全球人工智能高被引学者排名公布 旷视孙剑、张祥雨榜上有名

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最近,上海交通大学的Acemap团队为世界顶级研究机构开发了基于度量的排名系统 AceRankings。根据CCF推荐会期刊发表的论文数量,人工智能领域的两位学者属于中国机构,其中一位被反抗研究所基础模式组负责人张翔宇引用,被引用次。在美国人工智能领域被高度引用的学者中,研究院院长孙健排名第二,吸引了29,950次。

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图:鄙视张翔宇的中国人工智能影响力学名单

孙健和张翔宇在美国/中国AI影响力学排行榜中名列前茅,这可能归功于两个发明的深度残留网络ResNet。 2017年,DeepMind AlphaGo Zero系统应用了深度剩余网络ResNet,后者选择了一个。现场人工智能算法的“深刻革命”,深度学习变得更加真实。 ResNet赢得了业界的认可,并已成为视觉乃至整个AI世界的算法基础。基于算法的内在创新,scorn在对象检测任务中将精度从37提高到52。

事实上,对所有人来说,蔑视原创性和创新的成就是显而易见的。除了世界上被引用次数最高的AI之外的孙健和张翔宇,在2019年最高学术会议上共收到14篇论文。这14篇论文涵盖了行人认可的技术方向,现场文本检测,全景分割,图像超分辨率,语义分割和时空检测。最近,它由中央网络信息办公室,工业和信息化部以及公安部共同指导。在第一个中国人工智能?厦门市政府主办的多媒体信息识别技术大赛,蔑视也通过迭代算法框架更新,最后分为3个项目。在轨迹人脸识别,标志识别,类似图像检索,击败国内顶级研究机构,企业取胜,其中人脸识别取得精准领先成果。

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图:Defiance赢得了中国人工智能竞赛的三个冠军

蔑视在学术研究和技术创新方面可以有明显的表现。由于自成立以来对技术信念的强烈支持,它一直非常重视投资核心技术研究和创新,并招募人才来创建国际AI人才高地。 2015年,蔑视Google TensorFlow推出了人工智能深度学习平台Brain ++,旨在更好地在调度公司内部分配存储和计算资源,实现理性,公平和充分利用资源。通过自主开发的全栈深度学习,Brain ++的训练和推理引擎的运行速度和资源消耗明显优于TensorFlow,后者强有力地支持了研究所的整体研究和生产工作。 Defiance还为研究人员提供了完整的硬件开发设备和强大的服务器阵列,为多个项目提供深度学习支持。

对人才培养的蔑视仍在增长。 2017年,学术委员会藐视,姚志芝院士和郑南宁院士等学者被邀请担任学术委员会的鄙视者。此外,蔑视还积极与大学合作,促进人才培养和联合实验室建设。目前已与清华大学,香港科技大学,西南交通大学,上海科技大学,南京大学等大学深入合作,充分发挥企业资源优势和企业资源优势。大学。不仅如此,而且蔑视还获得了博士后科研工作站的许可,成立了博士后科研工作站一级网站,使人工智能人才有机会联系前人工智能开发的前沿,深刻理解一线技术应用场景和需求,为形成科研工作积极反馈,完成技术登陆循环。目前,该团队超过2000人,其中研究团队占60%以上。

学术领域的突破带来了产品着陆的加速。对于蔑视,撰写论文和参加比赛的目的不仅是为了刷新学术成就,而且是为了将科研成果转化为产品竞争力。通过学术会议获得同行认可,最终带来真正的商业价值。研究院院长孙健在接受媒体采访时表示,“我们研究的问题分为两类:与产品有关的直接技术问题,间接问题和与产品有关的基本问题。”

从蔑视人才培养的方向也可以看出这一点。 Defiance主要关注人才培养的两个方面:研究科学家和全栈人工智能工程师。其中,研究科学家主要关注算法,寻求问题的根本解决方案,蔑视培养可以独立于该领域的专家的希望;创建“全栈人工智能工程师”的目的是训练九天和月亮(算法设计和训练),全能战士,可以发挥五大洋(算法,研究问题和系统方法),他们可以做研究和系统,可以建立系统,建立轮子。

对于企业来说,如果只是为了吸引单一人才的参与,这不是道,只是手术,组织的成长才是本质。在未来,蔑视还将发现和培养更多的人工智能人才,并建立一个“反抗超级英雄联盟”,最终将成为一个强大的团队。