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加州伯克利分校教授马毅到访码隆科技 共同探讨技术发展

最近,加州大学伯克利分校的教授马毅作为技术顾问委员会(TAB)的成员访问了该公司,并分享了他在计算机视觉技术方面的最新研究进展。在会上,Codelong Technology的首席科学家黄伟林和算法部门的成员也就最近的研究成果交换了意见。

加州大学伯克利分校教授,Codelong技术咨询委员会成员马毅教授与您交流技术进步

在此次活动中,代码联合创始人兼首席技术官代表说:“我很荣幸邀请马毅教授到Codelong Technology进行技术共享。马毅教授不仅在计算机视觉研究领域取得了巨大成就,他还是一名科学人才培养的贡献也对学术界产生了深远的影响。同时,马毅教授也是Codelong Technology技术咨询委员会的成员。在他的参与下,我们可以合作更好地整合一线实践和前沿研究。为学术界和工业界创造更多新价值。“

Codelong Technology联合创始人兼首席技术官代码欢迎致辞

作为计算机视觉技术领域的领先学者,马毅教授还表示,人才培养是分享思想和发展技术的关键途径,也是一直非常重要和愿意投资的事情。与此同时,他分享道:“在参加CVPR会议的初期,参加人数不到200人,而今年参加人数已超过9,000人。你可以看到计算机视觉领域正在蓬勃发展,越来越多的技术人才的关注.Codelong Technology对该技术的研究和应用就是一个很好的例子。“

在谈到深度学习的发展趋势时,马毅教授分享了他对监督学习和无监督学习技术趋势的看法。马毅教授说:“目前,Codelong Technology开发的弱监督学习算法在图像分类中的应用非常有趣。”他认为,无监督学习的许多方面需要进一步探索,而大多数以往的研究人员都专注于监督学习算法,如何平衡和结合这两者将是技术发展的一个重要趋势。他认为,未来这些技术将在现实世界中更广泛地使用。

马毅教授分享了他对技术应用趋势的看法

从那时起,Coderon Technology的首席科学家黄伟林博士带领团队成员展示了团队所做的最新技术进步,包括弱监督学习,深度度量学习,迁移学习和生成模型的研究。以及CVPR,ICCV,ECCV等计算机视觉会议发表的论文得到了马毅教授的宝贵建议和肯定。

Codelong Technology首席科学家黄伟林博士(上图)和算法团队成员(下图)展示了最新的技术进步

技术咨询委员会(TAB)是一个技术咨询委员会,由计算机科学领域的许多专家和学者组成。它旨在为人工智能技术在实际工业过程中的应用提供相关的新兴技术研究建议和人才培养。建议并共同推动人工智能技术在学术界和工业界蓬勃发展。

马毅教授和基于代码的技术算法团队

关于马毅教授

马毅,加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学教授,ACM和IEEE研究员,曾担任国际期刊《IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence》的副主编,目前担任《IEEE Trans. on Information Theory》、《International Journal on Computer Vision》、《SIAM Journal on Imaging Science》和《IMA Journal on Information and Inference》的副主编。被评为“世界上最具影响力的50位计算机科学作家”之一,是计算机视觉领域的重要代表。

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