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2014-10-17 07:38:22 

   
 
 
时间:2014年10月26日下午2点30-5点
地点:北京  海淀区  学清路768创意产业园,B座东门头,蕴味咖啡餐厅
视频:视频
 
他是谁?他是理查德·西尔斯(Richard Sears),美国人,“汉字与词源”网站的创办者。他用了20年时间整理甲骨文、金文、小篆等字形并放到网上,输入汉字就可查看字形。他的事迹感动了中国网友,把他被称为“汉字叔叔”。
集智俱乐部这次将邀请来汉字叔叔,要他和大家一起来座谈,关于他的网站,关于他自己的故事。
 
 
 
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2015-08-15 22:38:27 

  
时间:
08月22日 周六 14:30-17:30
视频:1,2
 
地点: 北京 海淀区 百万庄图书城
借集智俱乐部新书《科学的极致——漫谈人工智能》上市之机,我们与悦读时光一同邀请三位集智俱乐部成员也是该书的作者分享他们自己的探索故事,并探讨人工智能的现状与未来。 活动内容: 1、讨论:人工智能的现状与未来 近年来,随着深度学习技术的突破,人工智能再次成为万众瞩目的话题。有些人认为人工智能的发展最终会毁灭人类。有些人则认为人工智能的发展会使得人类得到永生。 人工智能始终是集智俱乐部多年来探讨的热门主题之一。他们的观点是什么?你的观点是什么?请来与三位嘉宾共同探讨这一主题。 2、集智俱乐部与开源科学 集智俱乐部,英文名: Swarm Agents Club ,简称“ SA Club ”,成立于 2008 年 , 是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体 。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神,进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。 当今世界,科学家是高度专业化的职业。他们乐于在期刊上第一时间公布自己的发现,不完全是出于利他的冲动,而是为了在科学体制内获得持续的回馈。科学家们取得专业学位,获得资金支持,求职,晋升,无一不与他们对大众公开的科研发现的数量和重要程度直接相关。 政府从公众那里获得税收以支持科研;科学家及时公布发现以...
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  “注意力科学–集智2015年会” 在南京大学新闻传播学院举行2015/07/27zhicong chen
2015年7月25日至26日,“注意力科学–集智2015年会” 在南京大学费彝民楼举行。本次会议由南京大学新闻传播学院主办,南京大学计算传播学实验中心、网络传播研究中心、集智俱乐部、彩云天气承办。来自深圳大学 高等研究院、北京师范大学系统科学学院、北京邮电大学计算机学院、南京大学新闻传播学院、美国新墨西哥州立大学物理与天文学系、美国亚利桑那州立大学行为 制度与环境研究中心、清华大学社会科学学院、清华大学神经工程实验室、北京彩彻区明科技有限公司、百度推荐与个性化算法部、微软亚洲研究院、中国石油规划 总院和集智俱乐部等单位的五十余名代表参加了会议,并作学术报告或分享。
25日上午,会议开幕式由南京大学王成军主持。南京大学新闻传播学院巢乃鹏教授致开幕辞,他对各位与会代表的到来表示欢迎和感谢。他提出真正的跨学 科研究应当跨文理大学科才能够产生重大重要的成果。他希望人文社会科学能够与其他学科有广泛的合作,并期待有更多的学科参与到讨论中,提出更好的视角,更 好的研究和观察的角度,从而产生更好的成果。集智俱乐部创始人、北京师范大学系统科学学院副教授张江在会议致辞中对南京大学新闻传播学院的筹办人员表示感 谢,并介绍了集智俱乐部的发展情况,强调一种自下而上的,去中心化的集体智慧,分享复杂性研究和文献。介绍了集智俱乐部的组织架构...
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2015-03-01 07:48:19 

  
活动时间:2015-3-8 下午3点-6点
地点:706青年空间,海淀区五道口华清嘉园15号楼 2010室
 
背景介绍:
考古研究表明,现代智人的历史约为20万年,而人类营城的历史约为五六千年。若将人类自现代智人以来的历史缩短成一年,则城市仅在最后的十天才出现,但就是在这十天里,有的城池从人口不过数千生长成如今千万人聚居的大都市,有的在历史的岁月中湮灭。在过去的两百年当中,城市创造了全世界超过50%的经济产出和90%的专利技术与发明。城市也是社会文化的大熔炉,而且城市也在不断地扩张,有科学预言预计到2050年,全球城市化的比例将达到90%甚至100%。

然而城市化带来了许多的现代问题,诸如污染、全球气侯变暖、社会冲突、金融海啸、犯罪加固、疾病爆发等等;但与此同时,城市化也是许多问题的解决方案,因为城市化更多的创意汇聚、碰撞,更多的科技被发明,更多的潜能被激发、更多的财富被创造,这些都在不断扩展着我们人类生存的边界。那么我们未来究竟会最终受益于城市?还是像百年的哲人所言城市会成为坠落聚集的地方?

这样一种重大的影响亟待我们有一种可以定量的严谨科学来对待城市的问题。首先我们会碰到的问题是,城市是否是一个可以被科学描述的存在?它是否也遵循着某种内存的普适规律?

除去最为简单的静态的、描述性的规律,生活在城市当中,我们会发现城市每天都在变化,那些延续到现在的城市,它们的街道、建筑、居民早以不是从前...
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2015-05-28 05:41:13 

  
时间:2015-5-31下午3点
地点:蕴味儿咖啡(768创意产业园,在学清路上)
 
主讲人:袁行远、封畅
    
  内容:
  1. 根据棋谱用CNN学习围棋:Chris J. Maddison, Aja Huang, Ilya Sutskever, David Silver. Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks. arXiv:1412.6564, 2014。袁行远
  2. 用RNN玩极品飞车的论文:。封畅
  3. RL-RNN走迷宫:Bakker, B. Reinforcement learning with Long Short-Term Memory. NIPS 2002。袁行远
  4. 以及神秘彩蛋:ConflictTerminator。
 
 
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2014-10-22 09:07:06 

  
 
时间: 10月25日 周六 15:00-17:00
地点: 学清路768创意产业园,B座东门头,蕴味咖啡********餐厅
视频:视频
统计物理是现代物理学的重要分支,它已被用来解决由大量粒子组成的体系的物理问题。然而,进来,人们发现统计物理中的一些重要工具,如自旋玻璃理论和消息传播算法可以用来解决更多的复杂系统问题。本讲座将主要介绍这些方法在计算系统、信息论和计算机科学中的应用:如组合优化问题,压缩感知和网络聚类。
Statistical mechanics has been developed for dealing with physical problems with large number of elements.
Some of its tools, e.g. spin glass theory and message passing algorithms, are quite powerful in solving problems in the complex systems with a large system size. In this talk I will introduce several applications of statistical mechanics in the disciplinary area between statistical physics, applied mathematics, information theory and computer science. These applications include combinatorial optimization, compressed sensing and network clustering problems.
主讲人介绍:
张潘,兰州大学和中科院理论物理所联合培养博士,09年毕业,专业理论物理。现在Santa Fe Institute做博后,科研方向为统计物理在复杂系统中的应用。目前关心的学术问题包括谱聚类 (Spectral Clustering) 和网络...
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2014-10-31 14:06:00 

  
 
时间: 2014-11-9 下午3点
地点: 硬创邦——北京市海淀区海淀大街27号亿景大厦5层1024
视频:视频
他是谁?他是米奇.奥特曼(Mitch Altman),他带领着他的团队又一次做客集智俱乐部,分享他们最新的创客实验和理念。
What do you get when a hundred aspiring inventors gather in one room? Mitch Altman, co-founder of Noisebridge, a San Francisco hackerspace, has seen this at hackerspaces around the world, and will talk about his experiences. Hackerspaces are physical locales where people with a common interest talk, brainstorm, and collaborate. Over 900 such spaces have sprouted across the globe in the last five years, and rightly so: we all need supportive community, and we all need to express ourselves through our creativity. Hackerspaces provide for these two deep, inner needs. Mitch will present on hackerspaces, what they mean for China, and how they can help transform Chinese society into a haven where people are empowered to explore their creativity and foster innovation. The more that people everywhere encourage each other to better themselves and to create positive change in their lives, the richer all society will be. The future of the Chinese economy ...
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时间: 04月12日 周日 15:00-17:30
地点: 北京 海淀区 学清路768创意产业园,B座东门头,蕴味咖啡秘密花园餐厅
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活动详情互联网无疑早已经改变了我们的日常生活。随着政府提出关于互联网+的理念更使得互联网重新成为了人们关注的焦点。然而,互联网技术的突飞猛进地发展必然离不开人。当我们将传统意义上的消费者互联网结合到一起,会碰撞出怎样的思想火花呢? 
活动内容: 
1、OTT(OTT 是“Over The Top”的缩写,是指通过互联网向用户提供各种应用服务)触动了什么?传统行业面临的互联网冲击。 
两个问题:什么是生意?什么是生意经? 
2、案例分享:通过若干不同行业的移动营销APP案例,给大家展示最近几年移动营销领域新的探索 
3、重新构想:互联网到底改变了什么? 
生产方式/消费方式/组织方式的转变;消费者的转变;认识消费达人 
传统营销“漏斗模型”的失效;如何衡量价值? 
打造你的数据引擎;形成你的数据闭环;建构你的数据生态 
4、下一波:认知科学为何如此重要?(理解消费者和消费意愿的新坐标) 
大脑计划意味着什么 
消费意愿:从认知科学、脑科学的最新成果,能获得什么启示 
主讲人简介—— 
段永朝,财讯传媒集团(SEEC)首席战略官。中国计算机学会高级会员。数字论坛创始...
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2015-05-14 06:57:33 

  
时间:05月24日 周日 15:00-17:30
地点:北京 海淀区 蕴味咖啡
石头、剪刀、布,我们小时候玩的一种最简单的游戏却蕴涵着深层的统计物理原理。这次,我们请来了中科院理论物理所的周海军老师来给大家深入浅出地介绍这个简单游戏,以及他们做的一些大规模人类行为实验和理论分析结果。 
摘要: 石头-剪刀-布是一种循环占优的博弈,也是我们研究非合作交互战略决策问题的简单模型。我们展开了大规模的人类群体的石头-剪刀-布博弈实验,并观察到了种群级别上的持续循环运动。这种集体行为与经典的纳什均衡理论冲突,但却有着全新的定量解释。我们基于微观层面的赢-输-平条件响应规则,提出了一个无参数的模型,展示了利用非平衡统计物理的视角来分析人类行为的可能性。我们还讨论了在二人石头-剪刀-布博弈中实现最大合作的可能性。 Rock–Paper–Scissors (RPS) is a game of cyclic dominance, and it is also a basic model system for studying decision-making in non-cooperative strategic interactions. We performed large-scale laboratory experiment on the RPS game and observed population-level persistent cyclic motions. This collective behavior contradicts with the NE theory but is quantitatively explained, without any adjustable parameter, by a microscopic model of win-lose-tie conditional response. ...
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2015-04-08 04:59:54 

  
2009年以来,深度学习在涉及到视觉、听觉等人类和哺乳动物共有的较低级认知功能的任务中取得突破性进展(如图像识别、语音识别)。在以DNN和CNN 为代表的主流深度学习之外,始于上世纪90年代的一些”另类“研究显示,在涉及到注意、长/短时记忆、语言、策略学习等人类特有的高级认知功能的任务,深 度学习(主要是具有各种特定结构的深度神经网络)也有巨大潜力尚待开发,并从2014年开始得到学术界越来越多的重视。本次读书会从中选取若干有代表性的 工作,分几个专题进行研读讨论,这些研究为深度学习(更一般地,大数据驱动的复杂模型学习)的下一步发展指出了方向。
规模:6~7次,核心成员10人以内
Reinforcement learning & game playing
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. Playing Atari with deep reinforcement learning. NIPS Deep Learning Workshop, 2013.
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature 518, 529–533, 2015.
demo
cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html
Guo, X., Singh, S., Lee, H., et al. Deep learning for real-time Atari game play using offline Monte-Carlo tree search planning. NIPS 2014.
Chris J. Maddison, Aja Huang, Ilya Sutskever, David Silver. Move Evaluation in Go U...
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