专栏首页腾讯高校合作以“犀牛鸟的名义”,为青年学者打call

以“犀牛鸟的名义”,为青年学者打call

2016年度CCF-腾讯犀牛鸟基金共计支持18项科研基金,22项创意基金。在过去的一年中,基金获奖者与腾讯研发团队在前沿科技领域的开展深入合作。

双方根据共同关注的技术难点、增长点,通过交流合作,快速迭代的方式促进高质量学术成果的产出,加速研究成果的产业落地与应用。

依托2016年度CCF-腾讯犀牛鸟科研基金共计发表高质量论文139篇,其中CCF A类、B类论文60+篇,与腾讯联合发表论文12篇。联合申请专利30+项,部分技术储备将落地于相关合作业务。

上周我们已经分享了6位CCF-腾讯犀牛鸟科研基金获奖者项目成果,接下来,小编将继续分享其他获奖者们的满满成果与梦想!

本月27日,2016年度CCF-腾讯犀牛鸟基金项目结题评审会将在中国计算机大会(CNCC 2017)期间举行。届时,基金获奖者将集中展示满满的项目成果,并由十余位内外部专家现场评定出犀牛鸟基金“卓越奖“ 、”卓创奖“、”优秀奖“、”优秀专利奖“ ,敬请期待后续报道。

苏州大学 李正华

基于语义分析的评论意见挖掘技术研究

• 负责人简历

李正华,副教授,任职于苏州大学计算机学院。研究方向:评论意见挖掘;词语关系挖掘(上下位、部分整体、同义反义);词法、句法、语义分析。

• 项目成果

本项目1.面向旅游和电影两个领域的评论文本,自动构建属性层次结构;2. 提出了一种多源异构数据融合方法,大幅度提高语言分析准确率;3. 搭建了一个面向NLP的众包标注系统。

受本项目资助共发表发表1篇CCF-B类期刊论文,1篇国内会议论文(最佳学生论文提名),与腾讯联合申请一项发明专利。

中国科学院计算技术研究所 高林

实时面部表情、眼球及头部姿态跟踪与重建

• 负责人简历

高林博士现任副研究员,硕士生导师,并为计算所学术百星获得者。其主要研究领域为计算机图形学与虚拟现实、数字几何处理,在相关的研究领域取得了多项原创性的研究成果,在图形学领域顶尖的学术期刊( 包括ACM TOG,IEEE TVCG,CGF等)上发表学术论文十余篇,并被邀请在图形学领域顶尖的学术会议ACM SIGGRAPH上对相关研究工作进行大会报告。相关研究成果被国际著名的科研机构正面评价引用。

• 项目成果

本项目研发了一套虚拟现实头盔中的人脸人眼重建系统并为此研发了一系列三维几何处理算法。该系统可以在用户使用头戴式虚拟现实头盔时,实时的重建人脸的三维几何信息和人眼的三维姿态与三维朝向。该系统可以为佩戴虚拟现实头盔的用户提供了身临其境的远程会议虚拟现实体验并提供了一种新颖的人机交互方式,可以通过人眼来和虚拟现实中的世界进行交互。该系统可以拓宽虚拟现实的应用范围,提高虚拟现实的沉浸感体验。

该系统研发了虚拟现实头盔下的人脸人眼重建系统与相关的基础算法,在该项目的支持下撰写学术论文9篇(4篇已经发表,5篇在审稿中),和腾讯公司联合申请专利一项。

厦门大学 黄悦

基于互联网数据和机器学习的临床数字病理切片图像智能辅助诊断

• 负责人简历

黄悦,博士,副教授,任职于厦门大学信息科学与技术学院。2010年毕业于清华大学生物医学工程系,获博士学位。目前主持国家基金面上项目等多项项目。研究兴趣为机器学习及其应用。

• 项目成果

本项目的研究目的是结合机器学习理论对数字病理图像开展处理与分析研究。项目从临床病理研究的特点出发,对数字病理图像分析遇到的问题进行凝练,探索其关键科学问题。项目的应用成果服务于临床病理的辅助诊断,包括:1. 提出基于深度和多示例学习的弱监督病理图像识别方法;2. 提出基于深度和迁移学习的病理图像分割方法;3. 对病理图像质量评价进行初步探索。

受本项目资助发表CCF收录论文7篇,其中A类2篇,B类1篇,C类3篇,另外发表其他SCI 期刊1篇。与腾讯一起递交专利1项,联合发表论文1篇。

中国科学技术大学 钱超

面向超高维函数的多目标演化算法理论与方法研究

• 负责人简历

钱超,中国科学技术大学计算机学院副研究员。分别于2009年和2015年获南京大学计算机系学士和博士学位。研究领域为组合优化、机器学习、演化算法。已发表第一作者论文20篇,包括AIJ、ECJ、TEvC、NIPS、IJCAI、AAAI等国际一流期刊和顶级会议。获ACM GECCO 2011最佳理论论文奖,博士论文获CAAI优博,并入选中国科协“青年人才托举工程”。

• 项目成果

本项目拟针对具有广泛应用的NP-hard高维优化问题子集选择(最大覆盖、社交网络影响力最大化、稀疏回归、感知器布置等均为其特例),提出了一种基于多目标演化优化的新型子集选择算法。理论分析显示出:提出算法可获得最佳近似界(“好”),可并行获得线性加速比(“快”),可在带噪环境下保有较好近似界(“鲁棒”)。在深度神经网络剪枝上的应用效果验证了提出算法的优越性能。

在该项目支持下,共发表论文8篇(标注基金5篇),包括三篇CCF A类会议、一篇CCF B类期刊、一篇最佳论文奖。

中山大学 林倞

面向图像语义信息自动提取的半监督深度自主学习

• 负责人简历

林倞,中山大学 教授/博士生导师,国家自然科学优秀青年基金获得者;国家万人计划青年拔尖人才;Fellow of IET;ACM SIG AI China Chapter 副主席;教育部超算工程软件研究中心副主任;IEEE Trans. Human-Machine Systems 编委。

• 项目成果

在本项目中,我们提出不依赖具体模型(model-agnostic)的增量式半监督深度学习训练机制,通过挖掘训练过程中数据之间的变化情况,挑选信任度高的样本迭代标注标签。以核心思想提出三个基于迭代训练的学习框架,以及一个基于弱监督检测的多目标分类模型,完成人脸识别,物体分类,以及弱监督分割等计算视觉任务。 受本项目资助,共发表CCF收录论文4篇,其中A类3篇,B类1篇,与腾讯一起递交专利1项。

University of Alberta, Canada 牛笛

带有语义的互联网热点话题预测及事件发展梳理

• 负责人简历

牛笛,副教授,博士生导师,任职于加拿大阿尔伯塔大学电子计算机工程系。2012 年毕业于加拿大多伦多大学电子计算机科学系。研究兴趣涵盖统计机器学习,分布式系统与算法,及文本数据挖掘。

• 项目成果

本项目开发的基于自然语言处理和半监督学习的StoryForest系统能精准聚类事件,并按照时间及逻辑关系形成故事结构,利用人工智能自动梳理事件发展的脉络。优化后运行效率高,处理百万量级文章可达分钟级。故事结构准确率高达82.8%。我们还提出一系列基于语义匹配和Deep Learning相结合的话题匹配技术,能从微博、百度等抓取的热门话题名称出发,精确匹配相应的文章到对应的话题下。经大规模评测,对每个话题Top 5相关的新闻文章匹配准确率达93%。这些技术成为了QQ浏览器热门话题榜单业务的核心基础技术。

受本项目资助已发表论文7 篇,其中CCF A类3篇,CCF B类4篇。与腾讯联合发表论文2篇。所开发成果StoryForest 新闻事件脉络梳理系统已大规模应用于QQ浏览器团队大数据基础架构,落地到浏览器的核心业务”热点事件挖掘”,并催生了团队新的资讯推荐业务,热门话题榜单。

关于CCF-腾讯犀牛鸟基金

2013 年CCF与腾讯合作发起CCF-腾讯犀牛鸟科研基金,作为第一支面向青年学者的企业基金,引起了学界的广泛关注。该项基金致力于支持青年学者从事前沿技术研究,洞察业界问题,推动科研成果应用转化。2013-2017年犀牛鸟科研基金共计发布60+项研究命题。命题均来自真实业务场景与需求,主题涉及人工智能,社交网络,大数据,网络安全,互联网广告,虚拟现实,互联网+等学界业界热点问题。同时,基金项目还提供腾讯云、腾讯大数据、腾讯文智等计算资源与技术平台。2013-2017年间,共有760+位优秀青年学者提交申请,共计支持88项科研基金项目,和82项创意基金项目获得支持。基金获得者与腾讯团队深度合作,共申请国际国内专利100+项,发表高水平学术论文400+篇,并将研究成果在产业平台上测试提升及推动应用转化。

本文分享自微信公众号 - 腾讯高校合作(Tencent_UR),作者:犀牛鸟

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-10-23

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