微软研究院AI头条

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AI由“点”到“面”,逐个解锁传统行业

微软亚洲研究院“创新汇”成立至今已有三年时间,从最开始提出 DTaaS(数字化转型即服务)理念,到近期正式发布微软 AI 量化投资平台“微矿 Qlib ”和微软多智能体资源优化平台“群策 MARO”,DTaaS 的平台之路已经初见成效。微软亚洲研究院副院长 刘铁岩创新汇的成员企业如今已扩展到了27家,包含了来自金融、物流、教育、医疗健康、制造、零售等多个行业的龙头企业和创新公司。微软亚洲研究院的 AI 科学家与各领域的行业专家紧密合作,激荡智慧,推动企业加速数字化转型,助力其业务模式与时俱进,并共同开展了不少前瞻性的 AI 合作研究项目,在多个行业落地。微软是一家平台公司,在进行一个个独立的合作项目(可称之为“点”)的过程中,我们的研究员也在不断抽象核心业务场景中的 AI 逻辑,挖掘问题的内在本质,逐步将创新的技术成果延伸到更广泛的行业领域(可称之为“面”),并将这些技术打造为通用平台,以实现某个行业领域的...

微软Ignite 2020大会:强化业务韧性,塑造未来

微软 CEO 萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)在 Microsoft Ignite 2020 大会上发表主题演讲2020年9月23日,美国华盛顿州,雷德蒙德 —— 今天,各行各业都在积极思考如何更好地借助技术创新推动业务转型,疫情的影响让原本可能需要几年的数字化转型进程,加速到了几个月内。我们看到,那些率先利用技术创新实现数字化转型的组织和企业,已经构建起灵活而有韧性的全新业务模式,这不但让他们得以有效应对当前的困境,同时也能游刃有余地面对未来可能出现的各种挑战与机遇。本周,微软最大规模的年度 IT 盛会 Ignite 2020 在线开幕,围绕微软智能云“三驾马车” Azure、Microsoft 365、Dynamics 365 推出的一系列新服务、新产品、新工具,将帮助全球更多组织和个人创造和强化业务韧性,帮助大家齐心协力战胜挑战,创造未来。微软智能云全面支持多云、多边缘混合部署带来混合现实与人工智能的创新(一)为了满足远程办公的需求、优化...

还在捞五条人?不如用AI自己组乐队

编者按:上周,《乐队的夏天2》的乐队合作 OST(影视原声)改编赛环节结束,不少乐队都是头一次尝试和其他乐队一起,在短时间内配合进行音乐的改编和演出。来自微软亚洲研究院和浙江大学的全新“音乐人” PopMAG,非常理解这其中的不易,今天就让我们看看它是如何应对的。让无数乐迷们躁起来的《乐队的夏天2》,即将在今晚产生七支晋级乐队。上周,经过一番“眉来眼去”、“暗送秋波”,乐夏2的十强乐队完成了合作配对,碰撞出的火花很是惊艳。无论是重塑与 Mandarin 从各自积累中摸索出的个性化改编《窗外》,还是通过锁呐融合大波浪和福禄寿两支不同乐队风格的《妹妹你大胆地往前走》,都让乐迷看到了乐队间合作的激情,也看到二次创作中乐队不断磨合、逐渐和谐的过程。乐队是将不同乐器、不同声音汇聚,最终形成的一个和谐的整体。而这个和谐整体中的默契是由乐队成员们朝夕相处地练团培养、磨合出来的,同样重要的,还有乐队的编曲能力。最近,微软亚洲研究院机器学习组和浙江大学合作完成的一项研究,或许能够拓展音乐人的创作空间,加速和谐乐曲的生成,也帮乐迷朋友圆一个“乐队梦”。在此需要强调,利用...

对话 I 论道机器学习的未来

编者按:近期在微软研究院举办的机器学习前沿论坛中,微软剑桥研究院院长 Christopher Bishop 与微软全球资深副总裁 Peter Lee 进行了一场精彩的炉边对谈,分享了各自对机器学习研究和前沿问题的思考与展望。本文为大家节选、整理了此次对话。Christopher Bishop(左)与 Peter Lee(右)线上对话Christopher Bishop:很高兴能与 Peter Lee 交谈。首先祝贺你成为微软研究院的负责人。你可以谈一下为什么微软选择把科研和技术孵化放在同一个屋檐下?Peter Lee: 谢谢 Chris。我认为在某种程度上,这个问题是非常核心的。在过去的几年里,我们的研究、由研究驱动的想法、甚至是研究人员自身,都已经越来越多地参与到了微软创造新技术、新工程、新业务线和新产品的过程中了。我认为这是对行业发展方式的直接回应。所以当你看到诸如硅在云计算中的应用、保密计算、或者大规模...

自注意模型学不好?这个方法帮你解决!

编者按:上周,微软亚洲研究院高级研究员胡瀚在 B 站分享了 ECCV 2020 论文“解耦自注意模型”。针对自注意模型中的退化现象,论文提出了解耦自注意模型,有效避免了这一退化现象,并证明了其在多种视觉识别任务中广泛有效,包括语义分割、物体检测、动作识别等。论文直播分享回放视频以下是直播分享的文字实录:论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.06668.pdf代码地址:https://github.com/yinmh17/DNL-Semantic-Segmentationhttps://github.com/Howal/DNL-Object-Detection大家好,我是来自微软亚洲研究院的胡瀚,今天我将给大家分享一个我们 ECCV 2020 的工作,题目叫 Disentangled...

讲堂丨周明:预训练模型在多语言、多模态任务的进展

编者按:8月29日至30日,由中国科学技术协会、中国科学院、南京市人民政府为指导单位,中国人工智能学会、南京市建邺区人民政府、江苏省科学技术协会主办的主题为“智周万物”的2020年中国人工智能大会(CCAI 2020)在江苏南京新加坡·南京生态科技岛举办。在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席、中国计算机学会副理事长周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。 周明微软亚洲研究院副院长国际计算语言学会(ACL)前任主席以下是周明老师的演讲实录:自然语言处理(NLP),目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力,并可利用知识和常识进行推理和决策,并支持客服、诊断、法律、教学等场景。自然语言理解,被认为是...

计算机领域不完全学习指南.pdf

九月,终于重返校园的同学们将正式迈入一个全新的阶段。选择了计算机领域的你,或许是刚入门的小白, 迫切地需要起步技巧的指导;也许正在研究之路上拼搏,为未来的研究方向和论文犯难;或者即将步入职场走向社会,希望听听过来人的想法。为此,我们特意制作了一份干货满满的开学锦囊《计算机领域不完全学习指南》,希望可以陪你在新的学期乘风破浪,砥砺前行!必读书籍一提到开学,想必大家都在纠结如何入门、如何对自己学习的领域有更深的了解,这个时候,当然要从书中汲取精华。书海茫茫,哪些书更适合阅读呢?这里整理了一些书单,涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、计算机图形学、语音等多个领域,你想要的,都在这里啦~成为机器学习大神,你不能不懂数学在这个言必谈 “AI” 的时代,机器学习是重要的算法内核,而数学是理解和改进机器学习算法的必经之路。那么,如何自学机器学习?需要哪些数理基础?怎样从入门到进阶,成就大神之路?答案都在微软亚洲研究院机器学习组高级研究员陈薇给出的这份书单里。从机器学习综述、算法优化、理论延展、数学基础四大方面入手,这份书单就是机器学习的“完全指南”。计算机视觉的修炼秘笈计算机视觉是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统,更形象一点...

明天直播 | ECCV 2020:解耦自注意模型

明天(9月8日,周二)20:00-20:30,微软亚洲研究院高级研究员胡瀚将在 B 站分享 ECCV 2020 论文 “解耦自注意模型”。 原文

ECCV 2020 | 对损失信息进行建模,实现信号处理高保真还原

编者按:信号在我们的日常生活中随处可见,例如:声音、图像、视频等。然而在信号的传输或存储过程中,往往会面临信号失真、质量变差等问题。今天这篇文章就来探讨一下信号处理中的信息丢失问题,其中包括微软亚洲研究院机器学习组与北京大学在 ECCV 2020 上发表的 Oral 论文《可逆图像缩放》(Invertible Image Rescaling)等工作。大家是否有过这样的经历:自己拍摄的高清照片/视频,想通过社交账号分享给朋友,然而对方接收到的却是一张低分辨率的模糊照片,甚至有些图片或表情包在经过多次传播之后,糊到惨不忍睹。这种情况是由于程序为了减轻服务器端的传输和存储压力,主动对信号进行了采样、压缩等操作,而这些操作会不可避免地引起信息丢失(information loss)的问题,造成对原始信号还原的挑战性。直到今天,信息丢失问题仍没有被很好地解决。这篇文章将探讨信号处理中的信息丢失问题,其中包括的微软亚洲研究院机器学习组与北京大学在...

计算机专业求职的正确姿势

九月,既是开学季,也是在校生们求职的重要时间点。俗话说得好,“金九银十”,如何把握住这个机会,也成了大家讨论的热点。同时,在焦虑情绪弥漫的当下,大家可能也听说过不少“毕业就等于失业”、“计算机专业已经过时,就业市场趋于饱和”之类的言论,那么,计算机专业的职业发展,真的是这样吗? 焦虑确实是敦促人类进步的动力之一,但过分焦虑就大可不必了。在了解了同学们的疑惑后,微软亚洲研究院特地收集了同学们在职业发展上关心的一些问题,并且邀请到了不同研究方向的研究员和工程师前辈们,为大家答疑解惑。行业内的问题,内部人士的回答才更可信。希望前辈们的回答,可以在未来职业发展的迷惘之路上,为你点上一盏明灯。答疑前辈们Q:要想成为一名出色的研究员或工程师,最重要的能力是什么?至少要做到什么?对于研究员来说:周明首先要有扎实的理论基础和工程实践能力,可以实现对问题精确、快速、有效地求解,同时还要有足够的视野和判断,牢牢把握相关领域的发展趋势,既要看到大家都能看到的潮流,也要敏锐地体察到大家看不到的新机会。另一方面,需要有足够的耐心,不怕被冷落,坚持做重要的、困难的、需要长期奋斗的项目。遇到困难不折不弯,勇于进取。敢为天下先,不要为一时名利去做一些短视、功利之事。...

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