北京
本次大會將涵蓋多場面向高等教育與科研領域的專題會議，聚焦學術機構如何培養加速計算、數據科學和 AI 等領域的下一代創新人才。來自多家高校與研究機構的專家學者將探討如何通過靈活、可及的教育方案滿足新興需求，并分享從本地部署到云環境的 NVIDIA 工具如何賦能關鍵學科的研究突破與教學實踐。
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借助代理式 AI 推動科學變革：
從分子到材料
會議代碼：S81745
會議時間：3 月 19 日早上 6:00 - 6:40（北京時間）
演講嘉賓：
Marinka Zitnik | 哈佛醫學院 生物醫學信息學副教授
Eun-Ah Kim | 康奈爾大學 物理學教授
會議內容：
代理式 AI 系統如何通過工程化設計推動創新：從解析生物機制以推動治療科學發展，到模擬量子物質以助力下一代材料研發。同時，兩位演講嘉賓將分享其團隊如何依托強大的、面向特定領域的 AI 框架，重塑各自學科的未來圖景。
氣候系統的 AI 數字孿生
會議代碼：S81763
會議時間：3 月 18 日早上 07:00 - 07:40（北京時間）
演講嘉賓：
Laure Zanna | 紐約大學 應用數學 Keller 講席教授、數學與數據科學教授
Elizabeth Barnes | 波士頓大學 環境數據科學與可持續發展 Dalton 家族講席教授
會議內容：
將展示第一代氣候系統的 AI 數字孿生，該模型基于全球氣候模型（GCM）生成的高質量數據訓練而成。同時，將深入探討如何構建、評估并有效利用這些仿真器，以推動對氣候系統的科學發現。
邁向 AI 下一個前沿: Jeff Dean
和 Bill Dally 的洞見
會議代碼：S82167
會議時間：3 月 19 日早上 07:00 - 08:00（北京時間）
演講嘉賓：
Bill Dally | NVIDIA 研究高級副總裁兼首席科學家
Jeff Dean | Google DeepMind 及 Google Research 首席科學家
會議內容：
將分享對 AI 發展下一階段的前瞻性洞察。
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https://www.nvidia.cn/gtc/sessions/researcher-and-educator/?ncid=so-wech-925146
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