《共建人工智能框架生态倡议》发布
6月16日，人工智能框架生态峰会在上海举办。当天，昇思MindSpore开源社区、中国科学院、云从科技、中科弘云、上海交通大学、OpenI启智社区等18家AI企业、学会、高校与科研院所正式发起“共建人工智能框架生态，繁荣中国人工智能产业”的联合倡议。
今年以来，AI大模型在全球掀起新一轮热潮，各大企业纷纷入局。科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，目前，中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能正深刻改变着人们的生产与生活。据科技部消息，我国已启动人工智能重大科技项目，确定以“基础软硬件”为主体、以“基础理论”和“创新应用”为两翼的“一体两翼”研发布局，将从推动人工智能与经济社会深度融合、全方位推动人工智能开放合作等四个方面推进研发和应用。
AI框架是AI学术创新与产业商业化的重要基础软件，也是人工智能应用创新的土壤和源泉，它助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。南向使能多样化算力，北向孵化各类创新算法模型，处于“承上启下”的位置。
2020年3月，华为开源了全场景AI框架昇思MindSpore，通过不断演进升级，昇思技术架构从传统的深度学习延展到大规模分布式并行计算、融合计算，原生支持大模型与科学智能。截至2023年5月底，昇思开源社区下载量已突破474万，社区贡献者1.3万，服务企业数量5500家，覆盖数字政府、金融、制造、交通、能源、终端等端边云全场景行业，与240家科研院所展开合作，开源模型达400多个，发表顶会论文超过900篇。
此次举办人工智能框架生态峰会，昇思MindSpore携手行业用户与伙伴带来人工智能框架的最新进展与系列重磅发布。除发布《共建人工智能框架生态倡议》外，还包括成立昇思MindSpore开源社区理事会、启动上海昇思AI框架&大模型创新中心及宣布首批22家单位入驻、发布全模态大模型“紫东.太初2.0”等。希望全面聚焦人工智能框架生态发展，推动人工智能产业创新，共同探讨AI技术创新与行业融合大背景下的AI框架生态模式与场景应用，围绕大模型与科学智能领域AI框架技术的广泛合作与深度交流。
生态是本次峰会的关键词。《共建人工智能框架生态倡议》提出，AI框架生态的发展离不开政产学研用各界伙伴的大力支持，一方面需要高校、科研机构合作，探索人工智能行业前沿方向，丰富算子和模型，培养AI人才的同时持续丰富技术生态。另一方面也需要与商业伙伴合作，将人工智能技术广泛应用到千行百业，推进全球智能化的发展。
为了更好地协同各方力量，营造良好发展生态。会上，昇思社区理事会正式宣布成立。理事会将基于“共建、共享、共治”的原则，凝聚产业界力量，扎根AI根技术，共同构建一个开放、多元、包容的AI框架技术生态体系，共促生态繁荣，加速高校、科研机构等创新发展，使能运营商、金融、教育科研等国计民生行业，为AI产业发展贡献坚实力量。
昇思社区理事长丁诚介绍了面向未来的四大创新方向，包括基于“构建大模型全流程使能、科学计算新范式”的技术创新，来加速AI新应用的孵化；基于“大模型平台、StudyGroup、极客周、全球开源生态”的运营创新，让社区成果更高效的推广到用户；基于“面向学习、成长、研究的不同阶段开发者提供不同培养模式”的人才创新，培育AI产业土壤；基于“建立产业联合体、行业专区等新手段，持续完善多样化算力和硬件支持”的生态创新。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出要“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”。人工智能作为促进数字经济与实体经济深度融合的重要工具，对未来高质量发展起到关键作用。
昇思MindSpore秉承“开发者第一、技术优先”的理念，持续使能科研创新与产业应用，通过原生的技术体系，不断加速中国AI应用生态。未来昇思也会一直坚持这一理念吸引更多优秀的开发者加入进来一起打造有竞争力的开源社区，聚焦开发者需求，帮助更多的开发者成长，同时持续打造更优秀的AI框架，汇聚科研与产业的力量，更好地为开发者、用户与合作伙伴提供服务和支持。
“模式识别与人工智能”前沿论坛在我校召开
6月17日，“模式识别与人工智能”前沿论坛在学校新工科楼二楼报告厅举行。论坛由中国自动化学会和阜阳师范大学共同主办，中国自动化学会模式识别与机器智能（CAA-PRMI）专业委员会、安徽省自动化学会及我校科研处、物理与电子工程学院、计算机与信息工程学院和中国联合网络通信有限公司阜阳市分公司共同承办。
会前，我校党委副书记、校长方廷勇会见了特邀专家。他对专家一行来校交流指导表示欢迎和感谢，希望各位专家对学校相关学科发展及科研能力提升给予指导和帮助。
会议特邀了中国科学院自动化研究所副所长、国家杰出青年科学基金获得者刘成林研究员，中国科学院自动化研究所、国家杰出青年科学基金获得者郑晓龙研究员，北京科技大学计算机与通信工程学院院长、国家杰出青年科学基金获得者殷绪成教授，汉王科技股份有限公司副总裁黄磊等知名专家学者来校做专题报告。刘成林、郑晓龙、殷绪成、黄磊分别围绕人工智能研究现状与趋势、数智时代下的社会计算与决策智能、开放环境下的模式识别技术和基于生物基因的新型嗅觉感知技术做了专题报告。
会上，我校李林国教授、赵佳博士和魏宏建博士分别介绍了飞禽类智能优化算法在阈值化图像分割中的应用研究、视觉问答中的语言先验问题研究和基于空间金字塔池化哈希和图像检索的自动驾驶多车辆跟踪等专题。
论坛伊始，我校科研处处长张丙开教授、中国科学院自动化研究所副所长刘成林和阜阳联通公司总经理刘华分别致辞。
安徽省自动化学会秘书长李鑫等相关领导、物理与电子工程学院和计算机与信息工程学院师生代表和中国联合网络通信股份有限公司阜阳分公司相关技术人员等100余人参加了论坛。
本次论坛，模式识别与人工智专家学者分享了该领域科学基础理论、关键技术方法和人才培养模式，并与我校师生进行广泛交流，论坛成功举行对推动我校相关专业发展，增强我校该领域教学科研能力建设具有重要意义。
（撰稿：沈晓宝图片：学生记者樊伟昕张子豪段志国单位审核：张丙开宣传部初审：周静终审：王清）
东北地理所构建了基于可解释人工智能的红树林遥感识别方法（IMMA）
红树林是生长在热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，能够提供岸线保护、物种保育、固碳等生态服务。卫星遥感技术因具有大范围、可重复、低成本等优势，被广泛应用于红树林生态系统监测中。基于遥感识别红树林分布的研究集中于数据生产方面，即通过机器学习方法和目视校正获得不同时空尺度的红树林分布数据。但是，针对红树林遥感识别机理的研究尚处于空白阶段，制约了现有方法的进一步优化和改进。中国科学院东北地理所王宗明团队的赵传朋博士和贾明明副研究员针对红树林遥感识别机理，提出了通过随机森林决策规则解析与重构的新方法，发表论文“Identifyingmangrovesthroughknowledgeextractedfromtrainedrandomforestmodels:aninterpretablemangrovemappingapproach(IMMA)”。应用上述方法，在红树林分布制图（ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2020）、红树林误分类原因(RemoteSensing,2021)、红树林识别方法(InternationalJournalofAppliedEarthObservationsandGeoinformation,2022)研究基础上，以随机森林为起点，重构了一条特征数量少、准确度高、稳健性强的新的决策规则，实现了可解释的红树林制图方法（InterpretableMangroveMappingApproach，IMMA)，为可解释机器学习提供了一套新的知识抽取方法，可有效推广应用到任意分类问题。 结果显示，在未经任何后处理情况下，仅使用5个特征的决策规则（B123.50&elevation2.92&normalizeddifferenceindex4(NDI)