中科院教授王斌加入小米,计算机视觉研究如何
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原标题:旷视科技首席科学家孙剑:计算机视觉研究如何改变我们的生活?

原标题:中科院教授王斌加入小米 AI或主未来沉浮

原标题:安卓版微信接入人脸支付,目前仅支持OPPO Find X

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【手机中国新闻】2018年可以说是AI在手机领域非常火热的一年,众多手机都加入了AI拍照功能,并以此得到了消费者的青睐,但是AI应用于手机并不仅仅止于拍照,更多的领域还在等待着去探索,这也成为众多厂商必争的一个高地。8月28日消息,小米新经济研究中心称,中国科学院信息工程研究所研究员、博士生导师王斌于8月20日正式加入小米集团,任AI实验室自然语言处理首席科学家,负责自然语言处理基础平台的构建及前沿技术的探索与创新。

PingWest品玩8月28日讯,安卓版微信更新至6.7.2后支持了3D结构光人脸支付。微信表示,在支付的整个过程中,用户的人脸信息都没有上传到任何服务器中,不会泄漏,而关键步骤都在TEE(可信执行环境)中进行,TEE的签名凭证无法模仿或篡改,即使手机被ROOT,认证结果也无法被劫持。

图片来源:www.pexels.com

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目前OPPO Find X型号手机已经接入微信人脸支付。返回搜狐,查看更多

撰文 | 邸利会(《知识分子》主笔)

据了解,王斌是国内外知名信息检索与自然语言处理专家,拥有着中科院计算所博士学位,在入职小米之前,王斌在中科院担任多个要职,曾是中科院计算所博导、中科院信工所博导、计算所及信工所信息检索团队负责人,并兼任中国科学院大学教授。承担过国家重点基础研究发展计划(973计划)、国家高技术研究发展计划(863计划)、国家自然科学基金等近30项课题的研究工作。可见王斌教授在该领域是有着极高的话语权的。

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责编 | 陈晓雪

AI方面的竞争说到底其实也是人才的竞争,没有足够的AI方面人才,在后续的持续发力过程中,容易出现“半路夭折”的现象,小米广纳贤良,足以见得其对AI发展的重视,我们有理由相信,未来的小米将充满AI。返回搜狐,查看更多

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计算机视觉,听起来似乎很遥远的一个名词。但它的应用,你一定不会陌生。比如,今天在某些城市,如果乱闯红灯,就可能被路口的摄像头捕捉到。从美颜自拍,到增强现实(AR)、虚拟现实(VR)游戏,还有用无人机在人迹罕至的地区检测高压线路,背后都有计算机视觉的参与。

在这一领域,孙剑博士是其中的佼佼者。

2009年和2016年,孙剑两获计算机视觉领域的顶级会议CVPR(IEEE Conference on Computer Vision andPattern Recognition)最佳论文。2010年,他还入选《MIT技术评论》35岁以下年轻创新者。通过设计152层的神经网络ResNets,孙剑所带领的微软亚洲研究院团队在2015年获得ImageNet和MS COCO比赛的五项第一。

在微软研究院从事研究13年之后,他在2016年7月加入旷视科技,任首席科学家、研究院院长。旷视研究院从事基础以及应用研究,聚焦于深度学习算法、架构和数据科学。最近,孙剑带领的旷视研究院团队获得了COCO和Places挑战赛2017的三项冠军。

在前不久举行的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会发表题为《云、端、芯上的视觉计算》演讲后,孙剑博士接受了《知识分子》的独家专访。他用自己的研究经历说明,计算机视觉研究是如何改变我们的生活的。

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计算机视觉的核心问题一直没变

《知识分子》:1993年到2003年,你一直在西安交通大学读书、做研究,那个时候的计算机视觉的研究面貌跟现在很不一样吧?

孙剑:其实研究的问题是一样的。计算机视觉研究的问题几乎没怎么变,因为核心问题就是研究怎么样去做分类检测、识别跟踪,大致就是这些问题。

西安交大的“人机所”成立已经30多年了,成立之初就叫人工智能与机器人研究所,那时有做图像的,比如有国防项目就是用摄像头看一个车,去跟踪,这样就需要做车的检测、跟踪,跟今天做的是一样的。

也有机器人项目。那个时候国有机器人还很少,我的导师郑南宁老师从日本引进了一台机器臂的设备,我们专门有一个机器人的组来研究怎么去控制这个机器人,学习里面的基本知识,操作机器人抓东西,跟今天的研究也是一样的。目前这个方向已经有很大进展,但是还不够,还需要更大的进展,因为这是更难的问题——感知问题,只是被动的看,怎么能够主动地去和世界交互,这个是更难的。看的话,很容易教计算机,给它一张照片,然后就可以学;但是交互的过程,很难有大规模的交互的例子能提供给计算机,让它理解,所以这个是最难的。

《知识分子》:那个时候,你做什么样的研究?

孙剑:人机所其实早期有很多学数学的老师和博士,最早我们做了很多机器学习的事情。机器学习基本的知识、概念,如何做机器学习,我都是在人机所学习得到的,然后把它运用在计算机视觉上。

举个例子,我自己本科毕业设计时,做了一个硬件设备——硬件电路板,来实现混沌神经网络,当然现在它不是主流。混沌神经网络能够记忆一些模式,是用硬件来实现的,因为当时的算力在CPU上是做不好的,一定要在硬件上来做这件事情。

我读硕士的时候,就是用神经网络来做人脸检测和简单的人脸识别工作。但是,其实当时的人脸识别就仅限于人脸或者是一些车牌这样的识别,能够做到一定地步。我博士做的方向是3D感知,也就是立体匹配。计算机视觉有两大核心问题:一个问题是3D重建;一个问题是识别。这样就把计算机视觉的一些基本问题学习了一下。

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