卡扣式装配广泛应用于多种产品类型的制造中，卡扣装配是结构性的锁定机制，通过一个机器学习框架将人类识别成功快速装配的能力迁移到自主机器人装配上。
罗晶博士和杨辰光教授团队提出，遥操作机器人系统可以自然地与外界环境进行交互、编码人机协作任务和生成任务模型，从而提升系统的类人化操作行为和智能化程度
专家(查红彬,陈熙霖,卢湖川,刘烨斌,章国锋)从计算机视觉发展历程、现有研究局限性、未来研究方向以及视觉研究范式等多方面展开了深入的探讨
音乐科技、音乐人工智能与计算机听觉以数字音乐和声音为研究对象，是声学、心理学、信号处理、人工智能、多媒体、音乐学及各行业领域知识相结合的重要交叉学科，具有重要的学术研究和产业开发价值
Adam 算法便以其卓越的性能风靡深度学习领域，该算法通常与同步随机梯度技术相结合，采用数据并行的方式在多台机器上执行
人体姿态估计便是计算机视觉领域现有的热点问题，其主要任务是让机器自动地检测场景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”
SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目标检测算法优缺点对比及使用场合比较
深度学习模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD
大型商用时序数据压缩的特性，提出了一种新的算法，分享用深度强化学习进行数据压缩的研究探索
滴滴机器学习场景下的 k8s 落地实践与二次开发的技术实践与经验，包括平台稳定性、易用性、利用率、平台 k8s 版本升级与二次开发等内容
机器学习就是通过经验来寻找它学习的模式，而人工智能是利用经验来获取知识和技能，并将这些知识应用于新的环境
神经形态结构融合学习和记忆功能领域的研究主要集中在人工突触的可塑性方面，同时神经元膜的固有可塑性在神经形态信息处理的实现中也很重要
