人類制造技術從手工控制、邏輯控制、程序控制、將進入智能控制時代。智能制造源于人工智能，但當前人工智能主流算法的“深度學習DL”由于需支撐的硬件資源大、訓練時所需要的數據標注成本極高，應用效果完全取決于龐大的數據集、模型的訓練繞不開NP問題等缺陷，因此存在黑箱問題、不能在工業和嵌入式系統應用。

　　日本阿波羅株式會社首席科學家顧澤蒼博士(中國籍)，在二十多年研究和實踐人工智能的經驗和成果基礎上，針對“深度學習DL”的缺陷，發明了“超深度學習SDL”模型，并計劃產業化做成應用開發板，可以讓小單位或個人方便地自行搭建就可以在工業和嵌入式系統中應用。“超深度學習SDL”開發板的節點無限擴展，性能無限深入的功能不僅可完成巨復雜的人工智能項目、同時還支持工業在線檢測，自動識別，機器人，數控機床等廣泛領域的人工智能普及應用。

　　11月12日由中國嵌入式系統產業聯盟和集微網聯合在廈門主辦的“中國智能制造技術與生態發展高峰論壇暨2018年中國嵌入式系統年會”上，將拿出三分之一的大會講演時間，請顧澤蒼博士以應用案例做1個小時的“超深度學習SDL”介紹和講解與“深度學習DL”的不同點，并安排了1個小時的當面問答時間，將以培訓方式祥細講解“超深度學習SDL”。參加培訓的代表，將成為顧澤蒼博士親自培養出的第一批“超深度學習SDL”傳播者的師資力量，會被記錄在冊，今后在獲取“超深度學習SDL”的今后延續創新版和得到中國新一代人工智能產業化促進會(籌備)的優先和優惠的服務。

　　中國自主知識產權的、領先世界水平的、新一代人工智能 “超深度學習SDL”的發明僅在二個月前的北京世界機器人大會公布， 能在短時間內得到“超深度學習SDL”發明人面對面的首次培訓、成為新一代人工智能推進的先驅者，機會難得。歡迎有意學習和應用人工智能技術的人員，請參閱附件中的“中國智能制造技術與生態發展高峰論壇暨2018年中國嵌入式系統年會邀請函”中的報名通知，及時填好報名回執，在10月31日前按回執上地址寄回。

　　本次會議不接待未事先回執報名的人員。

　　請閱附件：

　　附件1：