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<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="zh-cn" lang="zh-cn"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/><title>人工智能发展月报</title><meta name="author" content="zhao xiaowei"/><style type="text/css"> * {margin:0; padding:0; text-indent:0; }
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</style></head><body><h3 style="text-indent: 0pt;text-align: right;">洞察 AI 前沿情报</h3><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="791" height="1123" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_001.png"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="19" height="27" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_002.png"/></span> <span class="s2">报告说明 </span><span><img width="575" height="27" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_003.png"/></span></p><p class="s3" style="padding-top: 7pt;padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;line-height: 89%;text-align: justify;">本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统 NewsMiner，以及人工智能主流新闻网站及公众号，从AI 学术会议、重大科研进展、人物动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对领域技术发展产生重大推动作用的事件，旨在帮助AI 领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark0"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_004.png"/></span></a> <span class="h1">本期导读 </span><span><img width="541" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_005.png"/></span></p><p style="padding-top: 16pt;padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">11 月份人工智能领域共发现 644 篇新闻、237 个事件，分别较上月下降 2.57％和上升 8.22%。在传播热度上，本月出现五个高峰：2 日举办的EDA 领域顶会 ICCAD 2021 大会的热度最高；其次，8 日的 IEEE 云计算与智能系统国际会议（CCIS 2021）举办、阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展等热度也较高；此外，6 日 DeepMind 利用人工智能绘制人类蛋白质地图、19 日的两院院士新增名单公布、24日的 2022 年IEEE Fellow 名单公布也都受到较多关注。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="675" height="321" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_006.png"/></span></p><p class="s4" style="padding-top: 3pt;padding-left: 53pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11-2 ICCAD 2021 大会</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s4" style="padding-top: 3pt;padding-left: 146pt;text-indent: 0pt;line-height: 13pt;text-align: left;">11-8 IEEE 云计算与智能系统国际会议</p><p class="s4" style="padding-left: 70pt;text-indent: 76pt;text-align: left;">（CCIS 2021）举办；阿里巴巴达摩院公 <span class="s5">11-6 DeepMind 利用</span>布多模态大模型 M6 最新进展等</p><p class="s4" style="padding-left: 70pt;text-indent: 0pt;line-height: 13pt;text-align: left;">AI 创建人类蛋白质地图</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s4" style="padding-left: 16pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">11-19 两院院士新增名单； TensorFlow 官方发布 TensorFlow GNN 库等</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s4" style="padding-left: 25pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11-24 IEEE Fellow 名单公布</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s6" style="padding-top: 3pt;padding-left: 17pt;text-indent: 0pt;text-align: center;">图 <span class="s7">1 </span>人工智能领域 <span class="s7">2021 </span>年 <span class="s7">11 </span>月新闻趋势</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 147%;text-align: justify;">从受关注子领域来看，本月最受关注的是智能芯片，其次是智能机器人和机器学习，分别占比 40.48%，26.54% 和 17.43%，居于前三，具体分布情况如图二所示。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 166pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="275" height="207" alt="a93a42f236d356da8fe68ac900929e2" title="a93a42f236d356da8fe68ac900929e2" src="人工智能发展月报_files/Image_007.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s6" style="padding-left: 17pt;text-indent: 0pt;text-align: center;">图 <span class="s7">2 </span>本月人工智能子领域相关新闻事件分布</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">本月值得关注的 AI 事件有：</p><h2 style="padding-top: 12pt;padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">学术会议方面，<span class="p">第七届 IEEE 云计算与智能系统国际会议（CCIS 2021）、计算机辅助设计国际会议（ICCAD 2021）、机器人领域的 CoRL 2021 等国内外会议陆续举办并公布相关奖项。</span></h2><h2 style="padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">研究报告方面<span class="p">，上海科学技术情报研究所发布《2021 全球前沿科技热点》、商汤科技联合上海交大、AIII 研究院发布《AI 可持续发展报告》、中国信通院发布《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告（2021 年）》、全国信标委大数据标准工作组等发布《数据治理工具图谱研究报告（2021 版）》、兰德公司发布《评估国家科技水平的一种开源方法：应用于人工智能和机器学习领域》、清华 AI 院与智谱联合发布人工智能重点领域顶会分析报告等。</span></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">AI 榜单方面<span class="p">，2020 年度国家科学技术奖获得者揭晓、中国新增选 149 名两院院士、IEEE 公布 2022 年新晋 Fellow 名单（华人学者有 79 位）、科睿唯安发布 2021全球高被引科学家榜单、EMNLP 2021 与NeurIPS 2021 陆续公布多个奖项论文等。</span></h2><h2 style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: justify;">国内高校方面，<span class="p">清华大学新增院士 5 人，北京大学新增院士 4 人，上海交通大学</span></h2><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">新增院士 4 人，中国科学院新增 18 人；北京大学成立智能学院；苏州大学与亨通集团</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">共建“未来信息与人工智能研究院”；清华 6 名本科生组队拿到国际大学生超算竞赛</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">（SC21）总冠军等。</p><h2 style="padding-top: 12pt;padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">AI 人物方面<span class="p">，图灵得主 Bengio 提出 GFlowNets 的新算法；华人学者丛京生荣获 2022 IEEE 罗伯特·诺伊斯奖；多位 AI 学者联合发起《认知神经智能科学》国际专刊、图灵奖得主霍普克罗夫特吐槽中国高校“重科研，轻教育”、蚂蚁金服原副总裁漆远加盟复旦大学任人工智能院长等。</span></h2><h2 style="padding-left: 9pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">AI 领域科研重要进展<span class="p">，麻省理工学院（MIT）和清华叉院团队等合作提出了一种纯视觉 3D 检测算法 DETR3D；何恺明团队提出视觉预训练新范式 MAE 模型；北大、加州洛杉矶分校UCLA、微软共同发现Transformer 可以在一定限制条件下模拟CNN，并提出一个两阶段训练框架，性能提升了 9%；清华大学交叉信息研究院高阳团队新提出了 EfficientZero 算法、谷歌发布了 TensorFlow GNN 库 ，提供了在 TensorFlow中实现 GNN 模型的构建块。阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，其参数已跃迁至 10 万亿；MetaAI（即 Facebook AI）在 HuggingFace 上发布自监督语</span></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 9pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: justify;">音处理模型 XLS-R，共支持 128 种语言。寒武纪宣布推出自研第三代云端 AI 芯片思元 370；联发科技（MediaTek）发布旗下最新旗舰处理器“天玑 9000”；NVIDIA宣布推出一款全新的 NVIDIA® Jetson AGX Orin™；谷歌揭秘下一代人工智能架构 “Pathways”、中兴正式宣布新支点操作系统全新版本等。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">具体详情，请参见下文。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 35pt;text-indent: 0pt;line-height: 15pt;text-align: left;"><span><img width="629" height="20" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_008.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 30pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark0" class="s8">本期导读</a><a href="#bookmark0" class="s9"> </a><a href="#bookmark0" class="s8">2</a></p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark1" class="s8">一、AI 顶会动态</a><a href="#bookmark1" class="s9"> </a><a href="#bookmark1" class="s8">8</a></p><ol id="l1"><li data-list-text="1."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark2" class="a">EDA 顶会ICCAD 2021 举办 论文录取率 23.5% </a><a href="#bookmark2">8</a></p></li><li data-list-text="2."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark3" class="a">第七届 IEEE 云计算与智能系统国际会议（CCIS 2021）举办</a><a href="#bookmark3" class="s10"> </a><a href="#bookmark3">9</a></p></li><li data-list-text="3."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark4" class="a">CoRL2021 举办并公布最佳论文奖</a><a href="#bookmark4" class="s10"> </a><a href="#bookmark4">9</a></p></li></ol><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark5" class="s8">二、AI 最新报告发布</a><a href="#bookmark5" class="s9"> </a><a href="#bookmark5" class="s8">10</a></p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 65pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;"><a href="#bookmark6" class="a">1. 上海科学技术情报研究所发布《2021 全球前沿科技热点》 </a><a href="#bookmark7" class="a">10 2. 商汤科技发布《AI 可持续发展报告》</a><a href="#bookmark7" class="s10"> </a><a href="#bookmark7">11</a></p><ol id="l2"><li data-list-text="3."><p style="padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;line-height: 26pt;text-align: left;"><a href="#bookmark8" class="a">中国信通院发布首份隐私计算应用报告</a><a href="#bookmark8" class="s10"> </a><a href="#bookmark8">11</a></p></li><li data-list-text="4."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 76pt;text-indent: -11pt;text-align: left;"><a href="#bookmark9" class="a">《数据治理工具图谱研究报告（2021 版）》发布</a><a href="#bookmark9" class="s10"> </a><a href="#bookmark9">12</a></p></li><li data-list-text="5."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark10">兰德发布《评估国家科技水平的一种开源方法：应用于人工智能和机器学</a></p><p style="padding-top: 18pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark10" class="a">习领域》</a><a href="#bookmark10" class="s10"> </a><a href="#bookmark10">12</a></p></li><li data-list-text="6."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark11" class="a">清华 AI 院与智谱联合发布人工智能重点领域顶会分析报告</a><a href="#bookmark11" class="s10"> </a><a href="#bookmark11">13</a></p></li></ol><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark12" class="s8">三、重要 AI 榜单</a><a href="#bookmark12" class="s9"> </a><a href="#bookmark12" class="s8">14</a></p><ol id="l3"><li data-list-text="1."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark13" class="a">2020 年度国家科学技术奖揭晓</a><a href="#bookmark13" class="s10"> </a><a href="#bookmark13">14</a></p></li><li data-list-text="2."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark14" class="a">2021 中国科学院、中国工程院院士增选 149 名</a><a href="#bookmark14" class="s10"> </a><a href="#bookmark14">15</a></p></li><li data-list-text="3."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark15" class="a">2022 年IEEE Fellow 名单公布 华人学者有 79 位</a><a href="#bookmark15" class="s10"> </a><a href="#bookmark15">16</a></p></li><li data-list-text="4."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark16" class="a">科睿唯安发布2021 全球高被引科学家榜单</a><a href="#bookmark16" class="s10"> </a><a href="#bookmark16">16</a></p></li><li data-list-text="5."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 65pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;"><a href="#bookmark17" class="a">EMNLP 2021 大奖公布 华人学者获得最佳长论文和最佳短论文奖 </a><a href="#bookmark18" class="a">17 6. NeurIPS 2021 论文放榜 接受率 26% </a><a href="#bookmark18">18</a></p></li></ol><p style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 26pt;text-align: left;"><a href="#bookmark19" class="s8">四、国内高校动态</a><a href="#bookmark19" class="s9"> </a><a href="#bookmark19" class="s8">20</a></p><ol id="l4"><li data-list-text="1."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark20" class="a">清华大学新晋院士五位</a><a href="#bookmark20" class="s10"> </a><a href="#bookmark20">20</a></p></li><li data-list-text="2."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark21" class="a">北京大学新晋院士四位</a><a href="#bookmark21" class="s10"> </a><a href="#bookmark21">22</a></p></li><li data-list-text="3."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark22" class="a">上海交大新增四位院士</a><a href="#bookmark22" class="s10"> </a><a href="#bookmark22">24</a></p></li><li data-list-text="4."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark23" class="a">中国科学院 18 位学者当选院士</a><a href="#bookmark23" class="s10"> </a><a href="#bookmark23">25</a></p></li><li data-list-text="5."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark24" class="a">北京大学成立智能学院，朱松纯任院长</a><a href="#bookmark24" class="s10"> </a><a href="#bookmark24">26</a></p></li><li data-list-text="6."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark25" class="a">苏州大学与亨通集团共建“未来信息与人工智能研究院”</a><a href="#bookmark25" class="s10"> </a><a href="#bookmark25">26</a></p></li><li data-list-text="7."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark26" class="a">清华6 名本科生组队拿到国际大学生超算竞赛（SC21）总冠军</a><a href="#bookmark26">27</a></p></li></ol><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="#bookmark27" class="s8">五、 AI 学者个人动态</a><a href="#bookmark27" class="s9"> </a><a href="#bookmark27" class="s8">27</a></p><ol id="l5"><li data-list-text="1."><p style="padding-top: 18pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark28" class="a">图灵得主Bengio 提出了一种名为 GFlowNets 的新算法 </a><a href="#bookmark28">27</a></p></li><li data-list-text="2."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark29" class="a">华人学者丛京生荣获 2022 IEEE 罗伯特·诺伊斯奖</a><a href="#bookmark29" class="s10"> </a><a href="#bookmark29">28</a></p></li><li data-list-text="3."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark30">多位 AI 学者联合发起《认知神经智能科学》国际专刊29</a></p></li><li data-list-text="4."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark31" class="a">图灵奖得主霍普克罗夫特吐槽中国高校“重科研，轻教育” </a><a href="#bookmark31">30</a></p></li><li data-list-text="5."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 36pt;text-indent: 28pt;line-height: 147%;text-align: left;"><a href="#bookmark33" class="a">蚂蚁金服原副总裁漆远加盟复旦大学，任人工智能院长31</a><a href="#bookmark33" class="s8">六、各 AI 子领域重要科研进展</a><a href="#bookmark33" class="s9"> </a><a href="#bookmark33" class="s8">32</a></p></li></ol><ol id="l6"><li data-list-text="1."><p style="padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark34" class="a">计算机视觉</a><a href="#bookmark34" class="s10"> </a><a href="#bookmark34">32</a></p></li><li data-list-text="2."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark35" class="a">机器学习</a><a href="#bookmark35" class="s10"> </a><a href="#bookmark35">35</a></p></li><li data-list-text="3."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark36" class="a">自然语言处理</a><a href="#bookmark36" class="s10"> </a><a href="#bookmark36">37</a></p></li><li data-list-text="4."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark37" class="a">智能芯片</a><a href="#bookmark37" class="s10"> </a><a href="#bookmark37">38</a></p></li><li data-list-text="5."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark38" class="a">智能机器人</a><a href="#bookmark38" class="s10"> </a><a href="#bookmark38">39</a></p></li><li data-list-text="6."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark39" class="a">知识图谱</a><a href="#bookmark39" class="s10"> </a><a href="#bookmark39">39</a></p></li><li data-list-text="7."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark40" class="a">语音识别</a><a href="#bookmark40" class="s10"> </a><a href="#bookmark40">40</a></p></li><li data-list-text="8."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 83pt;text-indent: -18pt;text-align: left;"><a href="#bookmark41" class="a">计算机系统</a><a href="#bookmark41" class="s10"> </a><a href="#bookmark41">40</a></p></li><li data-list-text="9."><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 80pt;text-indent: -15pt;text-align: left;"><a href="#bookmark42" class="a">AI 应用</a><a href="#bookmark42" class="s10"> </a><a href="#bookmark42">41</a></p></li></ol><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark1"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_009.png"/></span></a> <span class="h1">一、AI 顶会动态 </span><span><img width="490" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_010.png"/></span></p><ol id="l7"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark2">EDA 顶会ICCAD 2021 举办 论文录取率 23.5%</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 1 日 至 4 日，EDA 领域的世界顶级会议之一 ICCAD 2021 大会以</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;">线上形式举办。ICCAD 2021 收到了全球范围内的 514 篇投稿，最终 121 篇论文被收录（23.5%的录取率）。为纪念 William J. McCalla 博士对计算机辅助电路设计及仿真技术的发展以及 ICCAD 会议的开创性贡献，会议官方特别设立了 William J. McCalla 年度最佳论文奖，以及十年回顾最具影响力论文奖一名。其中，年度最佳论文奖两名将分别授予涵盖集成电路设计流程前端和后端的研究论文。</p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;line-height: 26pt;text-align: left;">2021 年 ICCAD <b>Front-End 最佳论文奖</b>授予了 <span class="s12">BOOM-Explorer: RISC-V</span></p><p style="padding-top: 11pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 144%;text-align: justify;"><span class="s12">BOOM Microarchitecture Design Space Exploration Framework</span>，第一作者是就读于香港中文大学计算机科学与工程系的博士生白晨，导师为余备教授和黄定发教授。本次的 <b>Back-End 最佳论文奖</b>授予了 <span class="s12">Analytical Modeling of Transient Electromigration Stree based on Boundary Reflections</span>，第一作者是来自明尼苏达大学的 Mohammad Abdullah Al Shohel。</p><p style="padding-top: 3pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Sd5YSTkpFSQzcJnjeEsQSQ" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Sd5YSTkpFSQzcJnjeEsQSQ" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/Sd5YSTkpFSQzcJnjeEsQSQ</a></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark3">第七届 IEEE 云计算与智能系统国际会议（CCIS 2021）举办</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s15" style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;"><span class="p">11 月7-8 日，2021 年第七届IEEE 云计算与智能系统国际会议（CCIS 2021）以线上会议形式举办。本届会议由中国人工智能学会与 IEEE 北京分会主办，西安电子科技大学与西安国家民用航天基地管理委员会承办，复旦大学、北京邮电大学、华中科技大学协办，来自高校、科研院所，以及企业的专家围绕云计算和人工智能相关的最新学术成果展开研究分享和观点碰撞，促进该领域的国际交流与合作。从基础算法到应用研究，大会深度聚焦大数据模型与数据挖掘、计算智能、计算机视觉、深度学习、机器学习、混合智能与复杂系统、神经网络应用七大核心热点技术，汇聚优秀学术成果予以展示分享，带动相关领域的理论研究与应用突破。会议上，中国科学院徐宗本院士、</span>西安电子科技大学副校长石光明教授、华中科技大学白翔教授、微博 <span class="s16">COO </span>王巍先生<span class="p">等四位知名专家作了主题报告，呈现了产学研各界当前的学术动态和趋势探索，为相关领域的从业者和学习者提供了新的研究思路和方向。</span></p><p style="padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://www.163.com/dy/article/GOADKKHD0511PEBT.html" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://www.163.com/dy/article/GOADKKHD0511PEBT.html" class="s14" target="_blank">https://www.163.com/dy/article/GOADKKHD0511PEBT.html</a></p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark4">CoRL2021 举办并公布最佳论文奖</a></h2></li></ol><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 8 日-11 日，面向机器人学习研究的 CoRL 2021 在英国伦敦和线上</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 145%;text-align: justify;">同时开幕。来自 MIT CSAIL 的研究 <span class="s12">A System for General In-Hand Object Re-Orientation </span>获得 CoRL 2021 <b>最佳论文奖</b>，作者包括两位 MIT 博士生 Tao Chen、Jie Xu 和 MIT 电气工程与计算机科学系助理教授 Pulkit Agrawal。哥伦比亚大学计算机科学系的研究 <span class="s12">FlingBot: The Unreasonable Effectiveness of Dynamic Manipulation for Cloth Unfolding </span>获得了<b>最佳系统论文奖</b>，作者为哥伦比亚大学计算机科学系助理教授 Shuran Song 和哥伦比亚大学计算机科学系博士生 Huy Ha。</p><p class="s13" style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s13" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">https://baijiahao.baidu.com/s?id=1716207294381076931&wfr=spider&for=pc</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark5"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_011.png"/></span></a> <span class="h1">二、AI 最新报告发布 </span><span><img width="446" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_012.png"/></span></p><ol id="l8"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: justify;"><a name="bookmark6">上海科学技术情报研究所发布《2021 全球前沿科技热点》</a></h2><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">近日，上海图书馆（上海科学技术情报研究所）在“2021 竞争情报上海论坛”上发布《2021 全球前沿科技热点（Frontier Science and Technologies in Focus 2021）》。该报告综合应用定性和定量的情报分析方法，通过解读、分析主要发达国家的科技研发战略及主流咨询机构的前沿科技预测报告，并利用专业的分析工具如专利分析工具、论文计量分析、科技媒体语料库大数据分析等，较为系统、客观地揭示出当今全球信息技术、生命与健康、空间与交通运输、能源、</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 151%;text-align: justify;">生态气候与环境、材料、先进制造 <span class="s17">7 个领域 20 个前沿科技热点。该报告发现，信息技术领域集聚了大量的技术热点，并与其他领域渗透交融，涌现了更多的技术热点，如量子生物学、数字疗法、天基互联网。</span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/gK_R8_eQ3fmdU3H4e1yC7Q" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/gK_R8_eQ3fmdU3H4e1yC7Q" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/gK_R8_eQ3fmdU3H4e1yC7Q</a></p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark7">商汤科技发布《AI 可持续发展报告》</a></h2><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">近日，商汤科技联合上海交通大学清源研究院、AIII 人工智能国际研究院，共同发布《平衡发展的 AI 伦理观——AI 可持续发展报告 2021-2022》，倡导 “发展”的伦理观，打造技术可控、以人为本、可持续发展的 AI 均衡伦理治理范式，推动发展负责任且可持续的 AI 技术。同期发布的，还有商汤与上海开源信息技术协会、AIII 人工智能国际研究院共同倡议构建的《联合国可持续发展目标正面案例集》。</p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/ysM-avezChVz5zoAmlKsjw" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/ysM-avezChVz5zoAmlKsjw" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/ysM-avezChVz5zoAmlKsjw</a></p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark8">中国信通院发布首份隐私计算应用报告</a></h2><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">11 月 18 日，2021 年（第七届）中国互联网法治大会举办。会议期间，中国信通院正式发布《数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告（2021 年）》。该《报告》是国内首份关于隐私计算应用研究方向的报告，从产业视角切入，不仅探讨了数据的概念、内涵和价值，对隐私保护计算技术进行了深入剖析，还对</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: left;">隐私保护计算技术在金融、医疗和政务等领域的初步应用探索，提供了落地参考</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 147%;text-align: left;">案例。最后，《报告》进一步思考了隐私保护计算的应用困境，并给出了相应建议。《报告》由中国信通院<span style=" color: #333;">安全研究所</span>和蚂蚁集团牵头，洞见科技、瑞莱智慧等</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">相关单位参与了报告撰写。</p><p class="s13" style="padding-top: 6pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">详情链接：https://it.sohu.com/a/503182775_120700270 https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404705180833939683&sudaref=w</p><p class="s13" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">ww.baidu.com</p></li><li data-list-text="4."><h2 style="padding-left: 67pt;text-indent: -12pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark9">《数据治理工具图谱研究报告（2021 版）》发布</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">近日，由全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院、山东省工业和信息化厅主办的 2021 全国大数据标准化工作会议上发布了《数据治理工具图谱研究报告（2021 版）》。该报告基于数据管理能力成熟度评估模型、数据治理规范及数据质量评价等标准，结合重点行业数据治理工具的应用情况、典型数据治理工具厂商的功能架构研制而成，详细介绍了数据治理及数据治理工具的概念，区分了狭义数据治理和广义数据治理两种趋势的理解，以及阐述数据治理工具在金融、政务、电力、交通、医疗、互联网等重点行业的应用情况。</p><p class="s13" style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/10bXdaU6jCWnU-UnEH6NOA</p></li><li data-list-text="5."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 140%;text-align: left;"><a name="bookmark10">兰德发布《评估国家科技水平的一种开源方法：应用于人工智能和机器学习领域》</a></h2><p style="padding-top: 6pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">近日，兰德公司（RAND）发布《评估国家科技水平的一种开源方法：应用于人工智能和机器学习领域》。该报告开发了一种快速和开源的、用于评估国家</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 147%;text-align: left;">科技水平的方法，该方法使用四个指标（高影响力论文、合作网络密度、质量调整专利和科技组织能力）快速评估特定领域的国家科技水平。</p><p style="padding-top: 2pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://www.163.com/dy/article/GOT0KARJ0514R8DE_pdya11y.html" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://www.163.com/dy/article/GOT0KARJ0514R8DE_pdya11y.html" class="s14" target="_blank">https://www.163.com/dy/article/GOT0KARJ0514R8DE_pdya11y.html</a></p></li><li data-list-text="6."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark11">清华AI 院与智谱联合发布人工智能重点领域顶会分析报告</a></h2></li></ol><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">近日，清华大学人工智能研究院知识智能研究中心、北京智谱华章科技有限公司联合发布了《2020 年人工智能几个重点领域顶级国际学术会议分析报告》。该《报告》依托于科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner，主要从论文、作者、国家、机构等多个维度，详细展示了 2020 年机器学习、计算机视觉等人工智能几个重点领域顶级国际学术会议的前沿研究成果及其特征。研究发现，计算机视觉和机器学习领域论文研究成果最多，热门技术点分别是深度学习和强化学习，以及检测与语义分割；最佳论文全部存在跨国或跨机构合作现象，美国机构获得近八成顶会最佳论文；中国机构仅获得一篇；华人作者平均占比 为</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: left;">26.05%，其中，CVPR 会议的华人作者占比最高，达 53.2%。</p><p class="s13" style="padding-top: 6pt;padding-left: 27pt;text-indent: 24pt;line-height: 93%;text-align: left;"><a href="http://www.aminer.cn/research_report/61a0a23c6c1dd4154fae2fd1?download=true" class="s19" target="_blank">详情链接： https://</a>www.aminer.cn/research_report/61a0a23c6c1dd4154fae2fd1?download=true &pathname=AI-conf2020.pdf</p><p style="padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;"><a href="https://static.aminer.cn/misc/pdf/AI-conf2020.pdf" class="s19" target="_blank">报告下载链接：</a><a href="https://static.aminer.cn/misc/pdf/AI-conf2020.pdf" class="s14" target="_blank">https://static.aminer.cn/misc/pdf/AI-conf2020.pdf</a></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark12"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_013.png"/></span></a> <span class="h1">三、重要 AI 榜单 </span><span><img width="484" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_014.png"/></span></p><ol id="l9"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark13">2020 年度国家科学技术奖揭晓</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 3 日上午，2020 年度国家科学技术奖揭晓。根据《国家科学技术奖励</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;">条例》的规定，经国家科学技术奖励评审委员会评审，国家科学技术奖励委员会审定和科技部审核，国务院批准并报请国家主席习近平签署，授予顾诵芬院士、王大中院士国家最高科学技术奖；国务院批准，国家自然科学奖授奖项目 46 项，</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: left;">其中：一等奖 2 项，二等奖 44 项；国家技术发明奖授奖项目 61 项，其中：一等</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">奖 3 项（通用项目 1 项，专用项目 2 项），二等奖 58 项（通用项目 43 项，专</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">用项目 15 项）；国家科学技术进步奖授奖项目 157 项，其中：特等奖 2 项（专</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">用项目 2 项），一等奖 18 项（通用项目 10 项，专用项目 7 项，创新团队 1 项），</p><table style="border-collapse:collapse" cellspacing="0"><tr style="height:42pt"><td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">国家最高科学技术</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">奖获奖人</p></td><td style="width:369pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 9pt;padding-left: 172pt;padding-right: 147pt;text-indent: 0pt;text-align: center;">学术画像</p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 10pt;padding-right: 10pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: center;">顾诵芬院士</p><p class="s20" style="padding-left: 10pt;padding-right: 10pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: center;">中国航空工业集团新中国飞机设计大</p><p class="s20" style="text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: center;">师</p></td><td style="width:369pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="473" height="100" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_015.jpg"/></span></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"/><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;">二等奖 137 项（通用项目 110 项，专用项目 27 项）；授予 8 名外籍专家和 1 个国际组织中华人民共和国国际科学技术合作奖。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:75pt"><td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:369pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:153pt"><td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 29pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">王大中院士</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学核能与新能源技术研究院教授、国际知名核能科学家</p></td><td style="width:369pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="409" height="302" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_016.png"/></span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">其中在人工智能领域包括：北京大学的高文、马思伟、王荣刚、王苫社和华为技术有限公司的周建同、上海海思技术有限公司王稷参与的“<b>超高清视频多态基元编解码关键技术</b>”项目获得 2020 年度国家技术发明奖一等奖。智源副院长、清华大学教授唐杰主持完成的“<b>智能型科技情报挖掘和知识服务关键技术及其规模化应用</b>”项目获国家科学技术进步奖二等奖。智源首席科学家、中国科学院</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 147%;text-align: justify;">计算技术研究所研究员陈云霁，智源理事、百度 CTO 王海峰主持项目分获国家自然科学奖二等奖、国家技术发明奖二等奖。</p><p style="padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;line-height: 15pt;text-align: left;"><a href="http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2021-" class="s19" target="_blank">详情链接：http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2021-</a></p><p class="s13" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11/03/content_1229764.shtml</p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark14">2021 中国科学院、中国工程院院士增选 149 名</a></h2><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 63pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 18 日，中国科学院、中国工程院同时公布了 2021 年院士增选名</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">单，共有 149 人当选。此次增选产生了 65 名中国科学院院士（<span class="s21">平均年龄</span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s21" style="padding-top: 1pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: justify;"><span class="s22">57.4 </span>岁，其中<span class="p">女性科学家 5 人）和 84 名中国工程院院士（</span>平均年龄 <span class="s22">58 </span>岁，<span class="p">其中女性科学家 6 人），还产生了 25 名中国科学院外籍院士，以及 20 位中国工程院外籍院士。</span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 60pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Om_1UnpYq1rTP6hwAHvz8A" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Om_1UnpYq1rTP6hwAHvz8A" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/Om_1UnpYq1rTP6hwAHvz8A</a></p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark15">2022 年 IEEE Fellow 名单公布 华人学者有 79 位</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 63pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 24 日，国际电气和电子工程师协会（IEEE）公布了 2022 年新晋</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Fellow 名单。在新增名单中共有 311 位学者入选，其中华人学者有 79 位</p><p class="s23" style="padding-top: 12pt;padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;"><span style=" color: #000;">（约占总人数的 25%），包括：汪玉、郑冶枫、李飞飞、山世光、申恒涛、童行行、王海峰、谢幸、杨睿刚、王井东、赵国英、韩军伟、Shih-chii Liu、 Guojun Qi、田永鸿、李青、曹明、王冬梅、冯俊兰等。</span>中国大陆地区当选人数 <span class="s24">28 </span>人，包括清华大学 <span class="s24">3 </span>人<b>，</b>天津大学、北京交通大学、华南理工大学以及</p><p class="s23" style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: left;">微软亚洲研究院各 <span class="s24">2 </span>人<b>。</b></p><p style="padding-top: 6pt;padding-left: 60pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/jDQVCuF5kg2uLp5yIbXu9g" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><span style=" color: #0462C1; font-family:微软雅黑, sans-serif; font-style: normal; font-weight: normal; text-decoration: underline; font-size: 12pt;">https://mp.weixin.qq.com/s/jDQVCuF5kg2uLp5yIbXu9g</span><a href="http://news.sohu.com/a/503921925_120099902" style=" color: #0462C1; font-family:微软雅黑, sans-serif; font-style: normal; font-weight: normal; text-decoration: none; font-size: 12pt;" target="_blank"> </a><span style=" color: #0462C1; font-family:微软雅黑, sans-serif; font-style: normal; font-weight: normal; text-decoration: underline; font-size: 12pt;">http://news.sohu.com/a/503921925_120099902</span><a href="http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/202111/25/t20211125_37116001.shtml" style=" color: #0462C1; font-family:微软雅黑, sans-serif; font-style: normal; font-weight: normal; text-decoration: none; font-size: 12pt;" target="_blank"> </a><a href="http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/202111/25/t20211125_37116001.shtml" class="s19" target="_blank">http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/202111/25/t20211125_37116001.shtml</a></p></li><li data-list-text="4."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark16">科睿唯安发布 2021 全球高被引科学家榜单</a></h2><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 16 日，专业信息服务提供商科睿唯安公布了 2021 年度全球高被引科</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: left;">学家名单。本次全球共有 6602 位科学家入选，他们过去十年均发表了多篇高被引论文，这些论文的被引频次在 Web of Science 中位于同学科、同发表年份的</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">前 1%。其中 3774 名为特定领域科学家，2828 名为跨领域科学家。</p><p class="s11" style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">美国此次共入选 2622 人，高居榜首<span class="p">，占比高达 39.7%，但占比 2018 年下降了 3.6%。</span>中国大陆地区入选 935 人<span class="p">，占比 14.2%，位居次席，与 2018 年相比，占比大涨 6.2%，是前十名中涨幅最大的。英国、澳大利亚和德国分列 3-5</span></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 26pt;text-align: justify;">位，入选学者数量均超过 300 人。</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">从学科领域来看，临床医学领域入选人数最多，为 453 人，经济学/商业领</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">域入选人数最少，为 83 人。<b>计算机科学有 110 入选</b>。</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">从入选学者的所属的机构看，美国仍然占据绝对优势，在前十名中占据 6 席。</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: justify;">哈佛大学入选 214 人，位居第一。其他进入前十的美国机构包括斯坦福大学、国立卫生研究院、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、加州大学圣迭戈分校。 <b>中国科学院入选 194 人，位列第二，清华大学入选 58 人，位列第八。中科大入选</b></p><p class="s11" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: justify;">41 人，浙大入选 29 人，北大入选 28 人<span class="p">。</span></p><p class="s13" style="padding-top: 6pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aghpikvmeCnUraGHV9zrSg https://mp.weixin.qq.com/s/SZqlVlcnc82s-5ouoUBqKA</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="5."><h2 style="padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: justify;"><a name="bookmark17">EMNLP 2021 大奖公布 华人学者获得最佳长论文和最佳短论文奖</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">近日，EMNLP 2021 会议公布了多个奖项：包括最佳长论文奖、最佳短论文奖、优秀论文奖和最佳 Demo 奖。华人学者刘方宇、杨子小帆分别是最佳长论文和最佳短论文的一作作者。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 146%;text-align: justify;"><b>最佳长论文奖</b>：<span class="s12">Visually Grounded Reasoning across Languages and Cultures</span>，本文一作是刘方宇，2020 年在滑铁卢大学取得计算语言学硕士学位，目前正在剑桥大学语言技术实验室攻读博士，师从 Nigel Collier 教授。主要研究方向是：多模态（将语言与知识和感知联系起来）、自监督（研究没有人类标签的语言模型）、可解释性（在预训练的模型权重中编码/缺失了什么？）</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 146%;text-align: justify;"><b>最佳短论文奖 </b>： <span class="s12">CHoRaL: Collecting Humor Reaction Labels from Millions of Social Media Users </span>获得。本文一作是苹果公司的研究科学家杨子小帆。她最近在 Julia Hirschberg 教授的指导下完成了哥伦比亚大学的博士学位，研究兴趣集中在计算副语言学和跨语言自然语言处理。此前，她在北京大学获得计算机科学学士学位和经济学学士学位。</p><p class="s13" style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3dXdq-zHEW18UxEn6FnByw</p></li><li data-list-text="6."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark18">NeurIPS 2021 论文放榜 接受率 26%</a></h2></li></ol><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">NeurIPS 2021 共有 9122 篇论文提交，其中 2344 篇被接收（占比 26%）。</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">相比于 2020 年，虽然投稿减少了 332 篇，但是被接收的反而增加了 444 篇。</p><p style="padding-top: 12pt;text-indent: 0pt;text-align: right;">从投稿国家来看，美国依然投稿最多，共提交了 1431 篇论文，占总投稿的</p><p style="padding-top: 12pt;text-indent: 0pt;text-align: right;">15.7%。中国大陆排名第二，提交 411 篇论文，比美国要少 1020 篇。英国位列</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">第三，为 268 篇。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">从投稿公司来看，谷歌总共提交了 177 篇论文，成为投稿最多的公司。微软、 DeepMind、Facebook 紧随其后，分别为 116 篇、81 篇和 78 篇。国内的 BAT则以 16 篇、20 篇和 19 篇分别排在第 10、第 7 和第 9 位。</p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: justify;">从投稿高校来看，MIT 投稿最多，总共提交了 142 篇论文，以 3 篇论文的</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 147%;text-align: justify;">优势超过投稿 139 篇的斯坦福；CMU 以 117 篇论文排名第三；清华位列第五，北大位列第九。</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 147%;text-align: justify;">在被接收论文最多的 22 位学者中，华人占 8 位。其中，微软亚洲研究院副院长刘铁岩被接收论文最多有 14 篇，和斯坦福大学 Stefano Ermon 并列第一。</p><p style="padding-left: 78pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="552" height="106" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_017.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 97pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="459" height="113" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_018.png"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 58pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="603" height="109" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_019.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 98pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="460" height="114" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_020.png"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 51pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/_fHqMzAheBu23BJMNwqvwA" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/_fHqMzAheBu23BJMNwqvwA" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/_fHqMzAheBu23BJMNwqvwA</a></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s1" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: center;"><a name="bookmark19"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_021.png"/></span></a> <span class="h1">四、国内高校动态 </span><span><img width="459" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_022.png"/></span></p><ol id="l10"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark20">清华大学新晋院士五位</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 25pt;text-indent: 0pt;text-align: center;">11 月 18 日，中国科学院、中国工程院公布了 2021 年院士增选结果。清华</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: justify;">大学化学系教授<b>王梅祥</b>、能源与动力工程系教授<b>姜培学</b>共 2 位教师当选为中国科</p><p style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: justify;">学院院士。清华大学车辆与运载学院教授<b>李克强</b>、电子工程系教授<b>罗毅</b>共 2 位教师当选为中国工程院院士。清华大学智能产业研究院院长<b>张亚勤</b>当选中国工程院外籍院士。</p><table style="border-collapse:collapse" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">当选学者</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">学术画像</p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"/><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">此外，还有 2 位校友获选中国工程院院士。新当选为中国工程院院士的校友为中国航天科技集团有限公司首席信息官王国庆（1988 届本、2010 届博，机械工程系）；中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司总工程师张宗亮（1984 届水利工程系）。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:170pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">清华大学化学系教授 王梅祥</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:170pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">清华大学能源与动力工程系教授 姜培学</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:172pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学车辆与运载学院教授</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">李克强</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="555" height="682" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_023.png"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:171pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学电子工程系教授 罗毅</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:171pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学智能产业研究院院长</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">张亚勤</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="477" height="453" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_024.png"/></span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="http://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/89042.htm" class="s19" target="_blank">详情链接：https://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/89042.htm</a></p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 43pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark21">北京大学新晋院士四位</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">当选学者</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">学术画像</p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"/><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">2021 年院士增选结果之中，北京大学共有 4 人入选。数学科学学院<b>陈松蹊</b>教授、城市与环境学院<b>朴世龙</b>教授、环境科学与工程学院院长<b>朱彤</b>教授新当选为中国科学院院士。北京大学人民医院院长<b>姜保国</b>教授新当选为中国工程院院士。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:182pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">北京大学数学科学学院陈松蹊</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:185pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">北京大学城市与环境学院教授</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">朴世龙</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:176pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">北京大学环境科学与工程学院院长朱彤</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="552" height="713" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_025.png"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:165pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">北京大学人民医院院长姜保国</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="484" height="219" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_026.png"/></span></p></td></tr></table><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;"><a href="http://www.eol.cn/news/dongtai/202111/t20211119_2177178.shtml" class="s19" target="_blank">详情链接：https://www.eol.cn/news/dongtai/202111/t20211119_2177178.shtml</a></p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark22">上海交大新增四位院士</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">当选学者</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">学术画像</p></td></tr><tr style="height:160pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">上海交通大学物理与天文学院副院长</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">贾金锋</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="515" height="210" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_027.png"/></span></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"/><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">2021 年院士增选结果之中，上海交通大学物理与天文学院副院长、讲席教授，凝聚态研究所所长，李政道研究所拓扑超导量子计算实验平台负责人<b>贾金锋</b>当选中国科学院院士；上海交通大学副校长、上海交通大学医学院院长<b>范先群</b>，上海交通大学讲席教授、上海交通大学附属第六人民医院<b>贾伟平</b>当选中国工程院院士；上海交通大学讲席教授、李政道研究所所长、物理与天文学院维尔切克量子中心首席科学家<b>弗朗克·维尔切克</b>（Frank Wilczek）当选中国科学院外籍院士。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:171pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">上海交通大学副校长、医学院院长范先群</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:171pt"><td style="width:72pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">上海交通大学讲席教授贾伟平</p></td><td style="width:426pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="472" height="457" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_028.png"/></span></p><p class="s13" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">详情链接：https://m.thepaper.cn/baijiahao_15437397</p></li><li data-list-text="4."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark23">中国科学院 18 位学者当选院士</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 36pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">2021 年院士增选名单统计中，中国科学院共有 18 人当选，有 17 人当选中国科学院院士，1 人当选中国工程院院士。当选中国科学院院士的有数学物理学部的史文才、万宝年、王玉鹏、张平、邹冰松；化学部的刘买利、马光 辉、俞飚；生命科学与医学学部的李劲松、杨维才；地学部的底青云、胡瑞 忠、朱敏；信息技术科学部的丁赤飚、乔红、郑婉华、祝宁华。当选中国工程</p><p style="padding-left: 36pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: left;">院院士的有环境与轻纺工程学部的冯起。</p><p class="s13" style="padding-top: 5pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ozHdzwgZezN32ZEMsFahGg</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="5."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: justify;"><a name="bookmark24">北京大学成立智能学院，朱松纯任院长</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">11 月 22 日，北京大学公告成立北京大学信息科学技术学院（本科生学院<span class="h4">）</span>，同时新设智能学院、计算机学院、电子学院、集成电路学院四大学院，此举或意味着北大信科四个系独立出来作为研究生院，信科本体只招收本科生。</p><p style="padding-bottom: 4pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">北京大学人工智能研究院的院长是全球计算机视觉的顶级学者，三次问鼎计算机视觉领域国际最高奖项—马尔奖，两次担任国际计算机视觉与模式识别大会主席（CVPR2012 和 CVPR2019），加州大学洛杉矶分校计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心原主任朱松纯教授。这一次北京大学新成立的智能学院，就将由他领导的<b>人工智能研究院</b>加上<b>王选计算机研究所</b>，在原北大信科学院的<b>智能科学系</b>基础上共建而来。</p><p style="padding-left: 58pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="636" height="101" alt="图形用户界面, 应用程序
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描述已自动生成" title="图形用户界面, 应用程序
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描述已自动生成" src="人工智能发展月报_files/Image_029.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 55pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="415" height="113" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_030.png"/></span></p><p class="s13" style="padding-top: 13pt;padding-left: 60pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/P--lxrxw-JkrJ-oYgLewKA</p></li><li data-list-text="6."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark25">苏州大学与亨通集团共建“未来信息与人工智能研究院”</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s28" style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;"><span style=" color: #000;">11 月 8 日，</span>苏州大学未来校区首期正式启用。苏州大学与亨通集团、汇川技术、朗开医疗、玛冀电子、土猫智能等公司开展全面合作，双方共建的未来信息与人工智能研究院、未来智能制造研究院、智能医疗装备研究院、行为数字化智能足球研究院、磁性芯片智能制造研究院、智能制造产业技术创新中心、智能精密制造产业技术创新中心、超精密检测系统产业技术创新中心等 <span class="s29">8 </span>个校企研究机构首批入驻未来校区。今年，未来科学与工程学院的人工智能、集成电路设计与集成系统、统计学、机械电子工程四个专业已迎来 <span class="s29">319 </span>名 <span class="s29">2021 </span>级本科新生。</p><p class="s29" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 25pt;text-align: justify;">2022 <span class="s28">年，未来校区还将新增机器人工程、数据科学与大数据技术两个专业，预计</span></p><p class="s29" style="padding-top: 12pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">2022 <span class="s28">年 </span>9 <span class="s28">月入驻学生约 </span>1000 <span class="s28">人。</span></p><p style="padding-top: 5pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;"><a href="https://xw.qq.com/cmsid/20211108A0A8XK00?f=newdc" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://xw.qq.com/cmsid/20211108A0A8XK00?f=newdc" class="s14" target="_blank">https://xw.qq.com/cmsid/20211108A0A8XK00?f=newdc</a></p></li><li data-list-text="7."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;line-height: 25pt;text-align: left;"><a name="bookmark26">清华 6 名本科生组队拿到国际大学生超算竞赛（SC21）总冠军</a></h2></li></ol><p class="s29" style="padding-top: 15pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">11 <span class="s28">月 </span>19 <span class="s28">日凌晨，国际大学生超算竞赛（</span>SC21<span class="s28">）结果公布，由清华大学计算机系 </span>6 <span class="s28">名本科生组建的超算团队夺得总冠军，实现 </span>SC <span class="s28">竞赛四连冠。决赛共有全球 </span>10 <span class="s28">支队伍参加。清华参赛队伍克服了连续 </span>46 <span class="s28">小时作战、云计算平台资源</span></p><p class="s28" style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 26pt;text-align: left;">竞争等困难，凭借充分的准备和全面的应对策略稳定发挥获得总冠军。</p><p class="s30" style="padding-top: 5pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：<span class="s31">https://baijiahao.baidu.com/s?id=1716913818416538412&wfr=spider&for=pc</span></p><p style="padding-top: 9pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark27"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_031.png"/></span></a><span class="s1"> </span><span class="h1">五、AI 学者个人</span><span class="s32" style=" background-color: #DEEBF7;">动态 </span></p><ol id="l11"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark28">图灵得主Bengio 提出了一种名为 GFlowNets 的新算法</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 147%;text-align: left;">11 月 1 日至 11 月 2 日，三星在线上举行为期两天的 2021 三星人工智能论坛（Samsung AI Forum 2021）。蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 教授发表题为 <span class="s12">GFlowNets for Scientific Discovery </span>的主题演讲，提出了一种名为 GFlowNets 的新算法，不局限于在单一性质指标下寻找某一个最佳匹配的分子，而是将目标放大，基于生成模型，学习到满足性质指标的足够好的多种分子候选，更一般地说，是满足此性质指标的分子结构的概率分布函数。Bengio 表示，这种采样方式与 MCMC 有相似之处，但是相比之下少了很多随机性，从而计算量大幅降低。</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 142%;text-align: left;">论文标题：<span class="s12">Flow Network based Generative Models for Non-Iterative Diverse Candidate Generation</span></p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="http://folinoid.com/w/gflownet/" class="a" target="_blank">项目地址：</a><a href="http://folinoid.com/w/gflownet/" class="s33" target="_blank">http://folinoid.com/w/gflownet/</a></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Biu_uRVI2MNX8bRLInsZDA</p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-top: 5pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark29">华人学者丛京生荣获 2022 IEEE 罗伯特·诺伊斯奖</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">近日，华人学者丛京生因对电子设计自动化（EDA）和 FPGA 设计方法的贡献获 2022 年度IEEE 罗伯特·N·诺伊斯奖章（IEEE Robert N. Noyce Medal），该奖项是 IEEE 对微电子/集成电路/半导体业界做出巨大贡献的最高奖项。丛京生成为集成电路最高荣誉的首位大陆获奖学者！</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">此外，Asad M. Madni 获得 IEEE 荣誉奖章，Deborah Estrin 获得IEEE John von Neumann Medal），Eugene W. Myers 和Webb Miller 获得了首届 IEEE Frances E. Allen 奖章。</p><p class="s18" style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: left;">丛京生目前任美国加州大学洛杉矶校区（<span class="s34">UCLA</span>）计算机系杰出校长讲席教授，同时也兼任该校电子工程系教授。目前是领域特定计算中心主任以及超大规模集成电路体系结构、综合与技术实验室主任。研究领域包括电子设计自动化、高能效计算与应用、可定制计算、以及高度可扩展算法。</p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;line-height: 18pt;text-align: left;">详情链接：</p><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">https://baijiahao.baidu.com/s?id=1717384255786271281&wfr=spider&f or=pc</p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;line-height: 25pt;text-align: justify;"><a name="bookmark30">多位AI 学者联合发起《认知神经智能科学》国际专刊</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:125pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 38pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">参与学者</p></td><td style="width:362pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 156pt;padding-right: 155pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: center;">学术画像</p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"/><p style="padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">近日，由智源研究院人工智能的认知神经基础方向首席科学家刘嘉教授（清华大学基础科学讲席教授、脑与智能实验室研究员）、智源研究员吴思（北京大学心理与认知科学学院教授）牵头，联合北京师范大学心理学部周可教授和宋宜颖副教授共同发起《认知神经智能科学》国际专刊。本次推出的《认知神经智能科学》专刊，汇集了人工智能和认知神经科学交叉领域的最新研究成果，以整合建立人工智能和认知神经科学交叉融合的认知神经智能科学新领域，推动智能科学的发展和进步。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:153pt"><td style="width:125pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 7pt;padding-right: 7pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: center;">智源研究院人工智能</p><p class="s27" style="padding-left: 7pt;padding-right: 7pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: center;">刘嘉<span class="s20">教授</span></p></td><td style="width:362pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:150pt"><td style="width:125pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 20pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">智源研究员<b>吴思</b></p></td><td style="width:362pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:150pt"><td style="width:125pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 32pt;padding-right: 7pt;text-indent: -24pt;line-height: 93%;text-align: left;">北京师范大学心理学部<b>周可</b>教授</p></td><td style="width:362pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:151pt"><td style="width:125pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 20pt;padding-right: 7pt;text-indent: -12pt;line-height: 93%;text-align: left;">北京师范大学心理学部<b>宋宜颖</b>副教授</p></td><td style="width:362pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="466" height="807" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_032.png"/></span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 42pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DceeZbkYg6qJiB7X5n-P9Q" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DceeZbkYg6qJiB7X5n-P9Q" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/DceeZbkYg6qJiB7X5n-P9Q</a></p></li><li data-list-text="4."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark31">图灵奖得主霍普克罗夫特吐槽中国高校“重科研，轻教育”</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 42pt;text-indent: 28pt;line-height: 148%;text-align: left;">11 月 1 日，在第四届世界顶尖科学家论坛开幕式上，图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特就中国的本科生教育话题发表看法。约翰·霍普克罗夫特教授表示中国的高校中国的高校过于注重国际声望，应当把“本科生教育质量”纳入到学校追求的指标中，而不是一味追求“科研经费”和“论文数”。中国目前优秀本科生的数量远远无法达到社会需求。所以，如何提高所有学生的教学质量，而不仅仅是关注顶尖学校的那一部分，是中国未来人才培养的一个主要问题。</p><p style="padding-left: 43pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="557" height="106" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_033.jpg"/></span></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 43pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="460" height="114" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_034.png"/></span></p><p style="padding-top: 12pt;text-indent: 0pt;text-align: right;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/VdoavRHGCjyKzy_IndhYnw" class="s19" target="_blank">详情链接：</a><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/VdoavRHGCjyKzy_IndhYnw" class="s14" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/VdoavRHGCjyKzy_IndhYnw</a></p></li><li data-list-text="5."><h2 style="padding-top: 7pt;padding-left: 19pt;text-indent: -19pt;text-align: right;"><a name="bookmark32">蚂蚁金服原副总裁漆远加盟复旦大学，任人工智能院长</a></h2></li></ol><p style="padding-top: 15pt;padding-left: 27pt;text-indent: 27pt;line-height: 148%;text-align: justify;">近日，前蚂蚁金服副总裁、蚂蚁 AI 首席科学家，蚂蚁金服人工智能部负责人，达摩院金融智能负责人漆远，重返学界，加盟复旦大学，任复旦大学浩清教授及复旦人工智能创新与产业研究院院长。</p><p style="padding-left: 54pt;text-indent: 0pt;line-height: 26pt;text-align: justify;">漆远本科就读于华中科技大学自动化学院，2005 年在麻省理工学院媒体实</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><span><img width="462" height="227" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_035.png"/></span></p><p style="padding-top: 1pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;line-height: 148%;text-align: justify;">验室获得博士学位，研究方向为大规模机器学习和贝叶斯推理。39 岁时被评为美国普渡大学计算机系和统计系终身教授，并开设了普渡大学第一门机器学习课程，兼生物系副教授，哥伦比亚大学、杜克大学、布朗大学等多个高校的访问教授。曾担任过 2017 年中国人工智能大会程序主席，获美国 NSF Career 奖、微软牛顿研究突破奖、2021 年中国人工智能学会优秀科技工作者等荣誉，在 AAAI、ICML 等人工智能顶会担任过大会 tutorial、领域主席等职务。</p><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s13" style="padding-left: 38pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">详情链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GuTcrObVkLQhn8PpFG8JqA</p><p class="s1" style="padding-top: 9pt;padding-left: 27pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a name="bookmark33"><span><img width="19" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_036.png"/></span></a> <span class="h1">六、各 AI 子领域重要科研进展 </span><span><img width="361" height="26" alt="image" src="人工智能发展月报_files/Image_037.png"/></span></p><ol id="l12"><li data-list-text="1."><h2 style="padding-top: 9pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark34">计算机视觉</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 10pt;padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">北大、加利福尼亚大学洛杉矶分校 UCLA、微软</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">发现 Transformer 可以在一定限制条件下模拟 CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了 9%。</p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;"><a href="https://www.aminer.cn/pub/6181fdcd5244ab9dcb7a679b/can-vision-transformers-perform-convolution" style=" color: black; font-family:微软雅黑, sans-serif; font-style: normal; font-weight: normal; text-decoration: none; font-size: 12pt;" target="_blank">论文标题： </a><a href="https://www.aminer.cn/pub/6181fdcd5244ab9dcb7a679b/can-vision-transformers-perform-convolution" class="s35" target="_blank">Can Vision Transformers Perform</a></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;"><a href="https://www.aminer.cn/pub/6181fdcd5244ab9dcb7a679b/can-vision-transformers-perform-convolution" class="s35">Convolution</a></p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 7 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/pgA-BmNcsZ8I6ofie7yyKw" class="s36">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:124pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">美国田纳西大学、德州大学阿灵顿分校</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">美国田纳西大学刘健教授团队、联合德州大学阿灵顿分校 VP Nguyen 教授团队联合研发的耳戴式设备 BioFace-3D。该设备通过面部和眼部微小运动，即可操控周边电子设备；无需摄像头，戴着 VR 头盔就能实时捕捉面部表情、追踪面部动态及眼部动态；即便</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">佩戴着口罩，也能让别人看到你的嘴部活动。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;text-align: right;">11 月 9 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/sRiYXZDxbMq8uj9bHg2zaA" class="s36">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 1pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">麻省理工学院、清华叉院</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">由麻省理工学院（MIT）和清华叉院团队领导，理想汽车和丰田研究所团队共同合作，提出了一种全新范式的纯视觉 3D 检测算法 DETR3D，是首个公开的</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">BEV 视觉检测方法，目前代码已经开源。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;text-align: right;">11 月 2 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/obnTOVh0sVkAHHThAtbJCA" class="s36">详情</a></p></td></tr><tr style="height:144pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">Facebook AI Research</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">（FAIR）</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">何恺明团队提出视觉预训练新范式 MAE 模型，将 NLP 领域大获成功的自监督预训练模式用在了计算机视觉任务上，在 NLP 和 CV 两大领域间架起了一座更简便的桥梁。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 90%;text-align: justify;">论文名称：<span class="s37">Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">论文地址：<span class="s37">https://arxiv.org/abs/2111.06377</span></p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 13</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/x-ruExbM9T8EIv2gZW0Nnw" class="s36">详情</a></p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">英伟达</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">英 伟 达 官 方 推 出 了 GauGAN 的 继 任 者 GauGAN2，允许用户创建不存在的逼真风景图像。 GauGAN2 将分割映射、修复和文本到图像生成等技术结合在一个工具中，旨在输入文字和简单的绘图</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">就能创建逼真的图像。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 23</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://baijiahao.baidu.com/s?id=1717205743424762425&wfr=spider&for=pc" class="s36">详情</a></p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">加拿大滑铁卢大学</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">加拿大滑铁卢大学的研究者提出了一种全新的单阶段多人关键点和姿态检测方法 KAPAO。使用一块 TITAN Xp GPU 实时运算，720p 视频的推理速度可以达到每秒 35 帧，1080p 的视频可达到每秒 20帧。在不使用测试时增强 (TTA) 时，KAPAO 比此前的单阶段方法（如 DEKR 和 HigherHRNet）更快、</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">更准确。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 26</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/p7TaTOg6rIiQQuRzwCcolQ" class="s36">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:83pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">微软亚洲研究院、北京大学</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">联合提出了一个可以同时覆盖语言、图像和视频的统一多模态预训练模型——NÜWA（女娲），直接包揽 8 项 SOTA。其中，NÜWA 更是在文本到图像生成中</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">完虐 OpenAI DALL-E。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 26</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DLiC4MccvVX5sGLLHzcvug" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="2."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark35">机器学习</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:42pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">机构/ 个人 </p><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">名称</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 26pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">Google Brain</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">研究团队在 NeurIPS 2021 上发表了一篇论文，提出了一个新方法，能够在多任务神经网络中确定哪些任务可以一起训练能将训练速度提升 32 倍，直接少训练 2000个小时。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 89%;text-align: justify;">论 文 标题 ： <span class="s37">Scalable Rule-Based Representation Learning for Interpretable Classification</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">论文链接：<span class="s37">https://arxiv.org/abs/2109.15103</span></p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 1 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/vHhkxUjq5gkihR52wQvE6w" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:165pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Google</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">Google 借助 BERT 在 ICML 2021 上提出了一个新模型，能够使 EXCEL 基于目标单元周围的上下文自动生成公式，准确率 57.4%。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 58pt;text-indent: 0pt;line-height: 91%;text-align: justify;">论文标题：<span class="s37">SPREADSHEETCODER: Formula Prediction from Semi-structured Context</span>论文链接：</p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;"><a href="http://proceedings.mlr.press/v139/chen21m/chen" class="s39">http://proceedings.mlr.press/v139/chen21m/chen</a></p><p class="s37" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">21m.pdf</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 2 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/cdyTAupmEoepmUVIN2QQYg" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 13pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">谷歌 TensorFlo w</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks（TensorFlow GNN）库 ，其提供了在 TensorFlow 中实现 GNN 模型的构建块。除了建模 API 之外，该库还为处理图数据提供了可用工具，包括基于张量的图数据结构、数据处理 pipeline 和一些</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">供用户快速入门的示例模型。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 19</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Bfejz4eY0c2iP3EpUaUR-Q" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:62pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Adobe</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">Adobe 在其年度设计大会上放出了一项新的预览功能</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">Project Morpheus，可以通过使用机器学习来调整图像</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">人物的外观、年龄、头发颜色，甚至面部表情。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 2 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/VPSNsZX3B-qc9ucK3-cuXw" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:42pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">清华大学交</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">叉信息研究</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">清 华 大 学 交 叉 信 息 研 究 院 高 阳 团 队 新提出了 </p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">EfficientZero 算法。该算法的性能接近 DQN（Deep Q-</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 8 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://www.163.com/dy/article/GOA9BO6O0511DPVD.html" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:83pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">院</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">Learning）在 2 亿帧时的性能，但消耗的数据却减少了</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">500 倍！</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">论文标题：<span class="s37">Mastering Atari Games with Limited Data</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">论文链接：<span class="s37">https://arxiv.org/abs/2111.00210#</span></p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:165pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">新加坡 Sea AI Lab</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">Sea AI Lab 颜水成团队提供了一个高度并行的 RL 环境引擎解决方案 EnvPool，提高了 RL 环境的模拟性能及 CPU 利用效率。这个 RL 环境引擎底层使用 C++线程池，通过异步的方式执行多个 RL 环境实例，来大大加速并行的效率。EnvPool 在经典的 RL 环境模拟器 Atari 游戏上，利用起 NVIDIA DGX A100 单机上的 256 个 CPU核，达到每秒一百万帧的执行速度。该部件在不同的硬</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">件评测上都达到了优异的性能，且大幅节省 CPU 资源。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 10</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://xw.qq.com/amphtml/20211110A04KJV00" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">微软亚洲研究院</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">微软亚洲研究院的研究员们最近提出了名为Remix 的计算框架，在充分分析和利用现有模型多样性能力的基础上，通过对有限计算资源的合理分配调度，实现了灵活</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">可调谐的高分辨率目标检测。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 17</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/1iWrYlGLMEOVmHCQDGENQA" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">韩国科学技术院</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">韩国科学技术院最近的一项研究提出了一个大规模的动漫人脸数据集 AnimeCeleb，内含 240 万张图片，全部依赖于 3D 模型渲染， 堪称动漫人脸数据集的</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">ImageNet。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 21</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/jhfd6cr9zSSa38qFxfRH6g" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">清华大学、字节跳动</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学和字节跳动智能创作语音团队业内提出神经网络配音器，让 AI 根据配音脚本，自动生成与画面节奏同步的高质量配音。相关论文已入选机器学习和计算神经科学领域顶级学术会议 NeurIPS 2021。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 90%;text-align: justify;">论文标题： <span class="s37">Neural Dubber: Dubbing for Videos According to Scripts</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">论文链接：<span class="s37">https://arxiv.org/abs/2110.08243</span></p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 22</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/I4BNwN25JOJoTs8stzDqUg" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 13pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">Facebook AI</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 91%;text-align: justify;">何凯明团队发布论文（ <span class="s37">Benchmarking Detection Transfer Learning with Vision Transformers</span>）。研究如何将预训练好的 ViT 迁移到检测模型上，使标准 ViT模型能够作为 Mask R-CNN 的骨干使用。结果表明，与</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: justify;">有监督和先前的自我监督的预训练方法相比，AP box 绝</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 25</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/ZKeHZWSlVV-w_Li5VG595w" class="s40">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">对值增加了 4%。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:75pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">中国人民大学</p></td><td style="width:301pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授孙浩带领其团队提出了一种新颖的“物理驱动深度学习+稀疏回归”（Physics-informed Neural Network with Sparse Regression，简称 PINN-SR）方法。该方法基于 “小样本稀疏噪声”测量数据，可准确提取出复杂系统的控制方程，这种控制方程又被称为时空偏微分方程简明解</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">析式。</p></td><td style="width:65pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 17</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/BOLd5IOZhSrtcBnw-NJQcA" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="3."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark36">自然语言处理</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:42pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">机构/ 个</p><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">人名称</p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">麻 省 理 工学院</p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">麻省理工学院的科学家向 AI 模型输入与测试人类大脑相同的刺激，发现很多模型获得了与人类相同类型的激活；在其他类型的语言任务中表现良好的计算机模型并没有展现出此类相似性。这意味着，人类大脑可能会用“一个词预测”来驱动语言处理。模型预测出的下一个词越准，它和人类大脑契合度</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">就越高。</p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 6 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/_JAe8vEUTlBk1w2tzbab9Q" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:165pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">清 华 大 学</p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学杨植麟团队提出了一种简单高效、无需进行大规模预训练的 NLP 学习框架。相较于传统的预训练语言模型，在仅使用了 1%的算力和 1%的训练语料的条件下，在众多 NLP任务上实现了比肩甚至超越预训练模型的性能。该框架将训练效率 (Training FLOPs)提升了两个数量级，并且在多个 NLP 任务上实现了比肩甚至超出预训练模型的性能。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: justify;">论文标题： <span class="s37">NLP From Scratch Without Large-Scale</span></p><p class="s37" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: justify;">Pretraining: A Simple and Efficient Framework</p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 12</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/OWvSTg8aELZ0ezp3MJP5rA" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 10pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">云 从 科 技、上海交大</p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">云从科技与上海交大联合团队的论文，围绕“基于语言查询的视频片段定位”这一视觉-文本的跨模态任务，将 NLP 与视觉技术结合，技术让机器同时具备“理解文字”和“看懂视频”</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">的能力。该项成果在多个数据集上都取得了优于过去研究的</p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 14</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/wKRc63icgWi1EKdryuzWlQ" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:83pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">表现。</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 90%;text-align: left;">论文题目：<span class="s37">Relation-aware Video Reading Comprehension for Temporal Language Grounding</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">论文链接：<span class="s37">https://arxiv.org/abs/2110.05717</span></p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:62pt"><td style="width:57pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 10pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">阿 里 巴 巴</p></td><td style="width:328pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，其参数已从万亿跃迁至 10 万亿，规模远超谷歌、微软此前发布的万亿</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">级模型，成为全球最大的 AI 预训练模型。</p></td><td style="width:67pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 8 日</p></td><td style="width:41pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715835712661856833&wfr=spider&for=pc" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="4."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark37">智能芯片</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">寒武纪科技</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 3pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">寒武纪宣布推出自研第三代云端 AI 芯片<b>思元 370</b>，及搭载该芯片的 MLU370-S4、MLU370-X4加速卡和全新升级的 Cambricon Neuware 软件栈。基于台积电 7nm 制程工艺，整体集成了 390亿个晶体管，最大算力达到 256TOPS（INT8），这一数据是寒武纪第二代产品思元 270 算力的 2</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">倍。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 5 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tJiXMxJmuMUUlOzZU688RA" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">天数智芯</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">天数智芯宣布全自研、国内首款云端 7nm GPGPU产品卡“天垓 100”已正式进入量产环节。天垓 100 性能可与行业主流产品相匹敌，产品性能已经达到并满足数据中心、服务器等领域的设计目标，并实</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">现低成本迁移。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 4 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YB78HvX11rlYSAednvCi-A" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:42pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">苹果</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">苹果计划采用台积电的 4nm 工艺生产其自研</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">iPhone 5G 基带芯片，预计在 2023 年实现量产。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 25</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-top: 7pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/m81cnJKcxaNXyamBX6egOQ" class="s40">详情</a></p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" rowspan="2"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">联发科技</p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">联发科技（MediaTek）发布旗下最新旗舰处理器“天玑 9000”，性能相比当前安卓旗舰高出 35%，同时能耗效率提升 37% 。该芯片的中核是 3 个 Cortex-A710 核心，配备 512KB L2 缓存，主频高达 2.85GHz，四个新的 Cortex-A510 小内核缓存</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">为 256KB，也是接近最大性能的设置。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 19</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/c3XTCJmtM5xzmevBKUA-_Q" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:25pt"><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">有消息称，联发科正计划为 Windows on ARM 系统</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">11 月 29</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 23pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/uuKY_EMOF71IJoKy6UjuVA" class="s40">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:284pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">打造芯片。</p></td><td style="width:63pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="5."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark38">智能机器人</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s41" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Google X</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">最近 Google X 的登月工厂研发了一款机器人，能够在咖啡馆打工擦桌子，还会开门锁来监控会议室！机器人来自 Google X 的 Everyday Robots 项目，在登月工厂</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">（Moonshot Factory）内研发。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 29</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/pbWOJ6ABTu1o6z18pl3bmg" class="s40">详情</a></p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s41" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Cobionix</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s41" style="padding-left: 5pt;padding-right: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">加拿大初创公司 Cobionix 研制出了全球首款能注射疫苗的机器人 Cobi，其能以自主、无痛且无针头方式注射疫苗。机器人通过发射人眼不可见的光脉冲来测量它与某物体之间的距离。通过定位追踪，</p><p class="s41" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: justify;">完成整个疫苗注射过程。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 22</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://www.huxiu.com/article/474845.html?f=rss" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="6."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark39">知识图谱</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: center;">链接</p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">百度</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">百度“知识增强的跨模态语义理解关键技术及应用”获国家技术发明二等奖。该技术旨在通过构建大规模知识图谱，关联跨模态信息，通过知识增强的自然语言语义表示方法，解决不同模态语义空间的融合表示难题，突破跨模态语义理解瓶颈，从而让机器能够像人一样，通过语言、听觉、视觉等获得对真实世界的统一认知，</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">实现对复杂场景的理解。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 3</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: center;"><a href="https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715411764684545596&wfr=spider&for=pc" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="7."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark40">语音识别</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">Meta AI</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">MetaAI（即 Facebook AI）在 HuggingFace 上发布了发布了自监督语音处理模型 XLS-R，共支持 128 种语言。XLS-R 通过自监督技术对 10 倍的语音数据进行训练，大大改善了以前的多语言模型，尤其是小语种的处</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">理。</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">22 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://www.163.com/dy/article/GPDQL7FI0511DSSR.html" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="8."><h2 style="padding-left: 74pt;text-indent: -19pt;text-align: left;"><a name="bookmark41">计算机系统</a></h2><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">机构/个人名称</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: center;">链接</p></td></tr><tr style="height:62pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">谷歌</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">谷歌揭秘下一代人工智能架构 “Pathways”，据悉，</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">Pathways 遵循新的人工智能研究思维，既优化了现有</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">人工智能系统的许多不足之处，又吸取了它们的优势。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 4</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: center;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/X2LplXzKJtZx5BNX2SUeNw" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">NVIDIA</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋亮相 GTC 线上大会发表主题演讲，宣布推出一款全新的 NVIDIA® Jetson AGX Orin™。该公司表示，这是一款全球最小、功能最强、能效最高的 AI 超级计算机，搭载 NVIDIA Ampere 架构、Arm® Cortex-A78AE 高性能 CPU、</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">以及新一代深度学习和视觉加速器。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 10</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: center;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/4acaNRpUtINb3sXbgbr5gQ" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:92pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">中兴</p></td><td style="width:299pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">中兴正式宣布新支点操作系统全新版本，全新版本支持多种芯片架构（X86、ARM、MIPS、LoongArch 等）平台，还实现了交互体验、接口、组件、内核版本 4 大</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">统一，为不同设备和场景提供了统一的平台。</p></td><td style="width:56pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月 13</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></td><td style="width:40pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 4pt;padding-right: 9pt;text-indent: 0pt;text-align: center;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/JZ01Ziy8ulpsgexdRv0weQ" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></li><li data-list-text="9."><h2 style="padding-top: 1pt;padding-left: 71pt;text-indent: -16pt;text-align: left;"><a name="bookmark42">AI 应用</a></h2></li></ol><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:21pt"><td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">行业领域</p></td><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">新闻动态</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">日期</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" bgcolor="#DEEAF6"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">链接</p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" rowspan="4"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;">AI+生物</p></td><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">来自<b>瑞士洛桑联邦理工学院</b>医学图像处理实验室和神经假体研究中心的 Enrico Amico 教授及其团队，发表了一项新的研究，表明人类大脑同样具有独一无二的活动特征，即 <b>“大脑指纹”</b>。同指纹识别一样，通过大脑“指纹”也能精</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">准识别不同个体。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">2 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/A1ZXPOfLB72E40P9_4NYjQ" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;padding-right: 2pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">密歇根大学、马克斯·普朗克生物物理研究所、欧洲分子生物学实验室 <span class="s20">等多个组织的研究人员合作， 将基于 AlphaFold 和 RoseTTAfold 的结构预测，与冷冻电子断层扫描以及综合建模相结合。举例说明了如何将基于 AI 的建模与原位结构生物学相结合，以了解跨空间组织级别的亚</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">细胞结构。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">6 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/vE2wRkjNSQiAfr_11pkZew" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">DeepMind <span class="s20">利用人工智能创建了迄今为止最全面的人类蛋白质地图，表示这些数据将对科学和商业研究人员永久免费。此次发布的预测包括 98%的人类蛋白质，大约 2 万种</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">不同的结构，它们被统称为人类蛋白质组。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">6 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_10227131268631795631%22%7D&n_type=-1&p_from=-1" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:83pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">来自<b>华盛顿大学</b>蛋白设计研究所以及霍华德休斯医学研究所的 David Baker 教授带领研究团队， 进一步将 AlphaFold 2 与 RoseTTAFold 相结合，成功用于蛋白质-</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">蛋白质复合物结构的预测。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><ol id="l13"><li data-list-text="11"><p class="s20" style="padding-left: 25pt;text-indent: -20pt;line-height: 21pt;text-align: left;">月</p></li><li data-list-text="12"><p class="s20" style="padding-left: 22pt;text-indent: -17pt;line-height: 21pt;text-align: left;">日</p></li></ol></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/kSlSp5zWqTDK8aXdL_6Xnw" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:103pt"><td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" rowspan="2"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">AI+ 医疗/ 医药</p></td><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">美国<b>德州大学西南医学中心</b>（UT Southwestern）定量生物研究中心（QBRC）王涛课题组研发出一套人工智能模型</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">（pMTnet），能够预测肿瘤新生抗原与免疫 T 细胞受体（T cell receptor）特异性结合，为肿瘤免疫治疗提供了突破性</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">预测手段。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">9 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/GHu53ZcQmev_yJjyNQQARg" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:62pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">谷歌母公司 <b>Alphabet 公司</b>宣布，将在旗下建立一家新的名为 Isomorphic Laboratories 的公司，旨在使用 AI 来</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">发现新的药物。该公司所成立的基础是可以预测蛋白质结构</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-top: 9pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">8 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/LpqoVjoF8JhwDBJZ2cbXRw" class="s38">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><table style="border-collapse:collapse;margin-left:27.25pt" cellspacing="0"><tr style="height:62pt"><td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" rowspan="2"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: left;">的 AI 系统 AlphaFold2。该系统的特长在于能够直接从蛋白质的氨基酸序列，来预测蛋白质的 3D 结构，并且可以达</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">到原子级精度。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p></td></tr><tr style="height:145pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">剑桥大学<span class="s20">黄艳燕团队提出一种新型建模方法，运用“3D 打印+机器学习” 技术（3D printing machine learningco- modelling，3PNN）来共同建模，并由 Manohar Bance团队提供临床数据验证 3PNN 高水平的有效性。该模型可根据人体耳蜗的实际大小，来定制特定的耳蜗模型结构与尺寸，从而为需要人工耳蜗的患者分析人工耳蜗的术后恢复可</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">能性。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://baijiahao.baidu.com/s?id=1716092658319039722&wfr=spider&for=pc" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:124pt"><td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt" rowspan="2"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">AI+文化</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">/传媒</p></td><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;padding-right: 4pt;text-indent: 0pt;line-height: 93%;text-align: justify;">清华大学<span class="s20">白钰卓用人工智能知识构建了现存最大规模的公开细粒度序列化甲骨文数据库与单字拓写数据集。依托现有甲骨文考证与编纂资料，她构建了甲骨文单字与甲片的公开数据库。 并解决了试图在甲骨文识别领域使用机器学习方法的学者们面临的样本量小、样本种类少的问题，并由此搭</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 19pt;text-align: left;">建了甲骨文识别系统。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">13 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/eN4TZqA5BSL79-14P8mmvQ" class="s38">详情</a></p></td></tr><tr style="height:42pt"><td style="width:319pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s27" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">央视<span class="s20">和</span>百度<span class="s20">联合推出了首位 AI 手语主播，动作精确、实时</span></p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">转译，从明年冬奥会起，她将开始工作。</p></td><td style="width:42pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 21pt;text-align: left;">11 月</p><p class="s20" style="padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;line-height: 20pt;text-align: left;">25 日</p></td><td style="width:48pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-right-style:solid;border-right-width:1pt"><p style="padding-top: 7pt;padding-left: 5pt;text-indent: 0pt;text-align: left;"><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/0-_5ld2n9Ha0GUPonS7t6A" class="s40">详情</a></p></td></tr></table><p style="text-indent: 0pt;text-align: left;"><br/></p><p class="s42" style="padding-top: 1pt;padding-left: 25pt;text-indent: 0pt;text-align: center;">（完）</p></body></html>
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