中心简介
人工智能联合研究中心旨在发挥院企合作的创新优势，实现“产、学、研”的无缝对接，研究和开发能够引领产业趋势、可持续满足客户需要的高新技术产品。主要包括以下研究方向：
（一）多模态时标数据库的构建；
（二）基于单层网络时标的多模态自学习方法（时标网）；
（三）基于多层网络时标的多模态自学习及协同训练；
（四）时标网隐含状态/概念到人类可理解输出的学习；
（五）时标网云边端联合异构计算；
（六）时标网在多落地场景的应用；
（七）嵌入式时标网在多落地场景的应用推广。
与严重依赖标签或依赖与时间无关的特征提取（如基于高斯分布假设的特征提取）的传统学习方法不同，多模态自学习系统使用输入信号的时间关系来指导单模态和跨模态共享特征空间的自动构建，利用海量无人工标注的数据加速收敛，克服深度神经网络对大量人工标注数据的依赖，实现下一代人工智能基础理论突破。
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