2016年2月

將門品牌對外發(fā)布，在支持與歡呼聲中成長。

2016年4月

將門技術(shù)社群正式啟動，讓技術(shù)圈為之眼前一亮。

2020年4月

累計10000+高質(zhì)量AI工作者的社群，全面升級為“TechBeat人工智能社區(qū)”。

一年過去，又見四月，將門創(chuàng)投旗下的“TechBeat人工智能社區(qū)”已經(jīng)上線一周年了！

2020.4-2021.4?TechBeat年度成績單

為了鼓勵更多AI工作者加入社區(qū)、進(jìn)行持續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作，我“門”對過去一年中來到社區(qū)分享工作的嘉賓，按照其Talk觀看量、互動量、新媒體傳播度等綜合維度進(jìn)行了人氣排位，評選出Top 30的講者進(jìn)入“2021年度TechBeat紅人榜”，并根據(jù)他們的工作內(nèi)容、學(xué)術(shù)背景，評選出“年度最受歡迎講者”和“年度最具潛力新星”。

“吃水不忘挖井人”，我們也想借此機(jī)會感謝在過去五年中對“將門技術(shù)社群”給予過巨大幫助的AI工作者，為此設(shè)立“社群特別貢獻(xiàn)獎”！

過去一年中

恭喜他們成為TOP30 人氣講者

恭喜以上30位講者入選“2021年度TechBeat紅人榜”！讓我們來詳細(xì)看看他們都分享過哪些工作吧~

年度最受歡迎講者

目前在圖森未來負(fù)責(zé)無人駕駛卡車算法研發(fā)。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于目標(biāo)追蹤領(lǐng)域的全球第一人，參與知名深度學(xué)習(xí)框架MXNet的早期開發(fā)，獲得2014 Google PhD Fellowship。多次在國際數(shù)據(jù)挖掘比賽和計算機(jī)視覺比賽中名列前茅，在計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)頂級會議與期刊上發(fā)表論文40余篇，被引用超過8000次。

往期分享：

●?自動駕駛中的視覺技術(shù)

●?基于LiDAR的3D目標(biāo)檢測新進(jìn)展

李昀燭是MIT EECS四年級在讀博士生，師從Antonio Torralba和Russ Tedrake教授。本科畢業(yè)于北京大學(xué)，曾在斯坦福大學(xué)人工智能實驗室和英偉達(dá)機(jī)器人實驗室實習(xí)。?

他的研究方向是計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人領(lǐng)域的交叉，主要關(guān)注基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人動力學(xué)建模和多模態(tài)感知。他希望自己的研究能夠使機(jī)器人更好地感知環(huán)境，并在動態(tài)環(huán)境中做出更好的決策。

他曾獲得Adobe Research Fellowship和NVIDIA Graduate Fellowship Finalist。他的工作發(fā)表于Nature、CVPR、NeurIPS、ICRA等頂級期刊和會議，并被多個主流媒體如CNN、Forbes、The Economist、MIT Technology Review等報道。

往期分享：

●?基于深度學(xué)習(xí)的動力學(xué)建模、機(jī)器人操作和多模態(tài)感知

●?基于深度學(xué)習(xí)的動力學(xué)建模、物理系統(tǒng)推斷和機(jī)器人操作

趙行，現(xiàn)任清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授，博士生導(dǎo)師。他的主要研究興趣包括計算機(jī)視覺和聽覺，多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)，自動駕駛等機(jī)器人應(yīng)用。在此之前，趙行在麻省理工學(xué)院取得了博士學(xué)位，后于谷歌無人車項目Waymo擔(dān)任研究科學(xué)家。趙行博士的多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作曾被多家主流科技媒體報道，如BBC, NBC, 麻省理工科技評論等。他的工作獲得了2015年ICCP最佳論文獎。他本人入選了2020年福布斯中國U30科學(xué)精英榜。

往期分享：

●?像素之聲—圖像和聲音的跨模態(tài)自監(jiān)督學(xué)習(xí)

●?自動駕駛中的運動預(yù)測

2020年12月加入香港中文大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程系任助理教授，博士生導(dǎo)師。帶領(lǐng)的研究組專注于自然語言理解與生成和計算機(jī)視覺，多模態(tài)深度學(xué)習(xí)，多模態(tài)對話系統(tǒng)，NLP和CV中的機(jī)器學(xué)習(xí)問題等方向。

2018年博士畢業(yè)于美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）計算機(jī)系，博士期間的主要研究方向是自然語言和計算機(jī)視覺的聯(lián)合理解，多模態(tài)深度學(xué)習(xí)等方向。博士畢業(yè)后加入騰訊AI Lab西雅圖實驗室自然語言組（NLP組）任高級研究員，主導(dǎo)完成多個多模態(tài)自然語言和視覺項目。其合作完成的多模態(tài)對話系統(tǒng)在2020年BAAI-JD智源-京東多模態(tài)對話挑戰(zhàn)大賽中獲得第一名。

在CVPR, ACL, NAACL, ICCV, ECCV, NeurIPS等自然語言處理和計算機(jī)視覺國際頂級會議上發(fā)表論文二十余篇，谷歌引用目前累計超過3600次。

往期分享：

●?多模態(tài)自然語言和視覺的聯(lián)合理解與生成

孔濤目前為字節(jié)跳動AI Lab研究員，主要研究興趣為計算機(jī)視覺及機(jī)器人技能學(xué)習(xí)。他于2019年7月博士畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系，導(dǎo)師孫富春教授。

以第一/主要作者在CVPR、ECCV、NeurIPS、TIP等期刊會議發(fā)表論文20余篇，其博士學(xué)位論文被提名為中國人工智能學(xué)會優(yōu)秀博士論文獎，獲得2016年國際機(jī)器人抓取操作競賽冠軍等榮譽。

往期分享：

●?物體實例分割的新進(jìn)展SOLO：按位置分割物體

杜少雷博士現(xiàn)任華盛頓大學(xué)計算機(jī)與工程學(xué)院助理教授。其研究方向為深度學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)和表示學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。

他于2015年在加州大學(xué)伯克利分校獲得本科學(xué)位，2019年在卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系獲得博士學(xué)位，并于2019年至2020年在普林斯頓高等研究院數(shù)學(xué)學(xué)院任博士后。

他的博士論文獲得ACM最佳博士論文獎提名以及AAAISIGAI博士論文獎提名。他已在機(jī)器學(xué)習(xí)頂級會議COLT, ICML, ICLR, NeurIPS等發(fā)表三十余篇論文，并在這些會議中任領(lǐng)域主席。

往期分享：

●?超寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)切向核

楊奎元，現(xiàn)任深動科技首席科學(xué)家，負(fù)責(zé)自動駕駛系統(tǒng)中的感知、預(yù)測和規(guī)劃。他于2012年獲中科大博士學(xué)位后，加入微軟亞洲研究工作至2017年。

他的研究興趣包括自動駕駛、計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)，目標(biāo)是以扎實的工程實現(xiàn)為基礎(chǔ)，大量觀測及有效執(zhí)行為前提，通過快速迭代進(jìn)化人工智能。

他帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)的智能算法，已成功落地于轎車、卡車、飛機(jī)、火車等交通工具，部分基礎(chǔ)研究成果已發(fā)表于CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等。

往期分享：

●?自動駕駛中的幾何及語義

2006年于上海交通大學(xué)計算機(jī)系博士畢業(yè)后進(jìn)入法國國立計算機(jī)與自動化研究所進(jìn)行博士后研究；在圖形學(xué)與動畫領(lǐng)域有數(shù)十年研究與工作經(jīng)驗。曾擔(dān)任歐洲圖形學(xué)工業(yè)主席，百科全書計算機(jī)圖形學(xué)與游戲的工業(yè)主席以及美國計算機(jī)學(xué)會《娛樂計算》的高級副主編。

在國際頂級期刊和會議IEEE CG&A, SIGGRAPH Symposium on Animation, Eurographics等發(fā)表論文12篇，擁有德國發(fā)明專利四項。?

曾在德國Crytek研發(fā)部擔(dān)任項目總監(jiān)和技術(shù)總監(jiān)，創(chuàng)建了Cinebox團(tuán)隊，并參與CryEngine引擎的研發(fā)。深度參與了次世代游戲《孤島危機(jī)2》、Xbox One首發(fā)大作《羅馬之子》的研發(fā)；與好萊塢一起將游戲技術(shù)應(yīng)用于影視特效制作，并應(yīng)用到影視作品《移動迷宮2》與《猩球崛起：黎明之戰(zhàn)》等影視項目的制作。

往期分享：

●?第四次工業(yè)革命的浪尖：圖形技術(shù)

唐杉博士，先后在ST-Ericsson，中科院計算所，紫光展銳，新思科技供職，目前為壁仞科技研究院執(zhí)行院長，具有多年芯片設(shè)計和相關(guān)技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗。除了參與過多款芯片的一線開發(fā)工作，唐杉還在先進(jìn)信號處理技術(shù)及其芯片實現(xiàn)，異構(gòu)多核處理器SoC架構(gòu)，專用領(lǐng)域計算，ESL設(shè)計方法學(xué)，AI芯片自動化協(xié)同設(shè)計等領(lǐng)域進(jìn)行過深入的研究。?

唐杉近幾年主要關(guān)注以AI芯片為代表的新型計算架構(gòu)和相關(guān)的軟硬件技術(shù)，發(fā)表大量技術(shù)文章，并參與撰寫清華大學(xué)《人工智能芯片技術(shù)白皮書（2018）》。

往期分享：

●?AI芯片技術(shù)發(fā)展

聲揚科技聯(lián)合創(chuàng)始人，首席科學(xué)家，擁有超過10年語音研發(fā)經(jīng)驗，曾任聯(lián)芯科技多媒體技術(shù)團(tuán)隊負(fù)責(zé)人，帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)嵌入式多媒體平臺，擁有國內(nèi)外多項專利。

原華南理工大學(xué)副教授，香港科技大學(xué)博士。

往期分享：

●?用聲音證明“你是你”，深入淺出帶你了解聲紋識別

王言治，現(xiàn)為美國東北大學(xué)電子與計算機(jī)工程系助理教授。他于2009年獲得清華大學(xué)學(xué)士學(xué)位，2014年獲得南加州大學(xué)博士學(xué)位。

他的研究方向為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的模型壓縮與平臺加速。自2018年09月以來，他的研究成果創(chuàng)造了在各大代表性深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上最高的模型壓縮率。他在基于AQFP超導(dǎo)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速方面的工作是迄今為止所有硬件設(shè)備中能效最高的。他最近的研究成果CoCoPIE可以利用現(xiàn)成的移動設(shè)備在幾乎所有的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用上實現(xiàn)實時性能，其加速性能超過同類型其他各類加速框架的達(dá)180倍。

他的工作被廣泛發(fā)表在頂級會議和期刊上，被引用超過8300次。他發(fā)表的論文曾獲5次最佳論文獎和頂級論文獎，1篇Communications of ACM專題文章，另有10次最佳論文提名和4次熱門論文獎。他曾獲美國陸軍青年研究員計劃獎（YIP）、馬薩諸塞州橡子創(chuàng)新獎（Acorn Innovation Award）、謝明學(xué)者獎（Ming Hsieh Scholar Award），以及谷歌、英特爾、MathWorks、Snap等公司的其他研究獎項。他的3名博士/博士后學(xué)生成為康涅狄格大學(xué)、克萊姆森大學(xué)和德克薩斯農(nóng)工大學(xué)（Corpse Christi）的終身制教師。"

往期分享：

●?如何實現(xiàn)最優(yōu)的移動端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速

現(xiàn)任阿里巴巴集團(tuán)副總裁/高級研究員，達(dá)摩院人工智能中心、城市大腦實驗室負(fù)責(zé)人。?

華博士是美國電氣與電子工程師協(xié)會會士(IEEE Fellow)，美國計算機(jī)協(xié)會杰出科學(xué)家(ACM Distinguished Scientist)；2008年獲MIT技術(shù)評論“全球35個35歲以下杰出青年創(chuàng)新者”稱號(TR35)。?

于1996年和2001年畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，分別獲學(xué)士和博士學(xué)位；之后先后工作于微軟亞洲研究院，微軟美國必應(yīng)搜索引擎，以及微軟美國研究院，從事多媒體、計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研發(fā)工作。2015年4月加入阿里巴巴，任搜索事業(yè)部資深總監(jiān)/研究員；2016年加入阿里巴巴iDST，負(fù)責(zé)云上視覺智能計算的技術(shù)研發(fā)。他的研發(fā)興趣在大規(guī)模視覺人工智能領(lǐng)域，包括視覺分析、識別、搜索和挖掘等。?

華博士在國際主流會議和期刊上發(fā)表論文200余篇，擁有專利90余項。曾擔(dān)任多個學(xué)術(shù)期刊的副主編以及ACM Multimedia等頂級學(xué)術(shù)會議的程序委員會主席，并獲得多個國際會議及期刊的最佳論文獎。華博士將擔(dān)任多媒體智能領(lǐng)域頂級國際學(xué)術(shù)會議ACM Multimedia 2020年大會主席。

往期分享：

●?人工智能新基建—視覺AI中臺探索與實踐

主要研究方向是多接觸的機(jī)器人操作(Contact-Rich Manipulation), 包括機(jī)器人再抓取(Regrasping), In-Hand Manipulation等。在對以上問題的運動規(guī)劃、力控制和抗擾控制領(lǐng)域提出新的方法。

曾多次擔(dān)任RSS，ICRA，IROS，RAL，TRO等機(jī)器人頂級會議及期刊審稿人。本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動化系，曾擔(dān)任清華火神隊隊長在2014國際機(jī)器人足球賽中取得人形組AdultSize第三名。

往期分享：

●?Hybrid Servoing：抗擾動的機(jī)器人操作執(zhí)行方法

韓松，麻省理工電子工程和計算機(jī)科學(xué)系助理教授，在斯坦福大學(xué)獲得博士學(xué)位，研究重點是高效的深度學(xué)習(xí)計算。他提出的深度壓縮技術(shù)可以在不損失神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度的前提下大幅縮小網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，并且在硬件實現(xiàn)的高效推理引擎中首次探索了模型剪枝和參數(shù)稀疏化在深度學(xué)習(xí)加速器中的應(yīng)用。?

韓松曾獲ICLR' 16和FPGA' 17最佳論文獎，亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)研究獎，索尼學(xué)院獎和Facebook學(xué)院獎。因其在“深度壓縮”技術(shù)上的貢獻(xiàn)，被《MIT Technology Review》評為“35歲以下的35名杰出創(chuàng)新者”。此外，憑“加速機(jī)器學(xué)習(xí)的高效算法和硬件”獲得NSF職業(yè)獎。?

往期分享：

●?NeurIPS‘20線上活動回顧 | MIT HAN Lab

胡瀚，現(xiàn)任微軟亞洲研究院視覺計算組首席研究員，2008年獲得清華大學(xué)本科學(xué)位，2014年獲得清華大學(xué)博士學(xué)位 (師從周杰教授)，博士論文獲2016年中國人工智能學(xué)會優(yōu)秀博士論文獎。2012年10月至2013年4月，在美國賓夕法尼亞大學(xué)訪問 (師從史建波教授)。2016年12月加入MSRA之前，在百度深度學(xué)習(xí)研究所 (IDL) 工作。

往期分享：

●?NeurIPS'20 線上活動回顧 | 微軟亞洲研究院·視覺計算組

? ?年度最具潛力新星? ?

胡慶擁，牛津大學(xué)計算機(jī)系博士三年級在讀學(xué)生，師從Niki Trigoni和Andrew Markham教授。主要研究方向為大場景三維點云的處理，包括語義分割、實例分割以及點云配準(zhǔn)。相關(guān)論文發(fā)表于IEEE TPAMI, CVPR, NeurIPS等。

往期分享：

●?大場景三維點云語義理解及配準(zhǔn)

周博宇是HKUST電子與計算機(jī)工程系（ECE）機(jī)器人方向三年級博士生，師從沈邵劼教授。本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)。

他的研究方向是空中機(jī)器人、運動規(guī)劃、自主導(dǎo)航、自主探索、稠密建圖和集群。他在TRO、RAL、ICRA、IROS、ISRR等機(jī)器人領(lǐng)域頂級期刊/會議發(fā)表論文十余篇，其工作曾被IEEE Spectrum、機(jī)器之心等媒體報道。

往期分享：

●?空中機(jī)器人在未知環(huán)境中的快速自主探索

石冠亞，本科畢業(yè)于清華大學(xué)，目前在加州理工學(xué)院計算與數(shù)學(xué)科學(xué)(CMS)系的控制與動力系統(tǒng)(CDS)方向攻讀博士學(xué)位。

他的主要研究方向是控制理論和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，以及在機(jī)器人中的應(yīng)用。他在TRO、ICRA、L4DC、NeurIPS、RAL等多個機(jī)器人、控制和機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級會議/期刊發(fā)表論文十余篇，研究成果多次被雅虎新聞、Import AI、Engadget、Caltech新聞等多家媒體報道。他曾先后在商湯科技深度學(xué)習(xí)算法組和英偉達(dá)AI算法組實習(xí)。

往期分享：

●?深度學(xué)習(xí)與控制理論的可靠結(jié)合以及在機(jī)器人中的應(yīng)用

●?在線優(yōu)化、控制和學(xué)習(xí)的結(jié)合：魯棒性和復(fù)雜度分析

劉志健，麻省理工學(xué)院第三年在讀博士生。他的導(dǎo)師是韓松教授。此前，他2018年從上海交通大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，于2020年從麻省理工學(xué)院獲得碩士學(xué)位。

他的研究方向主要是高效和硬件友好的深度學(xué)習(xí)及其在三維計算機(jī)視覺中的應(yīng)用。他的工作曾被MIT News和NVIDIA News報道。

往期分享：

●?高效、自動化的三維深度學(xué)習(xí)

唐昊天，麻省理工學(xué)院電子工程與計算機(jī)科學(xué)系一年級博士生，他的導(dǎo)師是韓松教授，研究方向為高效機(jī)器學(xué)習(xí)與計算機(jī)系統(tǒng)。在2020年7月，他從上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院計算機(jī)系獲得工學(xué)學(xué)士學(xué)位。

此前，他曾在高效三維視覺領(lǐng)域參與提出PVCNN (NeurIPS 2019 spotlight)和SPVNAS (ECCV 2020)等已經(jīng)在現(xiàn)實應(yīng)用中被部署的算法。

往期分享：

●?高效、自動化的三維深度學(xué)習(xí)

楊宇喆，MIT EECS三年級在讀博士生，師從Dina Katabi教授。本科畢業(yè)于北京大學(xué)。他的研究方向是機(jī)器學(xué)習(xí)、無線感知系統(tǒng)和醫(yī)療AI領(lǐng)域的交叉，主要關(guān)注基于深度學(xué)習(xí)的無接觸式的人體健康感知與監(jiān)測。

此外，他也致力于開發(fā)更加魯棒的機(jī)器學(xué)習(xí)算法與模型，以及更高效的強化學(xué)習(xí)算法。他的工作發(fā)表于ICML、CVPR、NeurIPS、ICLR等頂級期刊和會議，并被多個主流媒體如MIT Technology Review，TechCrunch，Engadget等報道。

往期分享：

●?數(shù)據(jù)不平衡學(xué)習(xí)：從半監(jiān)督、自監(jiān)督、到不平衡回歸

呂月明，悉尼科技大學(xué)在讀博士生，師從 Ivor W. Tsang. ?本科碩士均畢業(yè)于華南理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院。曾作為SPC/PC/Reviewer學(xué)術(shù)服務(wù)于IJCAI, AAAI, AISTATS, ?ICML, NeurIPS, ICLR等。

他的研究方向是統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化，主要集中在近似理論、核函數(shù)方法、learning theory、黑盒優(yōu)化、魯棒性學(xué)習(xí)等。曾在 ICML、 NeurIPS、 ICLR 上以第一作者發(fā)表相關(guān)論文。

往期分享：

●?高效黑盒積分近似和優(yōu)化

葛藝瀟，香港中文大學(xué)多媒體實驗室三年級博士生，師從李鴻升教授與王曉剛教授。本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)自動化學(xué)院。

目前主要研究方向為計算機(jī)視覺中的表征學(xué)習(xí)，包括無監(jiān)督學(xué)習(xí)、解耦學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)等，及其在圖像檢索、圖像生成上的應(yīng)用。以第一作者身份在NeurIPS、ICLR、CVPR、ECCV等會議中發(fā)表多篇論文。

往期分享：

●?無監(jiān)督及領(lǐng)域自適應(yīng)的目標(biāo)重識別

康國梁，2019年 3 月從悉尼科技大學(xué)獲得計算機(jī)博士學(xué)位，導(dǎo)師為楊易教授。現(xiàn)在是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)學(xué)院博士后，導(dǎo)師是Alexander Hauptmann。

他的研究興趣和方向包括深度學(xué)習(xí)，無監(jiān)督域適應(yīng)，語義分割和視頻分析。他在國際頂級期刊（TPAMI等）和頂級會議（NeurIPS, CVPR, ICCV, ECCV, AAA, IJCAI等）發(fā)表文章 16 篇。

往期分享：

●?領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割和物體識別

李珽光，博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)，師從孟慶虎教授。曾于斯坦福大學(xué)人工智能實驗室交流訪問，受Jeannette Bohg教授和Wenzhen Yuan博士指導(dǎo)。本科畢業(yè)于南京大學(xué)自動化系。

主要研究方向是強化學(xué)習(xí)在機(jī)器人自主探索與機(jī)械手內(nèi)操作（in-hand manipulation），曾在ICRA/IROS發(fā)表多篇論文，曾獲ROBIO 2017最佳會議論文提名（best conference paper finalist）。

往期分享：

●?ICRA 2020: 一種基于層次強化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

馬寧寧，香港科技大學(xué)計算機(jī)系在讀博士，師從權(quán)龍教授和孫劍博士。主要研究方向為計算機(jī)視覺和高性能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，代表性工作包括ShuffleNetV2，WeightNet，F(xiàn)ReLU 等。

往期分享：

●?視覺激活函數(shù)新進(jìn)展

楊輝，目前擔(dān)任ImageDT圖匠數(shù)據(jù)高級算法工程師，主要研究計算機(jī)視覺和自然語言處理相關(guān)技術(shù)在新零售場景環(huán)境下的應(yīng)用，在特征抽取、分割、分析等方面有獨特的見解，相關(guān)論文發(fā)表在ICSE/ECCV等會議上。

往期分享：

●?PlugNet: 一種基于可插拔的超分辨率學(xué)習(xí)單元的低質(zhì)文本識別方法

李家琛，加州大學(xué)伯克利分校五年級博士生，主要研究方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機(jī)視覺等方法，以及它們在自動駕駛，機(jī)器人，多智能體關(guān)系推理，行為預(yù)測和決策規(guī)劃等問題中的應(yīng)用。

他在NeurIPS/ICRA/IROS/TITS等多個機(jī)器學(xué)習(xí)/機(jī)器人/智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的頂級會議/期刊發(fā)表論文十余篇，并擔(dān)任多個期刊和會議的編委及審稿人。?

往期分享：

●?多智能體交互系統(tǒng)中的動態(tài)關(guān)系推理

田值，澳大利亞阿德萊德大學(xué)計算機(jī)科學(xué)專業(yè)三年級博士生，導(dǎo)師為沈春華老師。他的主要研究方向為實例識別，包括目標(biāo)檢測，實例分割等。

他已在CVPR/ICCV/ECCV發(fā)表多篇文章。其中一些文章已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)流行的算法，比如目標(biāo)檢測算法FCOS和文字檢測算法CTPN。他還獲得了2019年的Google PhD Fellowship。

往期分享：

●?從目標(biāo)檢測到實例分割 – 簡單有效的實例識別

蔡涵，麻省理工學(xué)院博士二年級，指導(dǎo)教授韓松。研究興趣在機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是高效深度學(xué)習(xí)、自動機(jī)器學(xué)習(xí)以及它們在真實場景中的應(yīng)用。

往期分享：

●?用于高效深度學(xué)習(xí)的硬件感知自動機(jī)器學(xué)習(xí)

過去五年

他們，對社群建設(shè)做出了巨大貢獻(xiàn)

“萬事開頭難”，社群的建立更是如此。從零到一、形成口碑、人才聚集、社群效應(yīng)，每一步都離不開愿意傾心信任、無私幫助將門技術(shù)社群的人們。在社群成立五周年之際，我們由衷地感謝所有支持社區(qū)建設(shè)的群友們，在此無法將所有人一一列出，于是我們選出在各個方面具有代表性的群友，為他們頒發(fā)“社群特別貢獻(xiàn)獎”！

他們之中，有的人在社群成立伊始就非常認(rèn)同將門技術(shù)社群的價值，愿意首次公開分享自己的最優(yōu)質(zhì)的工作，安利給身邊同行的AI小伙伴，讓更多志同道合之人加入社群學(xué)習(xí)和成長，進(jìn)一步幫助我們樹立信念和口碑；

有的人基于自己的經(jīng)驗和觀察，為社群的線上、線下活動策劃提出諸多建設(shè)性建議，幫助我們不斷創(chuàng)新活動形式，豐富社群文化；

還有的人因為認(rèn)同、因為喜愛，百忙之中克服種種困難，為觀眾帶來極具意義的技術(shù)內(nèi)容輸入……

如果你想親自來到TechBeat分享，或者推薦身邊閃閃發(fā)光但是尚未入駐社區(qū)的AI工作者，為社區(qū)壯大貢獻(xiàn)自己的力量——歡迎填寫下方表單自薦/推薦，說不定明年的TechBeat紅人榜，就出現(xiàn)了你的名字！

報名成為講者

▼

?自薦 / 推薦?

單人Talk | 團(tuán)隊專場 |?錄播or直播 |?閉門交流

多種方式任你選擇！

推薦講者成功也有獎勵哦~

And then？

人氣講者專訪

一篇榜單、一個鏈接、一場Talk，肯定不足以讓你全面了解這些人氣講者，后續(xù)我們會推出AI工作者人物專訪欄目——【AI紅人薈】，帶領(lǐng)大家走進(jìn)AI人的世界，感受來自青年科學(xué)家們的榜樣力量。最后，借此機(jī)會感謝所有讀到這里的朋友對將門創(chuàng)投、對TechBeat的關(guān)注和支持，更加感謝你在AI領(lǐng)域的堅持和執(zhí)著！在AI升級之路上，與我“門”一起：

關(guān)于我“門”

▼

將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術(shù)驅(qū)動型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機(jī)構(gòu)，旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務(wù)、將門技術(shù)社群以及將門創(chuàng)投基金。
將門成立于2015年底，創(chuàng)始團(tuán)隊由微軟創(chuàng)投在中國的創(chuàng)始團(tuán)隊原班人馬構(gòu)建而成，曾為微軟優(yōu)選和深度孵化了126家創(chuàng)新的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。
如果您是技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)，不僅想獲得投資，還希望獲得一系列持續(xù)性、有價值的投后服務(wù)，歡迎發(fā)送或者推薦項目給我“門”:?bp@thejiangmen.com