智能视觉顶级期刊叫什么解读_发核心期刊都需要钱吗(2024年12月精选)
抓住人工智能的风口,考个证书吧! 最近人工智能的风头正劲,医疗、金融、制造业等各个领域都在用人工智能技术。人工智能应用工程师的需求也在逐年增长。今天我就来聊聊如何抓住这个风口,考个人工智能工程师证书吧! 证书背景 首先,咱们得了解一下这个证书的背景。为了贯彻落实国家的各种人才发展政策,工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头制定了一个叫《人工智能从业人员能力要求》的标准。这个标准在2022年7月1日正式发布,然后根据这个标准,他们还开发了一些人工智能从业人员的培训项目。 培训时间 ⏰ 具体的培训时间安排是这样的: 《计算机视觉设计开发工程师》专项培训(工信部颁发):2024年10月25日到10月29日,地点在成都,同时还有线上直播。 《人工智能机器视觉应用工程师》专项培训(工业和信息化部教育与考试中心颁发):同样在2024年10月25日到10月29日,地点也在成都,并且有线上直播。 培训教师 袀늨🙦졥輦隷𗦝夺两位大咖: 北京航空航天大学的李老师,博士、副教授、博士生导师。他的研究成果发表在国际顶级期刊和会议上,主要研究机器学习和计算机视觉应用。 北京理工大学的教授,国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家等。他主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别等方面的研究。 证书的好处 考了这个证书,好处多多: 含金量高:证书由工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发,权威性十足。 个人受益:有助于个人就业、升职、加薪。 单位受益:可以促进单位招投标、资质申请、技术升级转型。 总结 总的来说,抓住这个风口,考个人工智能工程师证书绝对是个明智的选择。不仅可以提升自己的竞争力,还能为单位带来实实在在的利益。赶紧行动起来吧!
人工智能科学与工程综合影响因子 大家好!今天为大家整理了10本人工智能领域的顶级期刊,供大家参考 ⭕️《IEEE INTELLIGENT SYSTEMS》 刊名:《IEEE智能系统》 分区及IF:1区,6.4 审稿周期:12周 中科院分区:3区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Natural Computing》 刊名:《自然计算》 分区及IF:3区,2.1 审稿周期:6-12周 中科院分区:4区 出版周期:季刊 非OA ⭕️《Neural Network World》 刊名:《神经网络世界》 分区及IF:4区,0.8 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《IET Computer Vision》 刊名:《计算机视觉》 分区及IF:4区,1.7 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Traitement du Signal》 刊名:《信号处理》 分区及IF:3区,1.9 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《APPLIED INTELLIGENCE》 刊名:《应用智能》 分区及IF:2区,5.3 审稿周期:4-8周 中科院分区:2区 出版周期:月刊 非OA ⭕️《JOURNAL OF HEURISTICS》 刊名:《启发法杂志》 分区及IF:1区,2.7 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Applied Ontology》 刊名:《应用本体论》 分区及IF:3区,1.0 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:季刊 非OA ⭕️《AICOMMUNICATIONS》 刊名:《人工智能通信》 分区及IF:4区,0.8 审稿周期:3个月 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《EVOLUTIONARY COMPUTATION》 刊名:《进化计算》 分区及IF:1区,6.8 审稿周期:3个月 中科院分区:3区 出版周期:季刊 非OA
深度学习论文复现难?业内人士这样说 如何看待深度学习顶级期刊论文难以复现的问题?以下是业内人士的观点: 1️⃣ 在计算机科学领域,深度学习论文的复现相对容易。以图形学为例,尽管大厂垄断且不公开代码,但搭建一个实验框架可能需要两年时间。 2️⃣ 在人工智能领域,深度学习论文的复现也不算难。进化算法领域的研究者可能会感叹这些论文的来源和创意,尽管他们自己也发表了几篇相关论文。 3️⃣ 在深度学习中,计算机视觉领域的论文复现相对简单。算力要求不高,pipeline也比较容易理解,技巧也不多。 4️⃣ 总的来说,深度学习领域的一些论文复现难度较高,但这并不意味着它们没有价值。技巧本身是宝贵的财富,虽然大家普遍更喜欢模型本身,但与模型配合的技巧也有其独特价值。 在做深度学习研究的过程中,每个领域都有其独特的挑战和机遇。对于那些难以复现的论文,我们应该保持开放的心态,继续探索和进步。
「CIE优博风采」【CIE优博风采|中国科学院自动化研究所万军:不忘初心,厚积薄发】万军,中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员,北京市杰出青年科学基金获得者,国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项项目负责人,中国科学院对外合作重点项目负责人,IEEE Senior Member,Chalearn 理事会成员/顾问。从事智能视频分析与交互技术研究,发表学术论著90余篇(含ESI高被引1篇,最佳论文奖2篇,IET 高影响力论文1篇),包括IEEE/ACM 会刊、CCF-A 等国际权威期刊/会议60 余篇(含一作/通讯IEEE TPAMI4篇、JMLR1 篇、IJCV2篇),Google Scholar 引用4700 余次 (H-index 36)。受IEEE TPAMI 主编、多伦多大学Sven Dickinson 教授邀请以第一作者撰写首部多模态人脸防伪专著。担任人工智能和计算机视觉顶级期刊IEEE TPAMI(2018-2020)、IJCV客座编辑(2023-至今)、CCF A类刊物 IEEE TIFS编委(2024-至今)和ICME (2021-2023)/FG(2024)/ICPR(2024)领域主席,在领域顶级会议ICCV (2017、2021),CVPR (2019、2020、2023、2024)等国际顶级会议举办研讨会和比赛,累计吸引超过1600 支国内外队伍参赛,获得国内外广泛关注。获得2022年度中国图象图形学学会自然科学奖二等奖(第一完成人),第十三届北京青年优秀科技论文一等奖,北京地区2020 年广受关注学术成果优秀论文,国内外竞赛冠军5项。主持科技部、基金委(4项,含国际合作)、公安部、中科院以及华为、百度等项目20余项。网页链接
无人机表演背后的技术秘密,你知道多少? 在2024年5月25日的维港哆啦A梦无人机表演中,大约1000架无人机在空中展示了哆啦A梦的经典形象和标志性道具。这些无人机通过精密的编队控制系统和实时通信,实现了高精度的同步飞行,带来了视觉和听觉的双重享受。 技术要点: 无人机表演通常涉及大量无人机的同步飞行,这需要通过复杂的编队控制系统来实现协调。主要技术包括:GPS导航、RTK(实时动态定位)、通信系统、中央控制系统、避障和安全系统。 ᥅: 无人机表演涉及的技术领域非常广泛,包括机械工程、自动化、控制工程、计算机科学、软件工程、飞行器设计、航空工程、通信工程、电子工程、人工智能与机器学习等。 教授履历: 香港大学博士生导师,专注于无人机技术和机器人控制。他的研究领域包括无人机飞行控制、机器人控制、非线性自适应控制、基于视觉的导航等。教授在多个国际顶级期刊上发表了大量研究论文,并在IROS和AIAA GNC等顶级学术会议中担任重要职务。 港大科研项目: 航天航空工程专题:“长空之翼”飞行器的翼型和气动布局的设计与优化--以大疆无人机为例 机械工程与动力学专题:“麻雀虽小,五脏俱全”--探究无人机传动系统组件协同原理及其性能优化 机械与控制工程专题:多传感及信息融合技术的路径跟踪与控制--以无人驾驶的机器感知为例 EE电子工程专题:“航拍”打造空中视觉盛宴--基于Simulink的建模与参数调节 自动化与计算机科学专题:基于PID算法在自动化中的仿真应用与性能分析 收获: 8封港大教授定制推荐信(EDU邮箱发出) Google scholar/CNKI/CPCI/EI论文发表 硕士、博士研究计划书Research Proposal 项目研究报告|产业计划书|结业证书|成绩单 国际化创新人才数据库收录➔名企实习就业机会
【GPT革命|人形机器人公司银河通用融资5亿元 成立一年共融资12亿元】GPT革命|人形机器人公司银河通用融资5亿元 成立一年共融资12亿元人形机器人投融持续火热。11月18日,人形机器人初创企业北京银河通用机器人有限公司宣布完成5亿元战略轮融资,投资方包括恒旭资本、香港投资公司HKIC、上海人工智能产业基金、北京机器人产业基金、深创投、建银国际、智友科学家基金、容亿投资、金景资本等,同时老股东IDG、经纬、蓝驰、北京人工智能产业基金等追加投资。 银河通用成立于2023年5月,创始人王鹤本科毕业于清华大学电子系,后获美国斯坦福大学博士学位,现任北京大学前沿计算研究中心助理教授,在计算机视觉、机器人学和人工智能的顶级会议和期刊发表过50多篇研究,是国内具身智能领域顶尖学者;另一位联合创始人姚腾洲毕业于北京航空航天大学机器人研究所,曾就职于ABB集团上海机器人研发中心。
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上海AI实验室招募多模态大模型研究精英 嘿,人工智能爱好者们!如果你对多模态大模型感兴趣,那么上海人工智能实验室的OpenCompass团队绝对值得你关注。我们正在招募实习和全职员工,机会难得,千万不要错过哦! 团队概览 OpenCompass团队专注于多模态大模型的研究与开发,目标是提升模型在真实世界复杂任务中的处理能力和泛化性。我们主要研究多模态大模型的推理能力、创造能力和具身场景能力,通过对大模型机理的分析和理解,探索创新算法。 团队影响力 我们的团队在多模态大模型领域有着显著的影响力,积极参与国际顶级学术会议和期刊,发表了多篇高质量论文。我们希望吸引更多有志于在该领域做出贡献的人才加入我们。 开放职位:多模态大模型评测工程师 职责: 负责多模态大模型评测框架的开发与维护 负责多模态大模型榜单交付,及评测体系影响力建设 为特定多模态任务或能力构建相应评测基准 分析整理实验结果,清晰有效地报告和展示研究成果 要求: 硕士及以上学历,人工智能、计算机、自动化等相关专业 扎实的机器学习基础,至少在计算机视觉/机器学习/自然语言处理等顶级会议期刊上发表过一篇论文 优秀的代码能力,熟悉Python,掌握Pytorch等机器学习框架,有过较大规模项目开发及维护的经历 开放职位:多模态大模型研究实习生 职责: 为前沿多模态能力构建评测及对齐数据,以推动多模态大模型的能力演进 深入研究多模态大模型方向的前沿技术,重点关注评测、对齐等相关方向 参与研发多模态大模型相关前沿算法,发表国际顶级论文、申请专利 要求: 扎实的数据结构和算法设计基础,熟练掌握Pytorch深度学习框架,有大型开源项目经验优先 熟悉大模型基础架构,算法基础扎实,了解LLM和VLM前沿进展、微调训练、性能评估及其下游应用优先 以第一作者身份在国际顶级学术会议发表过至少一篇学术论文 一周实习4-5天,持续6个月以上,有良好的英文读写能力和扎实的数学基础 其他信息 工作地点:上海(线下) 如果你对这两个职位感兴趣,赶紧联系我吧!我们期待你的加入,一起在多模态大模型的领域探索更多可能性。让我们一起为人工智能的未来努力吧!
武大博士生荣获24万元奖学金,入选全球顶尖科学家榜单 武汉大学博士生郑卓因其在高分辨率遥感影像领域的卓越研究,荣获24万元奖学金,并入选全球前2%顶尖科学家榜单。郑卓的研究专注于遥感影像时空视觉理解方法与应用,已发表多篇国际顶级期刊会议论文,并在国际科研赛事中屡获殊荣。他致力于将遥感技术与人工智能技术相结合,以实现灾前预测、灾后评估与重建监测的智能化,为国家灾害应急体系贡献力量。郑卓的故事激励着年轻学者,展现了科研人员的家国情怀和使命担当。 #武大博士一人拿下24万元奖学金# #武大# #博士生# #奖学金#
北航盛老师:科研路上的指路明灯 盛老师,北京航空航天大学的卓越百人副教授,博士生导师,是青年拔尖计划和小米青年学者计划的入选者。他的研究方向包括三维视觉和具身智能,已经在IEEE TPAMI/IJCV以及CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/ECCV等顶级国际期刊和会议上发表了超过60篇论文,Google Scholar显示被引用数约5400次。 젧老师非常注重学生的科研指导,亲自教授如何写好论文的某个部分,如何进行rebuttal,甚至会亲自上手修改论文,然后让同学分析修改前后的区别。他经常进行一对一的科研交流,而不是简单的汇报,鼓励学生与各大公司和实验室合作进行科研。 如果对盛老师的研究方向感兴趣,可以尝试联系他。他时常感慨没有人联系他,所以你的邮件可能会给他带来惊喜哦! 盛老师的主要研究方向包括具身智能、三维视觉和多模态大模型。他在这些领域有着深入的研究和丰富的经验,可以为学生提供宝贵的指导。 盛老师还担任多个国际会议和期刊的审稿人和程序委员,包括ACM Computer Surveys、CVPR 2024、ECCV 2024、ACM Multimedia 2024等。他还在中国计算机学会(CCF)和中国图形图象学会(CSIG)多个专委会担任执行委员,组织了多项国内外研讨会和竞赛。 盛老师不仅在学术研究上有卓越的成就,还非常注重学生的培养和指导。如果你对科研有浓厚的兴趣,可以考虑选择他作为你的导师。
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