机器之心展开了北美系列技术分享暨中国人工智能公司北美巡回招聘会

专注人工智能领域的前沿科技媒体机器之心展开了「北美系列技术分享暨中国人工智能公司北美巡回招聘会」，与十余家优秀的人工智能公司走遍了北美多个顶尖高校，在现场分享技术成果，畅谈人工智能的美妙未来。此次机器之心北美巡回先后开展了波士顿、多伦多、蒙特利尔、洛杉矶、西雅图、埃德蒙顿等站，走进了麻省理工、多伦多大学、蒙特利尔大学、加利福尼亚大学、艾伯塔大学等世界名校。

作为国内唯一一家专注智能硬件领域的语音企业，思必驰与机器之心一起，在北美分享当前中国语音技术的进步与应用，感受世界前沿的科技力量。同时现场也向优秀的青年学者伸出橄榄枝，为国内智能语音的发展注入新鲜的血液和力量。

继10月7日（当地时间）蒙特利尔站，思必驰首席科学家俞凯在蒙特利尔大学进行现场技术分享之后，10月15日晚（当地时间），思必驰CTO周伟达出席北美巡回埃德蒙顿站，于埃伯塔大学进行现场技术分享，讲述认知智能时代的思必驰语音技术。

埃伯塔大学是国际深度学习理论名校，聚集多位世界顶级深度学习专家，如Ryan Hayward, Martin Mueller, Rich Sutton, Michael Bowling等。其中，Michael Bowling培养了多位Alphago的核心研究人员，如Aja Huang, David Silver, Marc Lanctot等，在国际深度学习领域拥有较高的权威。

思必驰CTO周伟达就目前思必驰在深度学习领域的进展及成果进行了技术分享，思必驰成立之初即与上海交通大学成立了联合实验室“Speech Lab”，专注智能语音技术的研发及应用，在深度学习方面，独立拥有VDCNN算法模型和新型解码架构，在抗噪及解码加速器方面取得了较大成果。思必驰坚持做底层技术研发，拥有独立知识产权，细致到每一行代码，为用户定制更人性化语音方案。

目前在国内智能语音行业中，深耕研发技术的企业并不多，一些国际开源工具相对较受欢迎，比如，Google开源深度学习系统Tensor Flow，支持CNN、RNN和LSTM算法等流行的深度神经网络模型，大大降低应用难度，提升开发速度。但通用的开源工具有其效率和权限上的局限性，既无法满足特定的前沿算法需求，也常常无法满足用户基于场景的个性化需求，不同专业领域的算法、数据、架构等都要依托实际应用进行搭建及优化。因此，思必驰用稳健的研发实力，用独立而专属的技术方案，基于应用场景为用户提供解决方案，满足个性化需求。

除技术分享外，思必驰CTO周伟达还为到场的专家学者、青年学生分享了思必驰资本情况及人才战略计划，并向现场的国内外学者、优秀人才伸出橄榄枝。2015年12月思必驰完成融资2亿元人民币，仅仅时隔半年，思必驰再次完成数亿元巨额融资，并斥资数千万人民币推出了员工购房免息借款福利“蒲公英计划”，在为人才搭建更好的职业发展平台的同时，也为员工提供更好物质环境，促进人才的落地安家。

埃德蒙顿站为此次机器之心的北美之行画上了完美的句号，思必驰也结束了此次的北美行程。人工智能的高速发展促进了国内外的交流与融合，我们期待更多的思想碰撞，期待交流的火花与成果，期待美好的未来智能生活。

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