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博客 - 2017

回顾AAAI|如何参加国际顶级人工智能大会?

美国人工智能年会(简称AAAI)是AI领域顶级国际会议,因其高质量论文和讲座等系列活动享有盛誉,可谓年度AI盛会。微软亚洲研究院自然语言计算组实习生星辰作为此次大会的参与者,用自己的经历告诉你,它也许并没有你想象的那么遥远。
日期: 2017年03月22日


让搜索引擎更智能需要经历什么?

不知不觉中,搜索引擎已成为我们生活不可或缺的一部分,是我们依赖已久的“百科全书”。但你是否注意到,如今通用的搜索引擎正在发生一些悄无声息的智能变化?微软亚洲研究院高级研究员杨懋为你带来搜索引擎的现状与展望。
日期: 2017年03月22日


实物编程语言:扫清残疾儿童的编程障碍

如今,大多数孩子都是通过简化工具第一次接触编程。通过这些工具,他们可以拖放命令块来创建程序,并执行类似“迷宫导航”或“空间穿越”的任务。微软剑桥研究院的研究人员和设计师团队正努力让这一概念更进一步。他们创造了一种 “实物编程语言”的工具,让孩子们可以连接实物组件,由此构建程序代码。
日期: 2017年03月16日


程序编写程序:泛用人工智能领域的一颗明珠

日前,微软研究院与剑桥大学宣布他们合作开发了一种名为DeepCoder的新算法,可根据输入问题输出自动编写解题程序的算法,让不少人直呼“程序猿们要失业”。事实真是如此么?且听微软亚洲研究院副研究员李亚韬为你分解会编程的程序。
日期: 2017年03月15日


如何让人工智能学会用数据说话

在作诗、写文、生对联等传统文本生成之外,机器还可基于结构化数据让它说话,通过这种文本生成,机器可分析商业数据,生成新闻报道、产品描述甚至还有天气预报。微软亚洲研究院知识计算组副研究员刘璟博士带你玩转结构化数据文本生成。
日期: 2017年03月14日


谢幸:如何让机器拥有像人一样的思维?

机器能否进入人类内心深处去了解她们的性格和情感呢?这些问题在心理学领域已经被思考了上千年。日前,微软亚洲研究院资深研究员谢幸受邀在剧院式演讲平台“造就”上发表主题演讲《如何让机器拥有像人一样的思维》。
日期: 2017年03月10日


秦涛:深度学习的五个挑战和其解决方案

近日,微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士受邀在钛媒体发表主题演讲。秦涛指出,虽然大数据、大模型、大计算是深度学习三大支柱,但它们也在一定程度上制约了其进一步发展。这期课堂中,秦涛分享了他眼中深度学习的挑战和解决方案。
日期: 2017年03月09日


Thomas Moscibroda: 人工智能与科技金融

在厦门召开的2017首届科技金融国际峰会上,来自微软亚洲研究院的首席研究员,云计算及移动计算组(C&M)创始负责人,清华大学交叉信息科学研究院(IIIS)网络科学方向讲席教授Thomas Moscibroda为大家分享了题为《人工智能与科技金融》的演讲。
日期: 2017年03月06日


为了实现全息通讯,科学家们正在努力求解

想象下未来的全息通讯,打破空间阻隔,让远在天边的Ta也触手可及,甚至还可实时互动。虽然这项技术已经实现,但离大规模运用还有相当距离。随着微软研究员和日本国家信息学研究所教授的合作,这个以往电影中才有的场景正向我们一步步走来。
日期: 2017年03月03日


让人工智能解数学题,可能没你想象的那么简单

古代数学著作《孙子算经》中记载了一个有趣的鸡兔同笼问题:“今有雉兔同笼,上有三十五头,下有九十四足,问雉兔各几何?”这个问题小学生们解决起来可能都轻而易举,但对于人工智能而言可能并非如此。在人工智能火热的今天,我们想聊聊如何让计算机具备解此类问题的能力——即数学解题。
日期: 2017年02月28日


张冬梅:带领数据探索的梦之队

13年前,刚回国的张冬梅对微软亚洲研究院的生活既有期许,也有压力。13年后,张冬梅已是首席研究员,带领的软件分析组也成绩斐然,与微软Power BI产品组的合作助其占据Gartner最新报告榜首。快来看看这支数据探索梦之队背后有着怎样的故事!
日期: 2017年02月24日


企业大数据挖掘:为员工构建职场知识图谱

微软亚洲研究院有一位大名鼎鼎的AI个人助理,人称EDI,从预订会议室到更新公司内部“八卦”,随叫随到全年无休,还非常了解员工喜好,深得大家喜爱。快来听微软亚洲研究院大数据挖掘组给大家讲讲职场知识图谱!
日期: 2017年02月22日


微软研究院的产业研究周期

在微软,研究员可自由探索感兴趣的问题,并同时聚焦能为公司产生影响的领域,即所谓的产业研究周期。你想成为这个周期的一部分么?快来看看微软研究院软件工程研究组研究经理Thomas Ball是如何借用这个模型来解释微软研究院的运作方式吧!
日期: 2017年02月21日


以梦为马—— 记第七期微软创新人才学院《高级软件工程》结课

微软创新人才学院是隶属于教育部创新人才培养实验区的教学改革项目。它每年从合作高校招收优秀大四学生进行为期一年的培训,旨在帮助他们发掘科研潜力,激发创新能量。第七期微软创新人才学院《高级软件工程》结课了,来看看同学们的体验吧。
日期: 2017年02月17日


微软开源的这个系统能让无人机等装置安全地自主航行

微软在GitHub上开源了空中信息技术和机器人技术平台(Aerial Informatics and Robotics Platform)的研究项目之一AirSim,让开发人员能用于在模拟器中训练和测试无人机等空中智能组件,让这些设备最终能在现实世界中自主、安全的运行。
日期: 2017年02月17日


守护城市安全:时空数据+深度学习

在人工智能国际顶级会议AAAI 2017上,来自微软亚洲研究院的郑宇博士及其团队的论文Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction首创性的将时空数据与深度学习结合,利用时空深度残差网络用于预测城市人流问题。
日期: 2017年02月14日


AAAI | 如何保证人工智能系统的准确性?

上周在旧金山开幕的AAAI人工智能会议上,微软的研究人员发表了两篇研究论文,它们旨在综合运用算法和人类专业知识,消除数据缺陷和系统缺陷。另外,另一组微软研究人员团队即将发表一个语料库,它可以帮助从事语音翻译研究人员测试其双语会话系统的准确性和有效性。
日期: 2017年02月13日


微软认知服务:人工智能人人皆享

在推进AI普及化进程中,微软认知服务扮演着重要角色。作为25款工具集合,微软认知服务集微软机器学习和AI研究之大成,免去广大开发人员从无到有的自创技术之苦,让毫无机器学习背景的开发人员也可在其应用中轻松添加诸多智能功能。
日期: 2017年02月08日


微软开源生物模型分析器(BMA):一款基于云的生物研究工具

微软在GitHub上刚开源了“生物模型分析器”(Bio Model Analyzer)。这是一款能够帮助生物学家模拟细胞互动和通信过程的基于云的工具,它能够创建计算机模型,用技术了解正常细胞变成癌细胞的生物过程,从而治愈癌症。
日期: 2017年02月07日


行为识别:让机器学会“察言观色”第一步

让机器人“察言观色”是不少电影里出现的场景,那么这项技能是如何实现的呢?微软亚洲研究院副研究员兰翠玲博士带你走进机器察言观色的第一步——行为识别,细说如何通过智能监控和人机交互等方式让机器与人类心有灵犀。
日期: 2017年02月06日


文本型医疗大数据,拿来就可用?

我们现在所做的健康医疗领域研究基于大规模医疗文本数据的处理。但是否有了大量的确定领域文本数据,就可以直接拿来进行挖掘,建模,并利用数据来创造价值了呢?如果发现问题没那么简单,我们要做些什么工作才能让这些大数据真正创造价值呢?闫峻博士本文解读了这些他在关于医疗大数据的对外合作交流中经常被问起的问题。
日期: 2017年01月24日


视频人脸模糊技术:新闻编辑的福音

微软研究院提出了一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案。该算法能够对视频进行自动处理,将其中出现的不同人物返回给用户。用户只需要轻点鼠标,选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域都将被打上马赛克。
日期: 2017年01月23日


2017年最值得关注的科学概念之“迁移学习”

2017年,最值得关注的科学术语或概念是什么?微软全球资深副总裁Peter Lee博士认为是迁移学习。对某一项技能或心理机能的学习和精进能够对其他技能或心理机能产生积极影响——这种效应即为迁移学习。它不仅存在于人类智能,对机器智能同样如此。
日期: 2017年01月20日


透过视频看世界

随着各种摄像头的普及,视频数据正记载着物理世界发生的一切,让机器帮助分析理解视频大数据就成了我们观察了解物理世界的一条捷径。但视频数据不但量大,还包含千变万化的内容,分析理解并不是件易事。曾文军博士带我们探讨了视频数据分析理解的应用场景和技术要求、技术发展现状和瓶颈,以及对未来技术发展的展望。
日期: 2017年01月19日


李飞飞、李凯、沈向洋、张钹、洪小文:我们正处于人工智能的秋天

2017未来论坛年会上,在微软亚洲研究院院长洪小文主持的未来智能讨论环节,斯坦福终身教授李飞飞、美国工程院院士李凯、微软全球执行副总裁沈向洋、清华教授张钹院士四位AI泰斗级人物与现场观众共同畅谈人工智能的未来。
日期: 2017年01月17日


每一个人的人工智能

1月14日,未来论坛2017年会暨首届未来科学颁奖典礼在北京拉开帷幕,微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋受邀在此次论坛上发表了主题演讲。本文包括沈向洋博士此次演讲内容的视频和文字整理,希望与大家分享微软对人工智能的理解和对未来的美好愿景。
日期: 2017年01月16日


郑宇:用大数据预测雾霾是如何做到的?

伴随着城市化进程不断加深,雾霾等城市问题已然成为全民关注的热点和槽点。对此,微软亚洲研究院主管研究员郑宇及其团队选择利用城市计算这一交叉研究解决雾霾在内的各类问题,利用大数据预测雾霾。
日期: 2017年01月11日


芯片架构换血!如何评价微软在数据中心使用FPGA?

全新的古老计算机芯片FPGA正悄然改变着全球芯片市场,微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上回应“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法”,在这篇文章中,李博杰从为什么使用FPGA,微软部署FPGA的实践和FPGA在云计算中的角色三个角度详细阐述了他眼中的FPGA。
日期: 2017年01月11日


迈克尔·乔丹:几百年内AI不会觉醒

随着AI发展,人类恐惧日甚一日。Jordan是著名计算机科学家,门下英雄辈出,如深度学习大牛Yoshua Bengio、百度首席科学家吴恩达、斯坦福Percy Liang教授。近日他提到,以目前进展来看,机器人毁灭人类几百年里不会发生。
日期: 2017年01月10日


程骉:智慧医疗产业化应用的挑战和解决之道

2016年12月18日,微软亚太研发集团创新孵化总监程骉在新智元百人峰会闭门论坛做了《对话即平台——智慧医疗初探》的分享。这是微软在智慧医疗领域的一个新尝试,以“对话”为突破口、推进AI商业化应用。
日期: 2017年01月06日


LightGBM:三天内收获GitHub 1000+ 星

不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能卓越的LightGBM,好评如潮。小编特邀微软亚洲研究院DMTK团队的研究员们为大家撰文解读,还有主管研究员王太峰带来的视频讲解。
日期: 2017年01月05日


微软研究院开源项目盘点

根据全球最大代码托管网站GitHub去年9月的一份报告,微软已凭借16419位开源贡献者占据贡献榜榜首,不仅壮大了开源界力量,也为开发者节省了大量时间。本文介绍了部分微软研究院过去两年的重要开源项目。
日期: 2017年01月05日


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