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| 本文作者： AI科技評論 | 2018-08-09 09:45 |
「AI 影響因子」是雷鋒網(wǎng)學術(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)研究院學術(shù)&開發(fā)實力，為高校學生及從業(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送猓卒h網(wǎng) AI 科技評論也整合了諸如與高校實驗室合作、學術(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)四個月時間，4 月份至 6 月份我們相繼推出三篇「AI 影響因子」的相關(guān)盤點：
AI 影響因子：4 月份都有哪些企業(yè)研究院在影響你？
AI 科技評論七月份與各個企業(yè)點對點聯(lián)系，并將數(shù)據(jù)進行整理上線。騰訊 AI Lab 憑借多篇論文上榜七月活躍榜，阿里巴巴、百度也憑借多篇論文獲得關(guān)注。
本月有多個學術(shù)頂會召開，包括 ACL、IJCAI 及 ICML 等，圍繞這些學術(shù)頂會，AI 科技評論或赴現(xiàn)場做深入報道，或邀請青年學生帶來一手資料，全方面展現(xiàn)了學術(shù)頂會的趨勢。與此同時，7 月份也成為了各家企業(yè)研究院收獲的季節(jié)。
鑒于 7 月召開了多場學術(shù)會議，不少中國企業(yè)在其中發(fā)起了不同等級的贊助，AI 科技評論已對企業(yè)進行相應加分，在此不再贅述。
騰訊 AI Lab 在 ACL 2018 上有五篇入選論文，涉及到神經(jīng)機器翻譯、情感分類和自動評論等研究方向；在 ICML 上共有 16 篇論文入選，相比起去年的 4 篇論文有較大進步，研究內(nèi)容包括新模型與新框架、分布式與去中心化、及機器學習優(yōu)化方法與理論研究等。
京東 AI 研究院易津峰錄用論文《Attacking Visual Language Grounding with Adversarial Examples: A Case Study on Netural Image Captioning》。
京東硅谷研發(fā)中心 Shengqi Yang 錄用論文《A Multi-lingual Multi-task Architecture for Low Resource Sequence Labeling》。
百度自然語言處理部共有四篇論文被 ACL 2018 主會錄用，此外 DuReader 數(shù)據(jù)集及相應改進評測方法兩篇論文被 ACL 2018 閱讀理解研討會 workshop 錄用。
阿里巴巴 在 IJCAI 2018 有 3 篇論文被錄用，在 SIGIR 上有 2 篇論文被錄用。
ACL 錄用論文：《Modeling Past and Future for Neural Machine Translation》本文提出的模型在中英，德英和英法三個標準數(shù)據(jù)集上可以顯著地提高基線系統(tǒng)的性能，并且相比于覆蓋率模型獲得更好的翻譯質(zhì)量和對齊質(zhì)量。
美圖云視覺技術(shù)部門和中科院自動化所的研發(fā)人員在 ECCV 上有 1 篇論文被錄用，提出了一種引入局部特征交互感知的自注意機制模型，應用于視頻行為分類任務。
美圖云聯(lián)合中科院，提出基于交互感知注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡的行為分類技術(shù) | ECCV 2018
由阿里巴巴「圖像和美」團隊聯(lián)合香港理工大學紡織及服裝學系、英國紡織協(xié)會聯(lián)合舉辦的 2018 FashionAI 全球挑戰(zhàn)賽于 7 月進行答辯，早稻田大學博士研究生李瑋特的單人團隊 bilibili 摘得關(guān)鍵點賽道的冠軍獎項；來自西安交通大學的禾思眾成團隊在服飾屬性賽道獲得冠軍。
針對多文檔閱讀理解任務，百度自然語言處理團隊發(fā)布了面向真實搜索應用的最大中文開放領(lǐng)域閱讀理解數(shù)據(jù)集 DuReader（包含 30 萬問題、150 萬文檔和 72 萬答案），并基于此數(shù)據(jù)集舉辦了 2018 中文閱讀理解技術(shù)評測（http://mrc2018.cipsc.org.cn/），評測共有 1062 個隊伍報名，累計提交結(jié)果 1489 次。該評測推動了機器閱讀理解技術(shù)，尤其是中文閱讀理解技術(shù)的發(fā)展。
阿里巴巴「圖像和美」團隊發(fā)布了業(yè)界首個同時滿足服飾專業(yè)性和機器學習要求的大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集 ，包括服飾關(guān)鍵點定位、服飾基礎(chǔ)屬性識別等任務。數(shù)據(jù)集中使用的所有圖像數(shù)據(jù)全部來源于電商真實場景，從各個季節(jié)、類目等維度的上億的服裝數(shù)據(jù)中采樣得到，從而保證了數(shù)據(jù)的多樣性。
作為人工智能領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)，地平線先后成立研究院和工程院，可以說是動作頻頻。地平線 CTO 吳強博士就這一系列布局，從戰(zhàn)略方向、產(chǎn)品落地、核心競爭力等方面，與雷鋒網(wǎng)展開討論，同時也表達了他們對人才的迫切需求。
此外，今年7月份，業(yè)內(nèi)知名深度學習專家徐偉已確認加入地平線，并任地平線通用 AI 首席科學家（Chief Scientist of General AI）。地平線正在美國硅谷建立通用AI實驗室，并在全球范圍內(nèi)招募 AI 人才。徐偉未來將全權(quán)負責地平線硅谷通用 AI 實驗室所有工作。
在 ACL 2018 上，主席 Marti Hearst 正式宣布成立國際計算語言學協(xié)會亞太地區(qū)分會（AACL，The Asia-Pacific Chapter of the ACL），百度高級副總裁、ACL 前任主席王海峰將出任 AACL 創(chuàng)始主席。建立 AACL 將進一步促進亞太地區(qū) NLP 研究的發(fā)展，推動區(qū)域內(nèi) NLP 研究者和從業(yè)者的合作與交流。
國際電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）日前宣布，DJI 大疆創(chuàng)新創(chuàng)始人汪滔及其導師李澤湘教授獲得了 2019 IEEE 機器人與自動化大獎（IEEE Robotics and Automation Award）。這一獎項是全球工程技術(shù)領(lǐng)域最重要的獎項之一，也是機器人學術(shù)界最為關(guān)注的頂級榮譽之一。
IEEE Fellow、美國德克薩斯大學圣安東尼奧分校計算機系教授、教育部長江講座教授田奇加入華為諾亞方舟實驗室，任計算視覺首席科學家，主導視覺方向的前沿研究，并落實在平安城市、終端手機、自動駕駛、網(wǎng)絡運維大腦等方向上的算法競爭力。同月，愛爾蘭都柏林城市大學教授、自然語言處理和機器翻譯領(lǐng)域?qū)＜覄⑷翰┦浚郊尤肴A為諾亞方舟實驗室，任語音語義首席科學家，主導語音和自然語言處理領(lǐng)域的前沿研究和技術(shù)創(chuàng)新。
杉數(shù)科技舉辦了第二屆 AI 大師圓桌會，邀請到了相應領(lǐng)域的國內(nèi)外優(yōu)秀甚至是頂尖的 AI 學者為與會者進行分享。
鯨算科技在 ICML 上進行銀牌贊助，并通過發(fā)起「幫助鯨算集團降低 10% 的產(chǎn)品風險，即有機會獲得巨額獎金」的「百萬挑戰(zhàn)」，鯨算科技立足頂級高端技術(shù)，在 ICML 上斥資重金招賢納士，也表現(xiàn)出了滿滿的誠意。
以上便是 AI 影響因子 7 月活躍企業(yè)的主要信息。
雷鋒網(wǎng)學術(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)研究院學術(shù)&開發(fā)實力的數(shù)據(jù)庫，為高校學生及從業(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送猓珹I 科技評論也整合了諸如與高校實驗室合作、學術(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「中國計算機學會 CCF 推薦國際學術(shù)期刊會議」1 所推薦的國際學術(shù)會議及期刊為主要標準，向企業(yè)研究院征集統(tǒng)計該年會議/期刊被錄用的論文，以作為評選標準的一部分。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，以作為評選標準的一部分。
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準。
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.specdd.com.cn/aiWeights
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