计算机视觉顶级期刊直播_2021不建议投稿的期刊名单(2024年12月全新视觉)
周晓巍:计算机视觉领域的佼佼者 大家好,第二期来啦!今天要给大家介绍的是周晓巍老师,他是浙江大学“百人计划”研究员,同时也是博士生导师。周晓巍老师本科毕业于浙江大学,之后在香港科技大学拿到了博士学位,2014年到2017年期间,他在宾夕法尼亚大学的GRASP机器人实验室做博士后研究。2017年,他入选了国家级青年项目,并回到了浙江大学。 周晓巍老师的主要研究方向是计算机视觉,以及它在混合现实和机器人等领域的应用。他的研究工作多次在计算机视觉的顶级会议上获得口头报告的机会,接收率低于5%,这可是相当了不起的成就哦!周晓巍老师还担任了计算机视觉顶级期刊《International Journal of Computer Vision》的编委,以及顶级会议CVPR21和ICCV21的领域主席。 周晓巍老师的科研成果不仅在学术界有着广泛的影响,也在工业界有着重要的应用价值。他的工作为计算机视觉领域的发展做出了重要贡献,值得我们学习和借鉴。
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。
CVPR超Science,新格局? 在学术界,期刊的排名和影响力一直是学者们关注的焦点。 当CVPR(计算机视觉领域顶级会议)的排名超过Science,仅次于Nature时,这无疑在学术界引起了不小的震动。 首先,我们要明确一点,Science在生物、化学、环境科学和材料科学等领域无疑是顶尖的期刊,但在计算机视觉领域,CVPR的声誉和影响力显然更胜一筹。 顶级的计算机视觉研究工作往往首选CVPR作为发表平台,而不是Science。 那么,如何看待这种排名变化呢?一个学者如果发表了一篇Nature和2-3篇CVPR,无疑会受到高度的评价;如果发表了10篇CVPR,这种成就同样令人瞩目。 然而,如果一个人只发表过一篇Nature,而缺乏计算机视觉领域的基本素养,这种单一成就可能无法完全体现其在计算机视觉领域的实力。 值得注意的是,有些学者甚至愿意用十篇CVPR来交换一篇Science,这不禁让人怀疑他们是否真正了解计算机视觉领域的研究生态。 事实上,对于计算机视觉领域的学者来说,CVPR才是他们主要关注和阅读的期刊,而Science则相对较少人问津。 因此,评价一个计算机视觉学者的水平,主要还是要看他在CVPR等顶级会议上的发表情况。 这种排名变化不仅反映了学术界对计算机视觉领域的重视,也为我们提供了一个新的视角来审视学术评价的标准。
萨尔大学计算机视觉组:低排名下的高成就 尽管萨尔大学在各类排名中并不显眼,但其计算机视觉与机器学习组却有着卓越的成就。该组由Bernt Schiele教授领导,隶属于马普所,虽然QS排名在601-610之间,但其在学术界和工业界的影响力却不容小觑。 学术经历: 2004-2010年:德国达姆施塔特工业大学,正教授 1999-2004年:瑞士苏黎世联邦理工学院,助理教授 1997-2000年:美国麻省理工学院,博士后研究员及访问助理教授 1994年:美国卡内基梅隆大学,访问研究员 領诼 Schiele教授在顶级学术期刊和会议中担任重要职务,包括PAMI和IJCV的副主编,以及ECCV和ICCV等顶级计算机视觉会议的联合主席和程序主席。他领导的研究组以cityscapes数据集闻名于世。 袀 学生出路: Schiele教授的学生遍布全球顶尖高校和顶尖企业。在学术界,学生们任职于巴斯大学、代尔夫特理工大学、南京理工大学、斯图加特大学、慕尼黑工业大学、UIUC、罗切斯特大学、东京大学、北邮和苏黎世联邦理工学院(ETH)等知名高校。在工业界,学生们则在滴滴、华为苏黎世研究所、高通、Meta、谷歌和DeepMind等全球顶尖企业任职。特别值得一提的是,ETH的大牛Siyu Tang也是他的学生。 萨尔大学的这个计算机视觉与机器学习组,虽然排名不高,但其在学术研究和人才培养上的成就却令人瞩目。
「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
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!
南科大于仕琪团队博士招生全攻略 实验室环境: 我们提供一个充满合作与支持的学习环境,配备了充足的GPU资源,并鼓励学生参与国际学术会议。 ﹥士生的期望: 我们期待博士生在计算机视觉领域的顶级会议和期刊上发表论文,并能够引领步态识别和步态分析领域的发展。 报名要求: 申请者需具备硕士学位,并拥有良好的计算机编程基础。 良好的英语写作能力是必备条件。 硕士期间的GPA(满分4.0)需达到3.0以上。 在计算机视觉领域以第一作者身份发表过论文。 报名方式: 请于2024年11月通过南方科技大学研究生报名系统提交申请。 关注我们,获取更多升学信息!
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!
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CVPR超Science,视觉新格局 在学术界,期刊的排名和影响力一直是学者们关注的焦点。 当CVPR(计算机视觉与模式识别会议)的排名超过Science,仅次于Nature时,这无疑在学术界引起了不小的震动。 首先,我们要明确一点,Science在生化环材领域无疑是顶刊,但在计算机视觉领域,它的声誉却远不如CVPR。𑠨🙦拏 为在计算机视觉领域,最顶级的科研工作往往发表在CVPR上,而不是Science。 当评价一个计算机视觉学者的水平时,我们主要看他/她在CVPR、ECCV和ICCV这三大会议上的发表情况。 如果一个学者发表了一篇Nature和2-3篇CVPR,我会认为他/她非常厉害。但如果他/她只发表过一篇Nature,而没有任何CVPR的论文,我可能会对他的计算机视觉素养产生疑问。 值得注意的是,虽然有人愿意用十篇CVPR去换一篇Science,但这并不是一个明智的选择。 作为一个CV从业者,我们应该清楚,CVPR在计算机视觉领域的影响力和认可度是远超Science的。 因此,当我们看到CVPR的排名超过Science时,我们应该认识到这是计算机视觉领域发展的一个重要信号。 它不仅反映了CVPR在学术界的影响力,也预示着计算机视觉领域的研究将更加深入和广泛。
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【版权声明】内容转摘请注明来源:http://seo.china185.com/nszc59_20241130 本文标题:《计算机视觉顶级期刊直播_2021不建议投稿的期刊名单(2024年12月全新视觉)》
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