2023年7月8日上午，由AI TIME主办，东浩兰生（集团）有限公司协办的ICML（International Conference on Machine Learning）预讲会将在上海世博中心509会议室进行。 ICML已成为机器学习领域最受推崇和具有深远影响力的顶级学术盛会之一。本次会议将邀请上海交通大学杨小康教授作为特邀嘉宾进行前沿报告分享，中国人民大学刘勇副教授担任论坛主席，来自UIUC、MIT、CMU、清华、中科大、浙大的六位一作学者将展示其最新的研究成果、沟通研究新技术和思路、分享研究经验。本次ICML预讲会为全球学者、研究人员和工程师提供了一个重要的交流平台，参会者将有机会与嘉宾共同探讨AI最前沿。 本次ICML预讲会为全球学者、研究人员和工程师提供了一个重要的交流平台，参会者将有机会与嘉宾共同探讨AI最前沿。 论坛亮点 聚焦AI华人学者，打造优质华人生态圈 人工智能技术已经成为现代科学发展的重要驱动力，对整个社会产生了深远的影响。本期论坛聚焦AI领域顶级学术会议的华人一作学者，共同探讨机器学习领域的前沿理论和应用，包含生成式人工智能、图神经网络、自监督学习、药物分子生成和算法优化等议题。同时倡导华人积极参与到人工智能领域的研究中，积极发挥自身的优势与潜力，一起为推动人工智能发展，提升华人在圈内的影响力做出更大贡献，以提高整个生态圈的协同效能。 汇聚青年优秀人才，畅谈AI前沿技术应用 本次ICML 2023预讲会邀请了各大知名高校的优秀青年学者，聚集具有不同学术背景和专业特长的青年人才，营造自由、轻松、活力、创新的学术环境，分享他们在人工智能领域的最新研究成果，为人工智能领域引入新的思路和创新想法，寻求新的思维模式和可行的创新技术，构建紧密连接的学术交流网络，促进青年优秀人才之间的交流，进一步推动前沿科学领域的发展。 论坛议程 9:00-9:05 开场&论坛介绍 9:05-9:25 特邀报告:生成式人工智能——技术革命新时代 杨小康 9:25-9:45 图神经网络的泛化分析 刘勇 9:45-10:05 针对X2X类型后门攻击的无监督检测 向臻 10:05-10:25 从离线数据中学习安全通用的强化学习策略 刘祖欣 10:25-10:45 深入研究子群体分布偏移 杨宇喆 10:45-11:05 学习蛋白质子口袋原型用于可泛化的基于结构的药物分子生成 张载熙 11:05-11:25 去中心化以泛化？关于去中心化SGD与SAM的渐进等价性 朱同天 11:25-11:45 多玩家多臂老虎机中可分享手臂的竞争问题 徐韧喆 11:45-12:00 互动交流 邀请嘉宾 杨小康，上海交通大学人工智能研究院常务副院长、教授 教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划创新领军人才。IEEE/CAAI Fellow.任中国电子学会青年科学家俱乐部副主席、上海市图像图形学会理事长、中国图象图形学会常务理事，IEEE Transactions on Multimedia编委、IEEE Signal Processing Letters编委。 主要研究计算机视觉和机器学习。主持国家重点研发专项、973、863、国家重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金重点、海外及港澳学者合作研究基金及延续项目等科研项目10余项。发表国际学术论文200余篇，GoogleScholar引用超过8000余次（H-Index=46）。获得2018年IEEE Transactions on Multimedia最佳论文奖、IEEE ICME2016最佳学生论文奖（合作者）、2003年SPIE青年科学家奖。申请发明专利50余项，获得授权30余项。获国家科技进步二等奖、中国电子学会自然科学一等奖、上海市科技进步一等奖、国家研究生教育成果二等奖。 刘勇，中国人民大学，准聘副教授、博士生导师。 从事机器学习研究，特别关注统计机器学习理论等。发表高水平论文60多篇，其中以第一作者或通讯作者发表CCF A类文章35篇，涵盖机器学习领域顶级期刊JMLR、TPAMI、Artificial Intelligence 和顶级会议ICML，NeurIPS，ICLR等。曾获得中国科学院“青年创新促进会”会员（院人才）以及中国科学院信息工程研究所“引进优秀人才”称号。主持多项科研基金项目，包括国家自然科学基金青年基金、面上项目、中国科学院基础前沿科学研究计划等。 向臻，伊利诺伊香槟SecureLearningLab博士后 博士毕业于宾夕法尼亚州立大学。主要研究方向为人工智能安全及其应用。研究工作发表于Proc IEEE，TNNLS，ICML，ICLR，ICCV等期刊及会议。 刘祖欣，卡内基梅隆大学SafeAILab在读博士生 本科毕业于北京航空航天大学（2019年北航本科生最高荣誉沈元奖章获得者）。主要研究方向包括：强化学习的安全性、鲁棒性、泛化性，以及它们在自动驾驶和机器人领域的应用。他所提出的安全强化学习方法已经被多个顶尖自动驾驶和机器人公司采用。他曾在ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、CoRL等顶级会议上发表多篇论文。 杨宇喆 ，麻省理工学院EECS博士生 师从Dina Katabi教授，本科毕业于北京大学信息科学技术学院。他的研究方向是机器学习、医疗AI，主要关注基于AI来改变和提升现有的医学健康应用，和开发更加鲁棒、公平和泛化的机器学习算法与模型。他的工作发表于Nature Medicine、Science Translational Medicine、ICML、CVPR、NeurIPS、ICLR等顶级期刊和会议，并被多个主流媒体如MIT Tech Review，Forbes，BBC，Wall Street Journal等报道。他的人工智能诊断帕金森病工作被评为2022年医学领域十大显著进展和2022年运动障碍的十大关键性进展。曾获得MathWorks博士奖学金，百度奖学金，国家奖学金，IEEE ComSoc国际学生竞赛第一名等荣誉。 张载熙，中国科学技术大学计算机科学与技术学院博士生 导师是刘淇教授，本科毕业于中国科学技术大学少年班学院。张载熙同学的研究方向包括AI for Science 和 Trustworthy AI, 在 ICML, ICLR, NeurIPS, TKDE，IEEE S&P等顶级会议和期刊上发表多篇学术论文。 朱同天，浙江大学计算机科学与技术学院博士生 导师是宋明黎和陈纯教授。朱同天的研究方向包括deep learning theory和decentralized learning，曾在ICML等顶级会议发表多篇论文，担任ICML, NeurIPS, UAI, AISTATS等顶级会议的审稿人。 徐韧喆，清华大学计算机科学与技术系博士生 导师是崔鹏和黎波教授 徐韧喆同学的研究方向包括Algorithmic Fairness, Algorithmic Game Theory和Out-of-distribution Generalization，在ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, WWW, KDD等顶级会议上发表多篇学术论文，并被主流媒体Scientific American报道。 扫描左侧二维码 抢先报名参会 点击阅读原文一键注册参会

作为目前全球最具知名度与影响力的数字娱乐年度盛会之一，2023 年第二十届 ChinaJoy 将于 7 月 28 日至 7 月 31 日在上海新国际博览中心举办。全球机器学习和增长营销解决方案的领导者Moloco正式确认参展 2023 ChinaJoy BTOB，在 W4-B605 展位期待您的光临！ Moloco 致力于通过实时机器学习赋能企业增长，帮助包括社交、游戏、金融科技还有电商等在内的移动应用程序开发人员，使其可通过 Moloco 机器学习平台盘活一手数据，以了解公司业务表现，帮助客户获得更多高质量用户，提高ROI并促进业绩增长。 本次 ChinaJoy 期间，Moloco将向业内人士和开发人员展示Moloco Cloud DSP 解决方案，以及从出海趋势，流量洞察、企业愿景、技术优势、用户获取等角度分享 Moloco 的机器学习如何助力游戏开发者在全球范围内获得增长。此外，Moloco 也将开展一系列主题活动，与行业同仁深度交流机器学习赋能增长的实践和成功案例，共探出海新篇章。 成为数字营销领域领先的 MLaaS 平台是Moloco 的 MLaaS 愿景。在展会中，Moloco将为国内广告主和营销人员展示其基于当前 MLaaS 愿景布局的强大产品矩阵，除了大家熟知的核心产品 Moloco Cloud DSP，Moloco 在过去一年多也布局好其他四款产品和服务，它们分别是基于Moloco 大模型把算法提供给电商客户的 RMP，为流媒体合作伙伴服务的 AVOD，以及 CTV 联网电视和 SDK。 与此同时，ChinaJoy期间，Moloco 也将为行业同仁带来 2023【All in Machine Learning】系列主题研讨会，这是继北京和广州之后的第三站。届时，将有重磅嘉宾登台，与行业同仁深度对话，传递其深耕中国市场的策略和决心。出海风浪跌宕起伏，Moloco 依托于强大的机器学习算法，通过远超市场平均增速的出色表现和强大的产品矩阵，助力中国客户扬帆远航，强力增长。 我们诚邀各位出海品牌亲临 ChinaJoy W4-B605 展区，与 Moloco 团队交流，更有游戏互动和重磅礼品！ ChinaJoy 期间，Moloco 其他精彩活动： - 尽享思维盛宴的主题演讲 - 独家舒适 VIP 会客厅 - 格调 Jazz 派对 还有更多品牌专属好礼、周边礼品和值得珍藏的纪念品......具体活动详情，请关注 Moloco ，我们会在第一时间发布，为您抢先带来精彩！ 关于Moloco Moloco 致力于通过实时机器学习赋能各规模的企业增长。开发者和电商平台可通过 Moloco 机器学习平台盘活一手数据，以了解公司业务表现，促进业绩增长。Moloco Cloud DSP（云营销平台）助力市场营销人员快速扩大获客规模，并通过市场检验的预测模型实现更大的用户生命周期价值。Moloco 由机器学习工程师团队于 2013 年创立，目前在美国、英国、韩国、中国、日本和新加坡均设有办事处。欲了解更多信息，敬请访问www.moloco.com/zh。 ChinaJoy 官方推荐 购买BTOB专业观众证、会议听课证 购买 2023 ChinaJoy BTOB 展览专业观众证、同期会议听课证请扫描下方二维码。 ChinaJoy App 下载 安卓、IOS均可扫描下方二维码下载 ChinaJoy 官方App。 扫码进入 CJ魔方 扫码进入 2023 ChinaJoy 官方-CJ魔方。 2023 ChinaJoy 参展赞助咨询 参展赞助 刘先生：liubaichen@howellexpo.net 薛女士：ax@howellexpo.net 师先生：shijin@howellexpo.net 朱女士：toma.zhu@howellexpo.net 刘女士：emily_liu@howellexpo.net 杨女士：yangyanping@howellexpo.net 戚先生：weber.qi@howellexpo.net 媒体合作 朱女士：sumi_zhu@howellexpo.net 王先生：chris_Wang@howellexpo.net

六位大会特邀报告、四组专题论坛、八个分组报告，涵盖从火热的大模型与 AI4Science 研究、到高深的机器学习理论与因果性等等一系列机器学习前沿话题，「第十九届中国机器学习会议」（CCML 2023）将于 8 月 11-13 日在河南新乡举行。 CCML 每两年举行一次，是国内机器学习界最主要的学术活动。CCML 2023 由中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，中国人工智能学会机器学习专业委员会（CAAI-ML）和中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会（CCF-AI）协办，河南师范大学、河南工学院、河南科技学院承办。 本次会议邀请了王宗敏教授、王蕴红教授、刘知远副教授、孙仕亮教授、蔡瑞初教授和王魏教授等六位国内知名学者做大会特邀报告。会议共设置 4 个分会场，主题涉及深度学习、决策优化、强化学习、对抗学习、稳健学习、计算机视觉、神经网络、结构预测与识别、机器学习应用等方面。会议录用的部分论文将在相应分会场做分组报告，会议将从中评选出优秀学生论文奖。本次会议期间，还将举办大模型机器学习论坛、AI4Science 论坛、CAAI-ML 青年学者论坛和机器学习驱动下的新兴应用与挑战论坛。 大会特邀报告 四组专业论坛 会议组织 会议荣誉主席 周志华 （南京大学） 大会主席 封举富（北京大学），王宗敏（河南师范大学） 程序主席 王文剑（山西大学），俞扬（南京大学） 出版主席 景丽萍（北京交通大学），薛晖（东南大学） 本地主席 刘栋（河南师范大学），梁静（河南工学院），薛占熬（河南师范大学） 参会注册与详细信息请访问：www.ccml2023.cn 感兴趣的读者可以点击「」，了解会议详细信息并报名参会。

随着数据科学与机器学习（DSML）行业的快速发展和演变，数据对于生成式人工智能开发与运用的重要性日益提高。研究机构Gartner日前发布了影响数据科学与机器学习未来方向的五个趋势。 趋势1：云数据生态系统 数据生态系统正在从独立软件或混合式部署模式过渡到彻底的云原生解决方案。预计到2024年，50％的新系统部署基于集成化的云数据生态系统，而非手动集成的单点解决方案。该机构建议，企业和机构对解决数据分散化问题和访问外部数据并与之集成的能力进行评估，从而考量其数据生态系统。 趋势2：边缘人工智能 企业和机构越来越需要通过边缘人工智能在边缘位置创建和处理数据，这将帮助企业和机构获得实时洞察力，发掘新业务模式并满足数据隐私要求。边缘人工智能还能帮助企业和机构提高人工智能的开发、编排、集成和部署能力。 预测显示，到2025年，超过55％的深度神经网络数据分析发生在系统边缘的数据捕获点，而2021年这一比例还不到10％。企业和机构应确定需要将哪些应用、人工智能训练和推理能力转移至物联网终端附近的边缘侧。 趋势3：负责任的人工智能 负责任的人工智能将提供一种积极的力量，而不是给社会和人工智能自身带来威胁。当企业和机构采用人工智能做出符合商业逻辑和道德伦理的正确选择时，会遇到例如信誉、透明度等风险。负责任的人工智能则有助于解决这些问题。 预测显示，到2025年1％的人工智能服务提供商可大规模使用预训练的人工智能模型，负责任的人工智能将成为社会焦点。该机构建议，企业在挖掘人工智能价值时应考虑风险系数，在运用人工智能解决方案和模型时保持谨慎，同时，让供应商做出管理好自身风险与履行合规义务的保证，防止潜在的经济损失、法律诉讼和声誉损害。 趋势4：以数据为中心的人工智能 以数据为中心的人工智能不再以模型和代码为中心，而是以数据为中心，从而打造更强大的人工智能系统。企业和机构将采用人工智能专用数据管理、合成数据以及数据标记技术等解决方案来应对例如数据的可访问性、数量、隐私性、安全性、复杂性等难题。 使用生成式人工智能创建合成数据是一个快速发展的领域，这项技术能减轻获取数据的负担，更有效地训练机器学习模型。预计到2024年，60％的AI数据是合成数据，这些数据被用于模拟现实、未来场景和降低人工智能风险，而2021年这一比例仅为1％。 趋势5：加快人工智能投资 进入人工智能解决方案实施阶段的企业和机构以及希望通过人工智能技术和相关业务实现增长的行业，将继续加快对人工智能领域的投资。在一项调研中，45％的受访者表示，ChatGPT热潮促使其增加了对人工智能的投资；70％的受访者表示其企业正处于研究和探索生成式人工智能的阶段，还有19％的人表示其企业已进入试点或生产阶段。 来源：人民邮电报 编辑：蔺弦弦 精彩回顾 ▶央视《新闻联播》报道，2023数博会开幕 ▶四大亮点！2023中国国际大数据产业博览会精彩纷呈 ▶2023工业互联网应用场景大赛总决赛圆满举办 ▶2023数博会“东数西算”高端对话在贵阳成功召开 ▶2023数博会“数据二十条”安全产业发展论坛成功举办 ▶"东数西算"产业合作会——贵阳大数据科创城暨服务器产业链招商活动在筑成功举办 ▶2023数博会“数字乡村发展”高端对话在贵阳举行 ▶2023数博会国际友城智慧城市论坛举行 ▶2023数博会领先科技成果发布会举行 ▶259家上榜！2023中国大数据独角兽企业榜单发布 ▶2023数博会投资人大会暨数字经济投融资联盟数谷行活动在贵阳举行 ▶2023数博会“数字治理”专业论坛在贵阳举办 ▶2023数博会“十佳大数据案例”揭晓 ▶2023数博会“国有数据资产增值运营论坛”成功举办！ ▶2023数博会“数据场景应用创新大赛颁奖仪式暨数据流通交易论坛”成功举办 ▶2023数博会“人工智能与产业元宇宙”论坛举行 ▶2023数博会“数字经济创新与繁荣”高端对话成功举办 ▶2023工业互联网应用场景大赛赛程回顾 ▶2023数博会首次举办信创论坛 2023 MAY｜05.26-5.28

品牌展商 广州维特尔医疗科技有限公司 展位号 1G27 主打产品 维特尔健康盒 展商简介 来自以色列数字医疗公司维特尔提供一种基于云计算的用户健康防护方案，该方案独特且易于操作，专为养老院，护理机构，家庭及远程监护设计。利用人工智能和生物传感器技术，无需接触病人就可以检测病人离床，持续测量心率、呼吸频率，精准分析身体的运动。遇不良事件，系统会自动发出中文语音警报，提醒护士立即进行干预，同时降低用户跌倒，压疮，败血症等风险。 部分展品抢先看 维特尔健康盒 Vitals健康盒产品可简单置于长者床下框架上或轮椅，无需接触长者，可采集长者心跳、呼吸、每搏量、翻身、在/离床、肢体移动等动作产生的纳米级震动位移数据，并将采集数据通过 WiFi 上传到维特尔云端进行大数据处理和算法分析（数据刷新频率为 1 秒以内），并最终将用户心率、呼吸率、每搏量、睡眠质量、放松水平、体位等数据同步到终端（手机、平板、电子屏幕等）进行查看。 了解更多养老产品及服务 欢迎莅临SIC老博会现场 2023年11月17-19日 广州保利世贸博览馆 “码”上预登记 限时观展门票 养老焦点话题 点击查看 ↓↓↓↓ 联系组委会 展会咨询： 周女士020-84120089 参会咨询： 周女士020-89899600 邮箱：SICinfo@polycn.com 官网：www.silverindustry.cn 关于保利展览 SIC老博会组展单位广州市保利锦汉展览有限公司始创于2000年，是保利发展控股集团股份有限公司（证券代码：600048）控股的专业展览主办机构，致力于打造世界一流会展品牌，提供国际性的展示与交流平台，帮助客户开拓无限商机。

美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会（Data Universe）是一个以数据、分析和MLAI (人工智能AI和机器学习ML)方面的突破性内容为特色的全新B2B展会。 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会 Data Universe 2024 展会时间：2024年4月10-11日 展会地址：美国纽约贾维茨中心 组展单位：聚展网 美国纽约人工智能大会2024展位图、参展商名单、展位报价、会刊申请、门票登记 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会（Data Universe）将分析、MLAI、战略、运营、治理等数据行业的企业和专业人士汇聚在纽约市的北贾维茨。该展会以教育为主导，将与励展博览集团的英国领先数据展会Big Data LDN合作，打造围绕数据技术的社区，这些技术正极速推动全球商业发展。 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会（Data Universe）汇聚数据和人工智能领域的顶尖人才，加速数据驱动的转型：数据执业者、技术提供商、思想领袖、初创企业、研究人员、投资者等。 Data Universe预计将迎来约8000名观众，寻找解决方案、见解、战略、实践学习机会以及进行互动。从行业资深人士到富有创新精神的初创企业，都可以在此展示其企业和前沿解决方案。展会期间还将举办多项活动，并提供与业内同行、行业领袖和管理人员交流的机会。

探索机器学习在智能电动工具中的应用 从谷歌搜索引擎到预测文本和面部识别，机器学习驱动着一切。这种先进的计算机技术正在改变地球上的每一个行业，而且每天都在变得更加无处不在。事实上，Deloitte公司 2020 年的一项调查显示，67% 的公司已经在使用机器学习使其业务更智能、更高效。 机器学习是许多突破性电动工具和嵌入式系统背后的关键技术之一，这些技术和系统使工具更加安全，并增强了用户的能力。 机器学习 VS人工智能 在定义机器学习之前，我们首先需要对人工智能（AI）有所了解。 人工智能和机器学习有什么区别？ 人工智能是我们对能够以接近或超越人类认知的方式进行 "思考 "的机器和计算机的统称。我们今天所拥有的人工智能与你在科幻电影《黑武士》或《终结者》中看到的人工智能完全不同。目前所有的人工智能系统都属于弱人工智能范畴，它们远非有知觉的超级智能生物：计算机非常擅长执行特定的、狭义的任务，但无法超越程序设计的限制进行 "思考"。例如，聊天机器人可能能够进行对话，但如果让它给你倒杯水，它很可能会试图转移话题。 什么是机器学习？ 机器学习是现代人工智能最流行的分支之一。它是一个过程，通过这个过程，计算机可以学习如何随着时间的推移，通过积累经验和接触大数据来提高解决问题的能力。大多数计算机编程都是一套简单的指令，导致预先确定的结果。机器学习的不同之处在于，计算机是自己编程的合作者，可以产生人类程序员可能无法预见的结果。 这一过程从训练数据集开始，程序利用训练数据集熟悉自己的任务。数据越大、越强大越好。然后，人类程序员会为程序确定一个机器学习模型；这将决定程序在野外运行时会寻找哪些模式。有了这个模型，程序员就可以让程序在现实世界的结构化和非结构化数据中自由驰骋，随着时间的推移，它将训练自己识别模式、进行预测，并以越来越快的速度、准确性和效率完成分配的任务。 机器学习VS深度学习 虽然机器学习和深度学习确实相互关联，但它们实际上并不是一回事。机器学习和深度学习的主要区别在于各自架构的复杂性。 然而，深度学习程序具有更多的复杂层，独立性更强，能够完全独立地浏览结构化和非结构化数据。另一方面，机器学习需要人类程序员提供更多指导，帮助引导程序并随着时间的推移对其功能进行微调。 机器学习和电动工具 我们相信数字技术可以用来改进我们的产品和行业。迄今为止，许多行业尖端企业都在研发此类应用程序，用户可以通过电脑和移动设备的屏幕定制、跟踪和管理他们的设备，以完成他们的工作。不仅让用户尽可能轻松地更好地跟踪他们的工具，还让用户了解如何利用这些开创性工具创建的数据来改进工作流程，使安装更加安全。 世界正在发生快速变化，如何使互联的智能工具变得更加智能？ 更好地跟踪工具和设备 使用机器学习的其中一种方法是为工具提供准确的定位能力。 蓝牙与 GPS 跟踪不同，它无法对物体进行持续的远距离跟踪。不过，蓝牙在范围上的不足可以用多功能性来弥补。与 GPS 不同，蓝牙的短程无线电信号不依赖于移动设备与 Wi-Fi 或手机服务的连接。此外，与 GPS 跟踪器相比，蓝牙体积更小，能耗更低，价格更实惠，因此非常适合在有时偏远的建筑区跟踪大量工具库存。 那么，机器学习在其中的作用是什么呢？为了跟踪工具，蓝牙需要定期检查，可能会向用户的手机提供数百条关于工具位置和是否在范围内的更新信息。只需提供最新的更新信息，就能简化这些繁杂的信息流。 这种简化方法的问题在于，它只是更大数据集中的一小部分，实际上会让你看不清全局。然而，通过机器学习能够处理和交叉引用手机从周围环境中的蓝牙传感器接收到的所有数据，让应用程序能够更准确地拼凑出工具的位置以及最后一次出现在范围内的时间。 电动工具安全功能 使用机器学习解决了困扰电动工具用户数十年的安全问题：回弹。 回弹指的是电动工具突然发生意外移动，通常是由于工具的移动部件与材料接触或挤压造成的。回弹会对工人造成严重伤害，这促使电动工具公司在产品中加入各种安全和防回弹功能。 以电锤钻为例，使用机器学习的一键式操作的电动工具具有独特的能力，它能够感知回弹并在电钻伤害使用工人之前将其停用。 许多防反弹系统的问题在于，它们有时会对错误的跳闸做出反应，导致工具在不该停用时停用。而像使用机器学习的电锤钻这样先进的工具则不会出现这种情况。

备受期待的2025美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会将于2025.04.30-05.01在美国纽约贾维茨会展中心举办，为人工智能业界提供了一个宝贵的交流平台，让8000名参与者能够洞察行业趋势、探索最新技术，是人工智能行业的重要风向标。 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会展商名录 对于想要获取展商名录的观众，可以通过展会的官方网站或者相关的展会服务网站（聚展网）进行预订，以确保信息的准确性和完整性。展商名录会包含展商的名称、展位号、联系方式等信息，方便参观者在展会前做好充分的准备和规划。如果您需要进一步的信息，建议联系聚展网的工作人员。 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会 展览时间：2025.04.30-05.01 举办展馆：美国纽约贾维茨会展中心 举办地址：655 West 34th Street New York, NY 10001-1188 USA 展览规模：展览面积15000㎡平米、观众人数8000名、参展商236家 主办单位：励展集团 展品范围： 有远见的主题演讲数据治理与管理数据安全与隐私采用和培养数据驱动型文化数据科学与工程人工智能与ML数据湖与数据网格流媒体与实时分析（本文内容版权归属聚展所有，未经同意，禁止转发） 本资讯由聚展网整理编辑，聚展网是一家汇集全球展会时间地点信息、门票购买、展位申请、展商名录及会刊的服务平台，如有转载请注明来源。

备受瞩目的美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会将于2025.04.30-05.01在美国纽约贾维茨会展中心隆重举办，为人工智能业界8000名观众与236家参展企业提供了一个宝贵的交流平台。 展览规模：展览面积15000㎡平米、观众人数8000名、参展商236家 展览时间：2025.04.30-05.01 举办地址：655 West 34th Street New York, NY 10001-1188 USA 举办展馆：美国纽约贾维茨会展中心 主办单位：励展集团 展品范围： 有远见的主题演讲数据治理与管理数据安全与隐私采用和培养数据驱动型文化数据科学与工程人工智能与ML数据湖与数据网格流媒体与实时分析（本文内容版权归属聚展所有，未经同意，禁止转发） 美国纽约人工智能、数据分析及机器学习展览会集中展示了产业最新产品、技术及相关设备，借其全面的展品范围、专业周到的服务，成为行业决策者青睐的专业展览会。 本资讯由聚展网工作人员整理编辑，我们是一家汇集全球展会时间地点、门票购买、展位申请、展商名录及展会会刊的服务平台，如有转载请注明来源。