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对话邱锂力:一起探索未知的科技之美

编者按:2018年世界人工智能大会上,微软宣布成立微软亚洲研究院(上海)。成立至今,微软亚洲研究院(上海)都做了哪些研究,取得了怎样的进展?未来会重点投入哪些研究方向?有哪些人才引进的新计划?今天,就让我们对话微软亚洲研究院(上海)负责人邱锂力博士,一起了解微软亚洲研究院(上海)的成长步伐和未来规划。

发布时间:2022-11-24 类型:人物

NeurIPS 2022 |前沿研究探索既有创造力又负责任的人工智能

编者按:作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一,NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) 在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。被 NeurIPS 接收的论文,代表着当今神经科学和人工智能研究的最高水平。今年的 NeurIPS 大会将于11月28日至12月9日举行,本届大会共收到10411篇有效投稿,其中2672篇获接收,最终接收率为25.6%。相比去年,投稿数量继续增加。

发布时间:2022-11-24 类型:深度文章

人工智能开启甲骨文整理研究新范式

编者按:在甲骨学研究中,甲骨“校重”整理是一项费事费力但又极其重要的基础性研究工作。微软亚洲研究院与首都师范大学甲骨文研究中心莫伯峰教授团队合作开发的甲骨文校重助手Diviner,第一次将自监督AI模型引入到甲骨文“校重”工作中,并取得数百项新成果,为甲骨文整理领域开创了人工智能与人类专家协作(AI+HI)的全新研究范式。入选《世界记忆名录》的甲骨文,是迄今为止中国发现的年代最早的成熟文字系统,对中国历史乃至世界文化的发展研究具有非凡意义。有人曾说“东周之前无信史”,因为《春秋》一书记录了2000多年前的东周历史,而之前的商文明曾被认为是传说,直至甲骨文被发现,才有力地证明了殷商王朝的存在,把中国信史向上推进了约1000年。

发布时间:2022-11-22 类型:深度文章

微软亚洲研究院数据驱动的优化方法研讨会,邀您注册参加!

11 月 26 日,微软亚洲研究院将举办数据驱动的优化方法研讨会。来自国内外机器学习与优化相关领域的学术界、工业界嘉宾将在研讨会上分享他们的最新研究。我们诚挚地邀请您参会,一起探讨、交流学术动态并展望未来!

发布时间:2022-11-17 类型:学术合作新闻

微软T-ULRv6:引领基础模型向多语言“大一统”迈进

近日,微软通用语言表示模型再创新佳绩。最新的 T-ULRv6 在谷歌 XTREME 和 GLUE 排行榜上摘得双榜冠军,证明了单个多语言模型可以同时在英语和多语言理解任务上达到 SOTA 性能。这也是多语言理解模型首次在两个排行榜上同时夺魁,力压专用于英语或专用于多语言任务的模型,从而有助于消除“多语言诅咒”。

发布时间:2022-11-17 类型:深度文章

NeurIPS 2022 | 赋能产业界的人工智能研究新趋势

编者按:作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一,NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) 在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。被 NeurIPS 接收的论文,代表着当今神经科学和人工智能研究的最高水平。今年的 NeurIPS 大会将于11月28日至12月9日举行,本届大会共收到10411篇有效投稿,其中2672篇获接收,最终接收率为25.6%。相比去年,投稿数量继续增加。

发布时间:2022-11-16 类型:深度文章

SPINE:高拓展性、用户友好的自动化日志解析新神器

编者按:在计算机系统与软件的实践和研究中,可靠性是至关重要且经久不衰的课题。如何自动化地分析日志所记录的系统状态并让数据“说话” ,受到了广泛研究。日志解析是自动化日志分析中的关键起步。如何将日志解析应用于大规模复杂的云环境往往面临诸多现实挑战,如数据不均衡,数据漂移等。

发布时间:2022-11-11 类型:深度文章

NeurIPS 2022 | 一窥人工智能大一统与理论研究的最新进展

编者按:作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一,NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) 在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。被 NeurIPS 接收的论文,代表着当今神经科学和人工智能研究的最高水平。今年的 NeurIPS 大会将于11月28日至12月9日举行,本届大会共收到10411篇有效投稿,其中2672篇获接收,最终接收率为25.6%。相比去年,投稿数量继续增加。

发布时间:2022-11-09 类型:深度文章

TSRFormer:复杂场景的表格结构识别新利器

编者按:近年来,各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态,是数字化转型的关键步骤,如何识别出图片中表格具体的结构与内容,并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而,目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格,对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案,对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展,研究员们提出了一种新的表格结构识别算法 TSRFormer,能够较好地识别复杂场景中不同类型的表格。

发布时间:2022-11-03 类型:深度文章