如此规模，国内仅有！ | 雷峰网-米乐m6平台
雷锋网ai科技评论按：若说会议，国内形形色色的已经数不胜数；但能做到如此规模的可谓前所未有。
在两个星期（7月24日）前，由中国计算机学会举办的2019 中国计算机大会（cncc 2019）新闻发布会上，cncc组委会介绍了cncc 2019举办的初步情况，包括：
往届会议规模超过7000人次、预计本届参会规模将达8000 人次参会；
举办地点：苏州金鸡湖国际会议中心；
举办时间： 10 月 17-19 日；
以及 15 个特邀报告、3 场大会主题论坛， 70 余场前沿技术论坛， 20 场特色活动，以及 100 个科技成果展。
如果你注意到这一系列数字在三天会议内的平均密度，你会有一种细思极恐的感觉：平均每天5场特邀报告、1场主题论坛，20多场技术论坛，6~7场特色活动，注意还有100个科技展等你来探索。/::!
不过，在“724”的发布会上有一个不完整的信息是，组委会提到“70余场前沿技术论坛”，但只公布了51个论坛信息。近日，ai 科技评论了解到ccf发布了最新完整版的前沿技术论坛名单，共有76个。其中ai技术论坛共16个，ai 技术论坛 13个，教育技术论坛7个，安全技术论坛 7 个，软件技术论坛 3 个，超算技术论坛 3 个，云计算技术论坛 3 个，大数据技术论坛 4 个，网络技术论坛 2 个， 边缘计算技术论坛 2 个，芯片技术论坛 3个， 人机交互技术论坛 1 个，图计算技术论坛 1 个，量子计算技术论坛 1 个，产学合作技术论坛 3 个，综合类技术论坛 7 个。
可以说，只有你想不到的，没有你找不到的。
届时雷锋网将作为战略合作媒体共同参与cncc大会的报道，敬请关注。
具体论坛信息如下：
扩展阅读：顶会规模越来越大，我该如何参会？
面对如此大规模的会议，对于个人来讲，该如何参会是一个重要问题，毕竟花费了数千块钱、数天时间，如果不早早做足准备，届时眼前一片花红柳绿，将会不知所措而一无所获。
去年我参加了neurips会议。这是一个有8000多人参加的会议，无数海报、讲座和研讨会，甚至连赞助商都多得数不过来。
你还会被人工智能领域的大神所”包围“，如果你有足够的勇气，甚至有机会和他们说上两句。
除了最知名的那 top10 - 20 处于上帝地位的学者外，你还会遇到一大群你早已引用过他们文章的人，可能你都没有意识到自己正在和谁交谈。
如果我不得不用一个词来形容 neurips，我会说：“overwhelming”。
作为一个初学者，我很高兴能够出现在哪里。但随之我发现我陷入了一个巨大的困扰当中：我没有计划。不要误会，这并不是说我去之前没做安排。在去参会之前我就已经详细研读了日程表，每天都打开日程表，画出那些我理解的词汇或者能够让我产生浓厚兴趣的标题。甚至坐在飞机上，我都还在过报告摘要和workshop的描述。
然而真正在会议过程中，我发现我毫不意外地错过了许多超级有价值的报告，并迷失在海报的海洋当中。
我感到非常累，甚至都不知道自己真正想看什么。只好盲目地徘徊在各种赞助商的摊位前，或者去找那些我还没有见过的朋友。
我的大部分计划都没能做到，总会因大量选择而陷入纠结，然后在最后一分钟匆匆忙忙赶到报告厅，结果又因为没有准备而少有收益。
如果仔细分析会发现，我在neurips的行为基本是一种随机游走的策略，去不去参加一个报告或者选择哪个报告往往取决于我在接下来两分钟里的思考。对于大会邀请报告，由于每个报告之间是相互独立的，因此对我来说还不太糟糕，无非是听和不听的区别。但是workshops 和posters就不一样了，他们是一个主题。「随机游走」导致我什么都没抓住。
我想看到一切，反而耗尽了自己所有精力，却什么都没看到。
会议是别人的，目标是自己的
我在一次活动中遇到了vukosi marivate博士。他告诉我，他正在准备约见一个社会学家和政治科学家，探讨他们以后怎么合作完成一项工作。我同样了解到，muthoni wanyoike和benjamin rosman博士在会议期间经常与人们谈论非洲机器学习大会“deep learning indaba”。
和他们的聊天，最终让我得出一个结论：顶会完全不只是听报告和学习新知识这么简单的事情，每个来参会的人都应该有超越这些简单行为的目的。毕竟，很少有这么多有顶级思想的人为了同一个目的聚集在同一个地方。
顶会是别人的顶会，你要做的是获得你想得到的。
据我考察来参会的人有这样一些目标：
社区建设和支持：我参加了“wiml”和“black in ai” 两个研讨会。研讨会上花了许多时间来让人们建立联系，听各自的报告，并为未来开展的活动制定计划。
寻找合作者：顶会是一个最适合找到合作者的地方！
听领域领军人物的报告：大多数人都很少有机会观察到所在领域的领军人物在一个panel中激烈争论！通过这些争论你可以看到该领域面临的核心问题。
探索新的、有前景的研究领域：我参加了因果关系研讨会。去之前我并不知道接下来会发生什么，但听完之后我觉得很有意思。在回家的路上买了本《book of why》。
充分“利用”你所在领域的人：找到那些对你正在做的事情感兴趣的人，与他们交流，彼此交换想法，并提出详细的问题。这对你以后的研究大有裨益。
认识偶像：简单点的例如和你的偶像来张自拍照；或者也可以问他们一些你一直想问的问题（不要像我一样，站在jeff dean面前，大脑一篇空白，尴尬死了）
寻找未来导师或有潜力的学生：对于年轻的研究人员，没有什么比有人能给自己的工作一些反馈更有价值的了。而对于导师，会议也是一个很好的挖掘未来潜在学生的好地方。
雷锋网报道
