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IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

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IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文系网易智能工作室(公众号smartman 163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!

【网易智能讯7月18日消息】7月13日至19日,IJCAI(国际人工智能联合会议)在瑞典斯德哥尔摩举行。作为人工智能领域顶级国际,今年IJCAI大会的主题是“人工智能的进化图景(The Evolution of the Contours of AI)”,旨在鼓励人们围绕人工智能的发展趋势进行深入讨论。

据悉,今年的IJCAI大会规模再创新高,注册参会人数达2500人,总投稿量达3470篇,最终录取710 篇,录取率约为20.5%。

今年,优必选AI首席科学家陶大程教授再度担任了会议领域主席,其领导的优必选悉尼AI研究院有5篇论文被录取。其中,论文《R-SVM+: Robust Learning with Privileged Information》于7月16日斩获杰出论文奖,成为今年IJCAI评选出的7篇杰出论文之一。

优必选悉尼AI研究院IJCAI 2018录取的论文在特权信息学习、量子人工智能、迁移度量学习、哈希算法、快速目标检测等领域实现了突破。此次优必选入选的5篇论文如下:

论文1:《R-SVM+: Robust Learning with Privileged Information》

IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文基于严格的理论分析,提出了一个新的鲁棒SVM +(记作R-SVM +)算法。在基于LUPI范式的SVM+方法框架下,本文研究了普通样本数据和特权数据中、将误导模型做出错误决策的最小噪声扰动的下界。通过最大化扰动的下界,所学到的模型对噪声带来的扰动将具有更强的容忍度。

论文2:《Online Heterogeneous Transfer Metric Learning》

IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文提出了在线HTML(OHTML)方法。本文提出的在线HTML模型不仅优化高效,且能够适应新的数据。该方法的有效和高效性在不同应用的实验中得到了验证。

论文3:《Quantum Divide-and-Conquer Anchoring for Non-negative Matrix Factorization》

IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文探索了如何利用量子计算机来设计一种量子算法用以求解分离假设下的非负矩阵分解问题(separable Non-negative Matrix Factorization, SNMF)。在合理的假设下,QDCA实现了量子加速,对快速解决高维问题提供了新的途径。

论文4:《Semantic Structure-based Unsupervised Deep Hashing》

IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文提出了一个新颖的无监督深度哈希学习框架:基于语意保持的无监督深度哈希。我们设计了一个深度结构和成对损失函数。实验表明,本文提出的方法显著优于目前最先进的方法。

论文5:《Rethinking Diversified and Discriminative Proposal Generation for Visual Grounding》

IJCAI 2018在瑞典举行,优必选斩获杰出论文奖

本文对视觉定位问题中候选框生成的问题进行深入探索,提出一种兼顾多样性和鉴别性的候选框生成模型DDPN。基于DDPN生成的候选框特征,我们设计了一个简单的基础模型,并在4个标准数据集上验证了方法的有效性,大大超越目前这些数据集上现有的最好结果。

据优必选透露,2018年,优必选研究院在学术研究领域持续发力,在多个人工智能顶尖国际会议和比赛中荣获佳绩:在 AAAI 2018上,优必选悉尼AI研究院共有5篇论文入选;在CVPR 2018上,优必选悉尼AI研究院共发表4篇论文;在KDD 2018上,优必选悉尼AI研究院共发表2篇论文;在ECCV 2018上,优必选悉尼AI研究院共发表8篇论文;在第22届机器人足球世界杯(RoboCup)上,优必选研究院在人形机器人成人组(AdultSize)的技术挑战赛和一对一足球比赛中分别获得亚军和季军;在2018 Robust视觉挑战赛(Robust Vision Challenge)图片深度识别单元(Single Image Depth Prediction)中,优必选悉尼AI研究院获得冠军;在2018视觉问答挑战赛( Visual Question Answering Challenge)上,优必选悉尼AI研究院协同杭州电子科技大学和与中国科学院大学共同取得亚军,仅次于Facebook 人工智能研究院。

优必选在AI和机器人领域的前沿科研成果屡获认可,这与公司对研发和人才的重视密不可分。研发方面,优必选不断加大对人形机器人的投入,深入人形机器人驱动伺服、步态运动控制算法、机器视觉、语音/语义理解、情感识别、U-SLAM(即时定位与地图构建)等领域的研发。由陶大程教授领导的优必选悉尼AI研究院,主导研发先进的、具备核心技术竞争力的机器视觉技术,希望这些技术能够赋予机器人环境感知及认知的能力。此外,优必选还聘请了清华大学赵明国教授担任优必选“人形机器人首席科学家”,专注于双足机器人运动控制技术研究。目前,优必选在科大讯飞、清华大学、华中科技大学都设立了智能服务机器人联合实验室,并在悉尼大学成立了人工智能研究院。这些研发布局都是优必选战略布局非常重要的一环。(易智)

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