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腾讯Turing Lab论文入选ICASSP,图像AI研究成果获国际认可!

由王君乐博士带领腾讯Turing Lab实验室论文——《针对手机游戏主观与客观视频质量评价》(Subjective and Objective Quality Assessment of Mobile...此次,腾讯Turing Lab实验室在国际舞台全方位展示了腾讯在视频质量评价、图像质量评价方面的实力。...以下为腾讯Turing Lab实验室入选论文概述: 01 针对手机游戏主观与客观视频质量评价 Subjective and Objective Quality Assessment of Mobile...除了在C端业务落地之外,在面向产业互联网层面,Turing Lab视频质量评价技术也已经通过“腾讯WeTest质量云平台“对外开放,行业用户可以通过体验Demo快速体验了解到该技术。...王君乐博士 简介 腾讯专家研究员,Turing Lab负责人 拥有十余年计算机视觉、多媒体、机器学习领域研究经验,在人体姿态估计与重建、图像质量评价、计算摄影学、沉浸式多媒体等领域有较深了解及实战经验

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国际顶级期刊 Nature 发表腾讯 AI Lab 等医疗合作研究成果

11月23日,来自美国圣路易斯华盛顿大学(WUSTL)Jianmin Cui Lab、加拿大不列颠哥伦比亚大学(UBC)David Fedida Lab,腾讯AI Lab合作研究解开了多年来KCNQ1...该最新研究成果发表于世界知名期刊Nature旗下子刊Nature Communications上,该期刊影响因子12.124,在JCR综合科学(Multidisciplinary Science)分区统计所有...作为腾讯企业级人工智能实验室,腾讯AI Lab利用基础研究+应用探索结合双重优势,抢滩布局医疗行业。...当月,国家科技部公布新一代工人智能发展规划中,腾讯有幸首批入选(全国共四家),并主导建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。...该研究是腾讯AI Lab与国际知名大学联合研究成果,合作方包括美国圣路易斯华盛顿大学及加拿大不列颠哥伦比亚大学。该研究为心率异常诊断与治疗进一步临床研究提供了新思路。

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    腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR 团队近期成果介绍(1)

    导语:腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR 团队专注于领域内国际前沿技术研究与应用,近期取得部分成果,这里和大家分享一下。 1....、姿态和遮挡等变化,是目前国际上最大也是最有挑战性的人脸检测国际评测平台。...我们团队研发 Face R-CNN 算法在 FDDB 上也取得了国际领先成果,我们在 2000 个误报样本条件下取得了 98.74%召回率,排名第一。...近来由于 RNN 出现,对于检测到单词可以直接去做识别,所以分割这个任务已没有太大意义。我们团队针对 TEG 业务范围,目前聚焦在互联网图片上。 ...部分识别结果及其评价标准,更多结果可在网站上查询 团队秉承"专业、服务、伙伴"理念,不断夯实基础,做有原创性研究和坚实工作,为伙伴部门提供高品质技术支持,目前已承担多项部门内和跨部门合作项目

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    腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR 团队近期成果介绍 ( 2 )

    腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作,我们以研发业界领先算法为目标驱动,逐步克服人手不足、训练数据不足等困难,不断夯实基础,做既有原创性又能落地应用国际前沿研究...在上一期(腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍(1))中已经介绍了我们团队一些研究成果,近期,我们团队有一些新成果再和大家进一步分享。 1....人脸研究进展 人脸研究两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中,我们主要介绍了我们团队在人脸检测两个国际权威评测平台(WIDER FACE和FDDB)上研究成果。...近期,我们团队在人脸识别的关键任务上也取得突破,在人脸识别的国际权威评测平台(Megaface Challenge)中取得了国际领先成果。...第一行三张图代表验证集三个子集(Easy, Medium, and Hard)结果对比,第二行三张图代表测试集三个子集(Easy, Medium, and Hard)结果对比。

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    腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR团队近期成果介绍(3)

    在上一期中介绍了我们团队部分已公开国际领先研究成果,近期我们有些新成果和大家进一步分享。 1 人脸进展 人脸是最重要视觉信息之一。...在上一期中已介绍了我们团队在人脸检测与人脸识别上所取得世界领先原创性成果,迄今为止,我们团队在人脸检测国际最权威评测平台WIDER FACE所有三个测试子集、人脸识别的国际最权威评测平台Megaface...例如在我们图像数据分类项目中,人脸检测技术用于辅助半自动标注任务。在AI Lab自研AI有嘻哈项目中,人脸技术也将被用于识别图片中名人脸,以便进一步提高图片配文质量。...,而且我们技术在公司多个重要场景中得到了很好应用。...[图片] 在2017腾讯全球合作伙伴大会上,AI Lab计算机视觉中心负责人刘威博士也向公司合作伙伴和行业精英介绍了我们团队在人脸与OCR上若干研究成果,如下图所示: [图片] [图片]

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    腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍(2)

    腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作,我们以研发业界领先算法为目标驱动,逐步克服人手不足、训练数据不足等困难,不断夯实基础,做既有原创性又能落地应用国际前沿研究...在上一期(腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍(1))中已经介绍了我们团队一些研究成果,近期,我们团队有一些新成果再和大家进一步分享。...1 人脸研究进展 人脸研究两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中,我们主要介绍了我们团队在人脸检测两个国际权威评测平台(WIDER FACE和FDDB)上研究成果。...近期,我们团队在人脸识别的关键任务上也取得突破,在人脸识别的国际权威评测平台(Megaface Challenge)中取得了国际领先成果。...第一行三张图代表验证集三个子集(Easy, Medium, and Hard)结果对比,第二行三张图代表测试集三个子集(Easy, Medium, and Hard)结果对比。

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    深度丨斯坦福 AI Lab 重磅生物学成果:用 GAN 合成基因

    合成生物学在很多领域将具有极好应用前景,例如更有效疫苗生产、新药和改进药物、以生物学为基础制造、利用可再生能源生产可持续能源、环境污染生物治理、可以检测有毒化学物质生物传感器等。...但是,像几乎所有需要借助人工智能学科一样,目前合成生物技术大多还是手动,这需要大量时间、劳力以及丰富领域经验;另一方面,他们现在有大量基因组和蛋白质组数据集。...当然若要保证合成分子可以应用于各种真实环境中,则不仅仅是要用 GANs 生成新型序列,还需要根据所需性质对产生序列进行优化,例如序列对特定配体亲和力,或者所生成大分子二级结构等。...以高于三个阈值 [0.5,0.8,0.95] 概率预测为抗菌性序列百分比。虽然 0.8 被用作反馈截止点,但在 0.95 以上序列百分比在反馈训练期间也继续上升。...总结 这个工作新颖点在于: 首次将 GANs 技术应用于带有反馈回路机制生物序列合成; 他们证明了这种训练机制对于所有类型分析器都有很强鲁棒性,可以针对特定特性设计特定分析器。

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    计算机视觉领域再突破,腾讯 Turing Lab 研究成果入选CVPR 2022

    由王君乐博士带领腾讯Turing Lab实验室提交论文《High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement》(基于隐语义解耦高分辨率换脸...论文由腾讯Turing Lab与华南理工大学、卡迪夫大学及香港大学合作完成。接下来,我们将为大家解读论文核心成果,一起来学习计算机视觉领域最前沿研究吧!...同时,我们用目标脸隐编码后半部分代替源脸隐编码后半部分,这样即可实现外观属性迁移。将处理之后隐编码送入预训练好StyleGAN中,即可得到初步换脸结果。...此次论文入选,也是对腾讯Turing Lab实验室现阶段科研及创新能力认可。未来,腾讯Turing Lab将继续努力,为大家在计算机视觉领域带来更多可能。...// 腾讯Turing Lab负责人 王君乐 腾讯专家研究员 腾讯Turing Lab实验室负责人 拥有十余年计算机视觉、多媒体、机器学习领域研究经验,在人体姿态估计与重建、图像质量评价、计算摄影学、

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    “汇新杯”新兴科技成果专项赛——人工智能

    人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来科技产品,将会是人类智慧“容器”。人工智能可以对人意识、思维信息过程模拟。...人工智能不是人智能,但能像人那样思考、也可能超过人智能。 人工智能是一门极富挑战性科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。...人工智能是包括十分广泛科学,它由不同领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成复杂工作。...但不同时代、不同的人对这种“复杂工作”理解是不同。2017 年 12 月,人工智能入选“ 2017 年度中国媒体十大流行语”。...本次大赛中,新兴科技成果专项赛参赛领域广泛,详细内容可通过大赛报名入口了解详情:http://www.huixinyun.com/UserRegister/Register?

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    深度丨OPEN AI LAB,国内人工智能洪荒时代“部落联合”

    最近,三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然,这个实验室酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。...(由前百度深度学习研究院院长余凯博士创建,顶尖嵌入式人工智能算法和芯片设计公司) 简单说来,“OPEN AI LAB”就是团结在 ARM 周围的人工智能芯片算法大咖组建“别动队”。...为了说明 OPEN AI LAB 了不得计划,先要科普一下人工智能两大方向: 云端人工智能:利用云端“超级大脑”对大量数据进行计算,然后将决策指令下达到本地。...OPEN AI LAB 所要解决,就是相比云端人工智能更普遍本地人工智能问题。 地平线机器人技术创始人兼 CEO 余凯为雷锋网科普了本地人工智能意义: 人工智能一直有小循环和大循环之分。...OPEN AI LAB 野心更多地在于技术上。 我们想要做,是向下兼容所有芯片,向上适合所有开发者架构。 余凯说。 ?

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    rgb cmyk lab区别

    Lab色彩模型是由照度(L)和有关色彩a, b三个要素组成。L表示照度(Luminosity),相当于亮度,a表示从红色至绿色范围,b表示从蓝色至黄色范围。...如果我们想在数字图形处理中保留尽量宽阔色域和丰富和色彩,最好选择Lab色彩模型进行工作,图像处理完成后,再根据输出需要转换成RGB(显示用)或CMYK(打印及印刷用)色彩模型,在Lab色彩模型下工作...这样做最大好处是它能够在最终设计成果中,获得比任何色彩模型都更加优质色彩。...RGB色彩模式是工业界一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道变化以及它们相互之间叠加来得到各式各样颜色,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知所有颜色...目前显示器大都是采用了RGB颜色标准,在显示器上,是通过电子枪打在屏幕红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩,目前电脑一般都能显示32位颜色,约有一百万种以上颜色。

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    资讯 | 携程人工智能成果再获全球顶级学会AAAI认可

    国内在线旅游企业科技感越来越浓。上周,携程旅行网在上海密集展示了一系列新科技成果。近日,携程科研团队撰写深度学习主题论文成果,又被大洋彼岸顶级学术会议AAAI(美国人工智能协会)录用。...这也意味着,携程在人工智能+旅游细分领域研究达到国际前沿水平。...AAAI是国际人工智能领域顶级学术会议,其论文代表当今人工智能技术研究最高水准,它既是AI学术泰斗讨论和发布学术成果主阵地,也是Google、微软等公司AI知名项目成果论文重要出版机构。...据携程技术中心BI团队负责人于磊介绍,不同于传统OTA企业技术产品,该推荐系统采用了大量人工智能技术,比如论文中提及深度神经网络自动编码技术。...该系统目前陆续落地了50余个个性化场景,取得巨大业绩提升,有些场景转化率甚至提升了13倍之多,极大地提升了携程用户在产品购买以及实际出行中体验。 今年以来,携程网已经在人工智能技术获得诸多突破。

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    上交大&上海AI lab研发胸部X-ray疾病诊断基础模型,成果入选Nature子刊

    机器之心专栏 专栏:FM4Medicine 上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队聚焦医学人工智能,提出了首个基于医学领域知识增强 Chest X-ray 基础模型。...因此,如何将医疗知识注入模型,提高基础模型在具体诊疗任务上准确度与可靠性,是当前医学人工智能研究领域热点。...在此背景之下,上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队探索了基于医学知识增强基础模型预训练方法,发布了首个胸部 X-ray 基础模型,即 KAD(Knowledge-enhanced Auto Diagnosis...在不需要任何额外标注情况下,KAD 模型即可直接应用于任意胸片相关疾病诊断,为开发人工智能辅助诊断基础模型提供了一条切实可行技术路线。...图 3:KAD 在 PadChest 数据集上与基线模型比较 (3) KAD 具有疾病定位能力,为模型预测提供可解释性 除了自动诊断能力,可解释性在人工智能辅助医疗作用同样关键,能够有效帮助临床医生理解人工智能算法判断依据

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    业界 | 腾讯新成立机器人实验室,AI Lab与自然科研达成战略合作

    期间,他也提及了腾讯 AI Lab 三大战略方向,具体包括: 首先在战略发展上:要走通用人工智能之路。...当时双方表示将扮演「连接器」角色,帮助年轻科学家与资本、产业建立连接,共同促进产学研一体化,让科技成果更快得投入到实体经济中,解决现实问题,并「助力青年科学家科研事业」。...「腾讯是我们非常好合作伙伴,腾讯也有足够合作资源,我相信在中国做人工智能相关研究一定会取得令人满意成果。」...据了解,双方还将于明年在深圳联合举办自然学术会议(Nature Conference),这是自然科研首度与科技企业合作推出的人工智能国际学术会议,旨在推动中外科研界与产业界交流互动,促进该领域学术成果转化落地...此外,明年自然科研将发行一本关于人工智能领域新杂志。 AI 科技评论了解到,同期,本次签约仪式也成为「2018 第二届腾讯 AI Lab 学术论坛」重要环节。

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    字节AI Lab推出业界首个系统性大分子体系量子计算模拟方法,成果入选《Chemical Science》

    机器之心发布 作者:字节跳动 AI Lab Research 团队 化学、材料体系模拟很可能会成为量子计算机最先颠覆行业。...2020 年,Google 公司利用 “悬铃木” 量子芯片实现了二亚胺 (N2H2) 异构化反应过程量子计算,相关成果发表于《Science》杂志。...针对这一问题,字节跳动 AI Lab Research 团队联合清华大学化学系帅志刚课题组、中科院计算所孙晓明课题组、北京大学袁骁课题组和牛津大学孙金钊博士提出了利用密度矩阵嵌入理论 (Density...此外,本次工作首次实现仅用 16 比特量子计算机模拟 144 比特规模 C18,并准确地预测了其稳定几何结构,相关研究成果于 2022 年发表于国际顶级刊物《Chemical Science》杂志上...团队简介 字节跳动 AI-Lab NLP&Research 专注于人工智能领域前沿技术研究,涵盖了自然语言处理、机器人等多个技术研究领域,同时致力于将研究成果落地,为公司现有的产品和业务提供核心技术支持和服务

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    【研究院】中国最强AI Lab,是腾讯AI Lab吗?

    01简介 腾讯AI Lab是腾讯企业级人工智能实验室,于2016年4月在深圳成立,目前其在中国和美国有70位世界级科学家及300余位经验丰富应用工程师。...4、机器学习 研究方向:机器学习理论,数值优化,大规模分布式计算,异构计算;监督,无监督和强化学习 04 研究成果 作为国内顶级AI研究院,自然是要有丰厚成果了。...4.1 游戏AI 腾讯在游戏AI上成果显著,有围棋AI[绝艺]和王者荣耀AI[绝悟]。 4.1.1 围棋AI[绝艺] “绝艺”是腾讯AI Lab研发围棋AI。 ?...“绝艺”在2018年世界人工智能围棋总决赛获得冠军,这次比赛是历史上首个总奖金数破百万围棋AI赛事,奖金丰厚,参赛选择实力也很强,吸引了美国ELF OpenGO(光之精灵),韩国国家队训练专用围棋...这次策略协作型AI“绝悟”出现,不仅仅只是KPL秋季赛总决赛惊鸿一瞥。更标志着腾讯AI Lab与王者荣耀共同开启了对“AI+电竞”全新探索,向“通用人工智能”这一AI终极命题进一步迈进。

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    业界 | 腾讯成立机器人实验室Robotics X,与Nature宣布长期合作

    腾讯 AI Lab 与自然科研达成战略合作 为了推动「AI+医疗」领域跨学科研究,促进人工智能产学研一体化,在本次论坛上,腾讯 AI Lab 与国际领先学术与教育出版集团施普林格•自然集团(Springer...此外,在医疗领域,自然科研旗下领先综合学术期刊,每年都会发表医学领域诸多突破性研究成果。...,促进该领域学术成果转化落地。...腾讯在 AI LAb 论坛上也展示了自己在医疗领域计划。「AI+医疗」是人工智能可见重要落地场景,也将是腾讯与自然重点合作领域之一。...自然科研董事总经理 Dean Sanderson 表示:「我们集团以『促进探索发现』为使命,并深知科研成果如在科研界之外也能获得广泛使用,那将产生许多积极社会和经济影响力。

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    办会创刊,发力医疗,腾讯AI Lab和自然科研合作图什么?

    而本次与腾讯 AI Lab 合作,主要合作在于举行聚焦人工智能自然学术会议,自然学术会议会邀请全球各地科学家一起汇聚来到中国,一起推动这个领域发展。...、支持推动科技创新智库建设等形式,将世界级前沿科学研究成果带到上海;后者则主要侧重推动基金委机构知识库建设就。...自然科研本次与腾讯 AI Lab 合作主要聚焦于人工智能,它在人工智能方面取得了非常杰出成绩。与和政府合作相比,自然科研跟企业合作会更注重这些应用在日常生活中影响。...自然集团一直很关注通用人工智能发展,尤其是利用人工智能解决医疗等人类重大难题等方面,与腾讯 AI Lab 有着共同发展愿景。...张潼博士认为,本次合作从一方面能够证明,腾讯 AI Lab 在一年多时间里的确也产生了巨大学术影响力,外界的确看到腾讯真正在朝着最前沿方向努力,做出了一些成果,因此也得到了国际上认可;而从另一方面来看

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