收到報名資訊後於活動當週由主辦單位寄發給您,也歡迎您將此訊息廣傳給可能有興趣的夥伴~

歡迎追蹤全幅健康照護子中心臉書粉絲專頁了解活動最新訊息:https://reurl.cc/ZOqvNp

也歡迎您將此訊息廣傳給可能有興趣的夥伴,讓我們為台灣乃至全世界的防疫貢獻心力、發揮影響力