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| 本文作者： 奕欣 | 2018-07-12 17:34 |
「AI 影響因子」是雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評論旗下數(shù)據(jù)庫項目，旨在呈現(xiàn)國內(nèi)企業(yè)研究院學(xué)術(shù)&開發(fā)實力，為高校學(xué)生及從業(yè)者提供在會議/期刊論文、數(shù)據(jù)集比賽及開發(fā)項目三大領(lǐng)域的橫向?qū)Ρ葏⒖?。此外，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論也整合了諸如與高校實驗室合作、學(xué)術(shù)會議贊助等企業(yè)活動，嘗試為讀者們提供一個全面的數(shù)據(jù)平臺。
距離「AI 影響因子」上線已經(jīng)三個月時間，4 月份及 5 月份我們相繼推出 「AI 影響因子」的相關(guān)盤點：
AI 科技評論六月份與各個企業(yè)點對點聯(lián)系，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行整理上線。曠視科技、阿里巴巴達(dá)摩院憑借出色表現(xiàn)，領(lǐng)跑六月AI影響因子數(shù)據(jù)庫。
京東金融與清華大學(xué)的 IJCAI 2018 錄用論文《GeoMAN: Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Prediction（基于多層注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地理傳感器時間序列預(yù)測）》使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，解決了一個通用的地理時間序列預(yù)測問題，不僅成功預(yù)測了中國東南某城市自來水管網(wǎng)的水質(zhì)，在空氣質(zhì)量預(yù)測上同樣得到了驗證，還可用于交通預(yù)測中，且效果超過現(xiàn)有的方法。
在 CVPR 2018 上，成立于 2011 年的曠視科技今年在 CVPR 上共有 1 篇 spotlight 論文及 7 篇 poster 論文被主會收錄。包括 ShuffleNet 移動端低功耗設(shè)備模型、語義分割的判別特征網(wǎng)絡(luò) DFN、優(yōu)化解決密集遮擋問題的 RepLoss 、通過角點定位和區(qū)域分割檢測場景文本的全新算法，以及能復(fù)原扭曲文檔圖像的 DocUNet 等多項技術(shù)，向與會學(xué)者們展現(xiàn)了他們在學(xué)術(shù)研究上的實力。
CVPR 2018 | 8篇論文、10+Demo、雙料挑戰(zhàn)賽冠軍，曠視科技掀起CVPR產(chǎn)學(xué)研交流熱潮
第十六屆北美計算語言學(xué)會議 NAACL 于 6 月初在美國路易斯安那州的新奧爾良召開。NAACL 是自然語言處理與計算語言學(xué)領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議之一。在語言學(xué)習(xí)建模競賽中，國內(nèi)人工智能企業(yè)先聲教育在英語組賽事中奪得第一。其他參賽者包括來自全球頂尖學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究團隊，如劍橋大學(xué)、紐約大學(xué)、加利福尼亞大學(xué)等。
2018 NAACL語言學(xué)習(xí)建模競賽：英語組冠軍先聲教育展望自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)
在今年 CVPR 2018 上，曠視科技也分別在兩項挑戰(zhàn)賽上斬獲單項雙料冠軍——AVA 和 WAD。
ActivityNet Challenge（ActivityNet Large-Scale Activity Recognition Challenge）旨在進(jìn)一步拓展視頻語義理解的邊界。其中的 Task B——時空行為定位（Spatio-temporal Action Localization）依據(jù) AVA 數(shù)據(jù)集，試圖評估算法對人類行為時空信息的定位能力，其中每個標(biāo)注的視頻片段連續(xù)且超過 15 分鐘，包含多個主體，每個主體有多個行為；在 #1 (Vision Only) 以及 #2 (Full) 兩個挑戰(zhàn)賽中，曠視科技均獲得第一名。
WAD（Workshop on Autonomous Driving）同樣是一項由 CVPR 2018 workshop 主辦的自動駕駛識別挑戰(zhàn)賽，其中的 Task 4 ——實例視頻分割（Instance-level Video Segmentation）要求參賽者在一幀之內(nèi)實現(xiàn)對移動物體（比如汽車和行人）實例級別的分割。
CVPR 2018 | 8篇論文、10+Demo、雙料挑戰(zhàn)賽冠軍，曠視科技掀起CVPR產(chǎn)學(xué)研交流熱潮
阿里巴巴達(dá)摩院機器智能技術(shù)實驗室語音識別團隊于即日推出了新一代語音識別模型——DFSMN，與此同時團隊已將這一模型開源。
這一模型正是在國際聲學(xué)會議 ICASSP 2018 上做 oral 報告的 DFSMN（深度前饋序列記憶網(wǎng)絡(luò)）。DFSMN 使用基于 BLSTM 的統(tǒng)計參數(shù)語音合成系統(tǒng)作為基線系統(tǒng)，采用廣泛使用的跳躍連接技術(shù)，在執(zhí)行反向傳播算法時，梯度可以繞過非線性變換。而官方介紹，對比目前業(yè)界使用最為廣泛的 LSTM 模型，訓(xùn)練速度更快、識別準(zhǔn)確率更高。采用全新 DFSMN 模型的智能音響或智能家居設(shè)備，相比前代技術(shù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度提到了 3 倍，語音識別速度提高了 2 倍。
Part.4 企業(yè)活動
云從，百度聯(lián)合舉辦「中國首屆生物特征識別大賽」。本次題目為開發(fā)式賽題，參賽者可以根據(jù)不同視角，如學(xué)生、老師、學(xué)校管理者等，從他們的角度出發(fā)，結(jié)合人臉識別，利用云從人臉識別 SDK 開發(fā)不同的應(yīng)用產(chǎn)品。產(chǎn)品類型可包含手機 APP、PC 軟件；插件、公眾賬號（H5）、小程序；智能硬件等。
同時，百度也作為協(xié)辦方參加了該賽事的命題。
第 22 屆機器人足球世界杯（RoboCup）上，在來自 35 個國家的 5000 多個機器人中，優(yōu)必選和清華大學(xué)聯(lián)合組成的火神（Hephaestus）隊最終在人形機器人成人組（AdultSize）的技術(shù)挑戰(zhàn)賽和一對一足球比賽中分別獲得亞軍和季軍。
RoboCup 是當(dāng)前國際上級別最高、規(guī)模最大、影響力最廣泛的機器人賽事，不僅是一項綜合性的國際活動，同時也是學(xué)術(shù)成分最高的賽事之一，其目的是通過一個易于評價的標(biāo)準(zhǔn)平臺促進(jìn)人工智能與機器人技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)是在 2050 年前后能組建一支機器人足球隊?wèi)?zhàn)勝當(dāng)年的人類世界杯冠軍。
雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評論旗下數(shù)據(jù)庫項目「AI 影響因子」：
「AI 影響因子」是一個呈現(xiàn)國內(nèi)企業(yè)研究院學(xué)術(shù)&開發(fā)實力的數(shù)據(jù)庫，為高校學(xué)生及從業(yè)者提供在會議/期刊論文、數(shù)據(jù)集比賽及開發(fā)項目三大領(lǐng)域的橫向?qū)Ρ葏⒖肌４送?，AI 科技評論也整合了諸如與高校實驗室合作、學(xué)術(shù)會議贊助等企業(yè)活動，嘗試為讀者們提供一個全面的數(shù)據(jù)平臺。
從會議/期刊論文出發(fā)，AI 科技評論以「中國計算機學(xué)會 CCF 推薦國際學(xué)術(shù)期刊會議」1 所推薦的國際學(xué)術(shù)會議及期刊為主要標(biāo)準(zhǔn)，向企業(yè)研究院征集統(tǒng)計該年會議/期刊被錄用的論文，以作為評選標(biāo)準(zhǔn)的一部分。此外，以 ICLR 為代表的新生會議也在 AI 科技評論的評選考慮范圍之內(nèi)。
從比賽出發(fā)，AI 科技評論圍繞目前國際與國內(nèi)較受認(rèn)可的比賽（包括但不限于數(shù)據(jù)競賽平臺 Kaggle 的下屬比賽、各類數(shù)據(jù)庫競賽等），向企業(yè)研究院征集統(tǒng)計該年獲得優(yōu)秀名次的賽事，以作為評選標(biāo)準(zhǔn)的一部分。
從開發(fā)項目出發(fā)，圍繞發(fā)起開源項目/工具及相關(guān)更新，企業(yè)研究院所構(gòu)建的開源生態(tài)同樣是 AI 科技評論密切關(guān)注的領(lǐng)域。
這三部分的內(nèi)容將幫助學(xué)術(shù)青年更客觀、更全面地了解企業(yè)研究院在不同領(lǐng)域上的側(cè)重點，做到有的放矢。與此同時，這三部分的內(nèi)容也為企業(yè)研究院在「AI 影響因子」上的展示提供翔實而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并作為「AI 影響因子」數(shù)據(jù)庫及衍生榜單的重要標(biāo)準(zhǔn)。
除此之外，「AI 影響因子」數(shù)據(jù)庫還將收錄企業(yè)研究院的一些企業(yè)相關(guān)活動，如人事變動、高校合作、會議贊助等。
AI 影響因子官網(wǎng)：http://www.ozgbdpf.cn/aiWeights
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