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学者小传——黄岩军（Yanjun Huang）
黄岩军（Yanjun Huang），博士，2012年硕士毕业于吉林大学，毕业论文题为《基于轮胎有限元模型的胎体耦合变形研究》，2016年博士毕业于加拿大University of Waterloo（滑铁卢大学 78 2016 A review of power management strategies and component sizing methods for hybrid vehiclesY Huang based yaw stabilization using ISMC for independently actuated electric vehiclesC Hu, R Wang, F Yan, Y Huang 54 2018 A supervisory energy-saving controller for a novel anti-idling system of service vehiclesY Huang energy management for hybrid off-road vehicles without future driving cycles as a prioriH Wang, Y Huang
1.7K10编辑于 2022-01-25 - 来自专栏又见苍岚
Jensen (琴生) 不等式
琴生不等式以丹麦技术大学数学家约翰·延森（John Jensen）命名。它给出积分的凸函数值和凸函数的积分值间的关系。 简介 琴生不等式（Jensen’s inequality）以丹麦技术大学数学家约翰·延森（John Jensen）命名 ，它给出积分的凸函数值和凸函数的积分值间的关系。 )+(1-t) f\left(x_ {2}\right) \geq f\left(t x_ {1}+(1-t) x_ {2}\right), 0 \leq t \leq 1 该不等式与凸函数关系密切 Jensen ) \geq f ( \theta x _ { 1 } + ( 1 - \theta ) x _ { 2 } ) , \theta E [ 0 , 1 ] 把上式推广到 n 个点的情况，即得 Jensen 不等式的归纳法证明 扩展 为凸函数，则根据Jensen不等式，有： E[f(X)] \geq f(E[X]) 对于连续随机变量 x，若 f(x) 为凸函数，则根据Jensen不等式，有： \int
2K10编辑于 2022-08-09 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
JS散度(Jensen-Shannon)
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ，其JS散度公式为：
2.8K30编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AIOT
为什么说NVIDIA 黄仁勋 CES演讲引领人工智能未来五年发展方向？
- 说明本次演讲将由 NVIDIA 创办人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）带来，强调他的远见与对产业的巨大影响。 - 回顾 Jensen Huang 早年在 Denny’s 的工作经历，并赞扬他如何靠努力与坚持，带领 NVIDIA 成为世界最具影响力的科技公司之一。 ▋第二部分：Jensen Huang（黄仁勋）开场1. 幽默开场- Jensen Huang 上台问候观众，并展示他在拉斯维加斯穿的「闪亮外套」。 演讲结尾- Jensen Huang 向观众致谢，祝大家 CES 愉快。- 播放回顾影片，展示 NVIDIA 过去一年成就与未来展望。
52310编辑于 2025-01-07 - 来自专栏灯塔大数据
原创译文 | 英伟达的詹森•黄谈白宫的人工智能倡议
原文 Nvidia’s Jensen Huang on the White House’s AI initiative Donald Trump isn’t the sort of person you reported stellar earnings that were in part due to fast growth of AI chips, I spoke with Nvidia CEO Jensen Huang about the importance of pushing a tech policy for AI. Jensen Huang: Well, as you know, AI is the future of software. Huang: It’s hard for me to tell, because I’m not that close to them.
68110发布于 2018-07-25 - 来自专栏我的充电站
常见不等式考察（一）——Jensen不等式
常见不等式考察（一）——Jensen不等式 0. 引言 1. Jensen不等式定义 2. Jensen不等式证明 3. Jensen不等式的常见形式 1. 连续形式下的Jensen不等式 3. 概率论中的Jensen不等式 4. 参考链接 0. Jensen不等式证明 关于Jensen不等式的证明方法，其实网上已经有了不少的解答，不过基本都是基于数学归纳法的解答。 这里，我们来仿照网上的一些解法来自行进行一下推导。 综上，一般情况下的Jensen不等式即可证明完毕。 而同理，对于凹函数情况下的Jensen不等式，我们只需要完全仿照上述的解法即可证明。 3. Jensen不等式的常见形式 下面，我们来看一下Jensen不等式在不同场景下的一些引申表达方式以及应用。 1. 具体凸函数下的Jesen不等式 1.
3.7K20发布于 2021-09-26 - 来自专栏AI
NVIDIA GTC 2025 的技术突破与行业影响
引言在 2025 年 3 月 19 日的 GTC 2025 大会上，NVIDIA CEO Jensen Huang 发表了主题演讲，公布了一系列重大技术公告，涵盖 AI 计算、硬件架构、软件优化以及与新兴竞争对手的互动 在 GTC 2025 上，Jensen Huang 直接回应了 DeepSeek 的影响，强调 NVIDIA 的技术能够优化这些模型的性能。 Huang 还澄清，投资者对 DeepSeek 的反应被夸大了，指出其开源模型为创新提供了机会，而非威胁。 英伟达放出算力猛兽，黄仁勋GTC现场开炮，拿下DeepSeek推理世界纪录NVIDIA GTC 2025 主题演讲直播更新NVIDIA CEO Jensen Huang 回应 DeepSeekNVIDIA
79730编辑于 2025-03-19 - 来自专栏时空探索之旅
VLDB 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结（预测，异常检测，数据压缩，自动化等）
Jensen 关键词：预测，Transformer，记忆 3 Goku: A Schemaless Time Series Database for Large Scale Monitoring at Jensen 关键词：全自动化预测，效率 5 Discovering Leitmotifs in Multidimensional Time Series 链接：https://www.vldb.org https://www.vldb.org/pvldb/vol18/p915-bao.pdf 代码：https://github.com/rmitbggroup/RTSD 作者：Ge Lee, Shixun Huang IoTDB 链接：https://www.vldb.org/pvldb/vol18/p1784-song.pdf 作者：Rongzhao Chen, Xiangpeng Hu, Xiangdong Huang https://github.com/yuxin370/CompressIoTDB 作者：Yuxin Tang, Feng Zhang, Jiawei Guan, Yuan Tian, Xiangdong Huang
22310编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
VLDB 2024 | 时间序列（Time Series）论文总结
Jensen 关键词：时间序列数据库管理系统 (TSDBMS) 2. ://github.com/YihaoAng/TSGBench/ 作者：Yihao Ang, Qiang Huang, Yifan Bao, Anthony K. Jensen 关键词：稳健时间序列预测，弱监督 DI DaSE ECNU: PVLDB2024 | 弱监督域适应的鲁棒时间序列预测 CORF 7. Jensen, Zhenli Sheng, Bin Yang 关键词：时间序列预测，benchmark VLDB2024 ｜TFB: 全面且公平的时间序列预测方法评测基准 DI DaSE ECNU：VLDB2024 Tung, Zhiyong Huang 关键词：时间序列生成，LLM，RAG TSGAssist 18.
1.1K10编辑于 2024-12-09 AI六神齐聚伦敦：泡沫、AGI、还有40年的顿悟...这篇万字实录，信息量爆炸！
桌上还坐着：Nvidia的“教主”黄仁勋（Jensen Huang）、“GPU架构大神”Bill Dally，还有“ImageNet之母”李飞飞（Fei-Fei Li）。 Jensen Huang： 嗯，就我个人职业来说…大概是在2010年左右，差不多同时有三个不同实验室的研究人员联系了我们。 Jensen Huang： 嗯，在互联网泡沫时期，大部分铺设的光纤都是“暗”的，意思是行业铺了远远超过需求的光纤。现在几乎所有的GPU都在运行并被使用。 Jensen Huang： 我觉得我们才刚刚开始智能化的建设。事实上，现在大多数人还没怎么用AI。将来不久，几乎我们做的每件事，每时每刻，都离不开AI。 Jensen Huang： …我觉得，第一，我们已经达到了；第二，另一点是，这其实没那么重要。…我们肯定会去应用它…这项技术会越来越好，我们也会用它去解决很多非常重要的问题。
25310编辑于 2026-01-28- 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
机器学习数学笔记|微积分梯度 jensen 不等式
原创文章,如需转载请保留出处 索引 微积分,梯度和 Jensen 不等式 Taylor 展开及其应用 常见概率分布和推导 指数族分布 共轭分布 统计量 矩估计和最大似然估计 区间估计 Jacobi 矩阵 矩阵乘法 矩阵分解 RQ 和 SVD 对称矩阵 凸优化 微积分与梯度 常数 e 的计算过程 常见函数的导数 分部积分法及其应用 梯度 上升/下降最快方向 凸函数 Jensen 不等式 自然常数 e 引入 Jensen 不等式 Jensen 不等式相当于把凸函数的概念反过来说,即是如果 f 是一个凸函数,任意取一个在 f 定义域上的(x,y)点, 属于[0,1]. 当只有 x,y 两个参数,即是使用 基本 Jensen 不等式 ,然而当推广到 k 个参数时, 即是表示参数的线性加权的函数值总要小于函数值的线性加权. Jensen 不等式是所有不等式的基础,所有不等式都能看做是 Jensen 不等式利用不同的凸函数推导出来的. ?
1.1K20发布于 2020-08-14 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
黄仁勋：不会烧token的工程师，正在被重新定价#Token 正在成为企业给员工的"第二薪酬"
当 Jensen Huang 用 token 消耗来衡量工程师是否"高效"，当微软开始用 token 预算来谈薪资，这场度量革命已经开始了。 参考 Nvidia's Huang pitches AI tokens on top of salary as agents — CNBC，2026年3月 Jensen Huang floats giving
26510编辑于 2026-05-13 - 来自专栏脑机接口
EMD算法之Hilbert-Huang Transform原理详解和案例分析
Section III Hilbert-Huang的算法详细介绍 如下图所示，在希尔伯特-黄的运算步骤中，原始脑电信号/其他时序信号被作为Huang的算法的输入，在经过huang的算法处理过后被当做Hilbert 这便是Hilbert-Huang最简单明了的运算步骤。在这里为了继续往下的讲解更加方便，我们先来介绍两个概念。 上文中，我们提到了“huang的算法”，在正式的书面语言中，我们并不这么称呼它，而是将“huang的算法”称为EMD(Empirical mode decomposition,经验模式分解)。 我个人并不喜欢吊人胃口，这里把结论说在前面“Huang的算法几乎是Hilbert使用的前提条件，Hilbert Transform则是Hilbert-Huang算法的精要所在”（注意句中出现了“几乎”一词 此时，Huang的EMD算法起到了这样的作用，它能够将所有的时域信号转化为“线性稳态”，解了Hilbert算法的软肋。 首先，我们先说一说Huang的EMD算法。
2K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏AI科技评论
华人视觉宗师，Thomas S.Huang（黄煦涛）先生去世！
AI 科技评论消息：计算机视觉之父，华人视觉宗师 Thomas S.Huang（黄煦涛）在美东时间 2020 年 4 月 25 日夜间去世，享年 84 岁。 自上世纪八十年代至今，可以说 CV 领域几乎每一位有所成就的华人学者与黄煦涛或多或少都有联系，Thomas S.Huang 俨然已是华人视觉领域的一座灯塔。
97810发布于 2020-04-27 - 来自专栏云云众生s
DeepSeek之后，在GTC大会上NVIDIA将重点放在推理上
NVIDIA 的 CEO 兼联合创始人 Jensen Huang 宣布了一系列新的软件和硬件，包括下一代旗舰加速器和一系列有趣的桌面级 AI 系统，供开发人员使用。 有趣的是，当 Huang 想要演示新的推理模型需要多少计算能力时，他选择将 Meta 更传统的 Llama 模型与 DeepSeek R1 进行比较。这肯定不是巧合。 “大规模推理是极限计算，”Huang 说。这里总需要在延迟和计算成本之间做出权衡。Huang 认为，无论如何，生成的 tokens 数量只会继续增加。 Huang 还认为，正在发生一种普遍的平台转变，从构建在通用计算机存储上的手工编码软件转变为构建在加速器和 GPU 上的机器学习软件。 “世界各地的行业都在训练 AI 模型以不同的方式思考和学习，随着时间的推移使它们变得更加复杂，”Huang 说。
40710编辑于 2025-03-20 - 来自专栏机器之心
「假黄仁勋」刷屏之后，英伟达官方辟谣：只有14秒是虚拟的
Through all but 14 seconds of the hour and 48 minute presentation — from 1:02:41 to 1:02:55 — Huang himself 「Jensen Huang的GTC Keynote演讲视频里，应该只有一小段他的全身动画及转场效果是 CG + AI 制作，其余部分都是真实影像，」一位 CG 领域资深研究人员在看过视频后表示：「技术本身是有新意的 Za-BP20eM https://www.semiconductors.org/news-events/awards/ https://venturebeat.com/2021/08/12/nvidias-jensen-huang-to-get-semiconductor-industrys-highest-honor
48920编辑于 2023-03-29 黄仁勋否认有意参与收购英特尔代工业务
3月20日消息，英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）在3月19日GTC大会后举行的记者会上回应称，“从来没有人邀请我们参加（收购英特尔晶圆代工业务的）财团”。“没有人邀请我。
13710编辑于 2026-03-19- 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【数学基础篇】---详解极限与微分学与Jensen 不等式
数学基础知识对机器学习还有深度学习的知识点理解尤为重要，本节主要讲解极限等相关知识。
1.1K40发布于 2018-09-13 - 来自专栏时空探索之旅
KDD 2025 | (8月轮)时空数据论文总结
Network 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3690624.3709331 作者：Wenying Duan, Shujun Guo, Zimu Zhou, Wei Huang 3690624.3709201 代码：https://github.com/bigscity/STEVE_CODE 作者：Jiahao Ji, Wentao Zhang, Jingyuan Wang, Chao Huang Jensen Green 9 Revisiting Synthetic Human Trajectories: Imitative Generation and Benchmarks Beyond Datasaurus 3690624.3709205 代码： https://github.com/tsinghua-fib-lab/CoopRide 作者： Jingwei Wang, Qianyue Hao, Wenzhen Huang /3690624.3709383 作者：Deguo Xia, Weiming Zhang, Xiyan Liu, Wei Zhang, Chenting Gong, Xiao Tan, Jizhou Huang
1.5K10编辑于 2025-05-01 OpenAI总裁：未来每个人都将拥有自己的专用GPU！
9月30日消息，据Tom's Hardware报道，OpenAI总裁Greg Brockman近日与OpenAI CEO山姆·奥尔特曼（Sam Altman）、英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang
12210编辑于 2026-03-20
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