专访刘昕博士：深度学习与人工智能-低调大师

专访刘昕博士：深度学习与人工智能

2017-09-03 669

刘昕，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，师从山世光研究员。博士阶段主要从事人脸识别与深度学习技术的研究与工业化应用，作为第一主力或并列第一主力获得ICCV 2015 年龄估计竞赛亚军、ICCV 2015 文化事件识别竞赛冠军和 2015 年度阿里巴巴天池大规模图像检索竞赛总决赛冠军。2016年8月起，担任人工智能初创公司中科视拓公司CEO，并先后获得两轮投资，投资人包括线性资本、紫牛基金、明势资本和安赐资本。

ArchData技术峰会将于9月9日上海徐汇区田林路COCOSPACE开幕，在大会之前，中生代技术特邀专家记者王公仆对刘昕博士做了会前访谈

王公仆：刘博您好，首先感谢您花费宝贵的时间来参加ArchData峰会，给大家分享深度学习理论与人脸识别应用相关的技术话题，正式会议前，我这里有一些问题想请教您：

王公仆：您的博士生导师山世光

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《中国人工智能学会通讯》——6.11 链接数据技术

6.11 链接数据技术数据链接的建立涉及多个方面，包括数据资源标识、资源描述模型、词汇与本体定义、链接数据格式、自动链接抽取、链接预测等。资源标识资源标识是构建数据链接的第一步。LOD 要求每个实体资源都要用类似于网页 URL 一样的 HTTPURI(Unified Resource Identifier) 来进行标识。但与维护传统网页之间的链接不同，一个网站的数据集中通常有数量巨大的实体资源。要维护不同数据集之间的 URI 链接，将带来巨大的工作量。 Schema.org 鼓励采用一种称为基于描述的引用（Reference by Description）的方式实现资源的标识和相互引用[18] 。Guha 认为人们之间交流信息时，通常基于实体的描述而非 ID 来区分实体。例如，当你介绍一个人时，常用“这位是著名作家张三”和“那位是某公司 CEO 张三”等来进行区分，而不是通过一个 ID 来介绍。因此，Schema.org 只要求少量的资源拥有 URIs，并鼓励数据发布者为资源增加尽可能多的额外描述。这些描述可以进一步被各种自动实体消解和实体对齐技术所使用，来实现更加自动的资源引用和...

2017-09-04

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今年三月，在旧金山举办的微软Build 2016开发者大会，微软除了展示了拥抱开源的新变化，以及诸如Windows 10、Azure等一众令人兴奋的产品和策略外，还有一个小细节吸引了众多观众的目光——全程演讲的实时翻译字幕。可不要小看这个实时翻译字幕，这并不是针对稿件提前准备好的翻译，而是利用微软成熟的语音翻译技术，对演讲内容进行的实时翻译，并且准确度很可观。微软研究院Microsoft Translator产品战略总监Olivier Fontana介绍道：“Microsoft Translator基于云计算的开放API服务，隶属于微软人工智能大产品系统的Cortana分析套件，是微软以机器学习、大数据、自然语言和云计算等前沿技术为基础打造的自动翻译服务，也是微软众多人工智能研究成果中投入使用最早也最广泛的应用之一。” 作为一个能听会说多种语言的人工智能服务，Microsoft Translator在语音翻译服务方面已经提前取得了成功的实践。目前，Microsoft Translator可以支持50多种语言的文本翻译、8种语言的实时语音翻译和18种语言的语音识别和输出。Olivie...

2017-09-05

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。