第三屆國家重點實驗室公共管理與公共服務聯合論壇舉行
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發布時間: 2019-10-20 瀏覽次數: 444

10月15-16日,第三屆國家重點實驗室公共管理與公共服務聯合論壇(以下簡稱論壇)在我校舉行。論壇自2017年始,每年一屆,已先后在昆明和廣州舉辦。本屆論壇由廈門大學主辦,學校固體表面物理化學國家重點實驗室、近海海洋環境科學國家重點實驗室、細胞應激生物學國家重點實驗室聯合承辦,來自139個國家重點實驗室或依托單位主管部門的300多名代表參加了本次會議。

10月15日,論壇開幕式在思明校區科學藝術中心舉行。開幕式由校科技處處長譚忠主持。

廈門大學地球科學與技術學部主任、近海海洋環境科學國家重點實驗室主任、中國科學院院士戴民漢代表主辦方致歡迎辭。他表示科學技術作為第一生產力影響整個國家戰略部署乃至在國際舞臺的戰略發展,這一影響能否起到正面促進作用,很大程度上取決于如國家(重點)實驗室等在內的國家級科研機構平臺能否成功。作為科學技術發展的重要支撐力量——公共管理服務是一個實驗室未來發展必須重視的方面。面向2035國家重點實驗室戰略布局也是要整合國家重點實驗室的力量為國民經濟做出重要貢獻,所以這一論壇的舉辦應時應景,給各實驗室創造了非常重要的交流合作機會。

科技部高技術中心處長閆金定指出,國家重點實驗室目前處于體系重組及面向2035年布局規劃的新形勢,推進現有國家重點實驗室體系優化調整,旨在提升國家重點實驗室的創新能力,服務國家重大發展需求。因此,實驗室的管理體制、功能定位、評估制度將面臨改革。國家重點實驗室要具有國家平臺意識,要力爭在國際科學前沿取得突破,要努力解決關鍵核心技術。同時指出國家重點實驗室年報系統將朝著更簡化、更嚴格的方向進行改版,年報數據未來將支撐評估。最后,他強調舉辦此次論壇深入探討國家重點實驗室的公共管理及公共服務共性問題,對實驗室開放、聯合、共享等起到很大作用,呼吁各實驗室要牢記科技強國的使命,服務于國民經濟社會發展。

本次論壇分為兩大議程,議程一為大會報告,由醫學神經生物學國家重點實驗室(復旦大學)副主任姜民、汽車車身先進設計制造國家重點實驗室(湖南大學)副主任鄧久華、熱帶海洋環境國家重點實驗室(中國科學院南海海洋研究所)副主任趙迪主持大會報告。

大會組織了13個口頭報告,邀請了包括測繪遙感信息工程國家重點實驗室(武漢大學)主任陳銳志、中國科學院地球環境研究所科技處處長于學峰、遙感科學國家重點實驗室(中國科學院遙感與數字地球研究所、北京師范大學)副主任柳欽火、新藥研究國家重點實驗室(中國科學院上海藥物研究所)副主任李川、精細化工國家重點實驗室(大連理工大學)副主任高巖、結構化學國家重點實驗室(中國科學院福建物質結構研究所)副主任陳玉標、有害生物控制與資源利用國家重點實驗室、光電材料與技術國家重點實驗室(中山大學)副主任劉靈燕、復旦大學科研院副主任張倩宜、傳染病診治國家重點實驗室(浙江大學)助理研究員朱丹華、低維量子物理國家重點實驗室(清華大學)李鑫、固體表面物理化學國家重點實驗室(廈門大學)副主任任斌、近海海洋環境科學國家重點實驗室(廈門大學)副主任王海黎、細胞應激生物學國家重點實驗室(廈門大學)副主任莫瑋等13位國家重點實驗室及依托單位主管部門的領導及管理人員做大會報告,并與參會代表進行了深入的交流與熱烈的互動。

論壇第二部分議程為分組討論,10月16日,全體參會人員在廈門大學翔安校區周隆泉樓近海海洋環境科學國家重點實驗室會議室,針對實驗室管理和技術服務分為5個分會場展開分組討論,管理組就實驗室的體制機制、評估規則、專項經費、隊伍建設、合作交流、文化建設等方面,技術組就實驗室的大型儀器管理、技術方法創新、儀器經費使用、技術人員隊伍建設等方面,充分探討實驗室管理服務中的共性問題,分享實驗室運行管理的成功經驗。

與會人員還先后參觀了固體表面物理化學國家重點實驗室、近海海洋環境科學國家重點實驗室和細胞應激生物學國家重點實驗室。

10月16日下午,論壇迎來閉幕式,分組討論召集人測繪遙感信息工程國家重點實驗室(武漢大學)書記楊旭、聚合物分子工程國家重點實驗室(復旦大學)副主任呂文琦、病毒學國家重點實驗室(武漢大學)副主任劉芳、固體表面物理化學國家重點實驗室(廈門大學)教授級高工周勇亮、近海海洋環境科學國家重點實驗室(廈門大學)高級工程師楊聽林做分組總結報告。

閉幕式最后,王海黎以PPT報告形式回顧了論壇的精彩瞬間,為論壇取得圓滿成功向參會代表表示衷心感謝,他希望每年一屆的論壇越辦越好,為促進各國家重點實驗室的共同進步做出更大貢獻。通過分組討論推薦,確定下一屆論壇將于2020年在武漢大學舉行。

國家重點實驗室是國家創新體系的重要組成部分,是國家組織開展基礎研究和應用基礎研究、聚集和培養優秀科技人才、開展高水平學術交流、具備先進科研裝備的重要科技創新基地,是孕育重大原始創新、推動學科發展和解決國家戰略重大科學技術問題的重要力量,建設好發展好國家重點實驗室是功在當代、利在千秋的事情。在此科學背景下,召開聯合論壇,以實驗室公共管理與公共服務為主題進行專項討論,不僅對推動國家重點實驗室發展具有重要意義,同時也是來自全國各地的高校、科研院所之間加強科研管理交流的重要平臺。

(近海海洋環境科學國家重點實驗室 固體表面物理化學國家重點實驗室 細胞應激生物學國家重點實驗室)

責任編輯:張夏

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    清華大數據論壇:快手AI技術副總裁鄭文分享深度學習應用

      发布时间:2019-10-30

      

      中新網4月28日電 27日,清華大學108周年校慶之際,清華大學大數據研究中心、清華-快手未來媒體數據聯合研究院共同主辦《清華大數據論壇——深度學習技術與應用》,清華大學師生、校友彙聚一堂,探討分享深度學習技術與應用的最新進展。快手AI技術副總裁鄭文博士作主題分享據悉,清華大學-快手未來媒體數據聯合研究院于2018年4月正式成立。作爲清華大學校級科研機構,研究院充分利用清華大學的領先技術和快手多年的行業積累,面向多個領域開展基礎和應用研究、開發、集成和快速叠代,共同探討一系列未來媒體課題,讓技術更好賦能用戶,實現人與人之間更精准的連接。軟件學院2001級的校友、清華-快手未來媒體數據聯合研究院副院長、快手AI技術副總裁鄭文博士作了題爲《深度學習在短視頻領域的應用和展望》的分享。鄭文表示,作爲一個日活超過1.6億的短視頻APP,快手的使命是“用科技提升每一個人獨特的幸福感”。有兩個關鍵詞,一是“每一個人”,這說明快手的價值觀是非常普世的,但同時也強調每個人的幸福感是“獨特的”。光靠人工運營很難達到針對每個人的服務,需要通過人工智能技術,特別是近幾年有所突破的深度學習技術來實現。鄭文介紹說,目前快手是通過記錄來提升幸福感的,這可以從兩個方面來體現。首先,用戶希望能看到更廣闊的世界。第二,用戶也有分享自己,被更廣闊的世界看到的需求。但是這裏面臨一個挑戰,現在快手累計擁有超過 80 億條視頻與數億用戶,在這兩個海量的數字面前,如何有效分配注意力?過去,注意力一般會集中在所謂的“爆款視頻”裏,但在爆款視頻之下,還有大量可能包含了非常豐富的信息、類別多樣化的內容,這種“長尾視頻”往往很難被別人注意到。如此,一些需求小衆,或者興趣比較細分的群體往往很難找到他們想要的內容。這個挑戰決定了必須要依賴于深度學習爲主的AI技術解決該問題,代替人工實現內容匹配的分發。快手很早開始就在AI相關技術方面做了很多積累,從視頻生産到分發每一個環節都有大量深度學習的應用。內容生産鄭文說,快手希望通過AI技術使得記錄更加豐富有趣,基于這個目標,開發了大量多媒體和AI技術,比如背景分割、天空分割、頭發分割,人體關鍵點、人臉關鍵點、手勢關鍵點檢測等等,並將它們應用在魔法表情中。快手用戶跟中國互聯網用戶分布非常一致,中國互聯網用戶裏面有很大一部分使用的手機都是中低端手機,算力有限。而先進的 AI 技術對設備的計算量的要求極高,爲了讓先進的技術被最多的用戶體驗到,快手對底層平台進行定制化開發,基于快手自研的 YCNN 深度學習推理引擎及媒體引擎,讓上述技術在大多數機型上都能高效運行,並針對不同機型、不同硬件進行了適配和優化。鄭文透露,快手也希望將內容質量變得更高,研發並應用了很多圖像增強技術。例如,用戶在光線很暗的環境下拍攝,産出的視頻往往會丟失信息和細節,通過暗光增強技術,可以將這些細節恢複。接下來是快手近期在內容生産方面研發的一些具體的深度學習技術。三維人臉技術能夠針對單張人臉圖像恢複出人臉的三維信息,一方面可以實現對人臉的一些修改,比如打光、做一些表情、實現三維變臉特效;另一方面,通過三維人臉信息,可以提取出人的表情變化,然後把表情遷移到虛擬的卡通形象上,效果類似于 iPhoneX 推出的 Animoji 功能,但 iPhoneX 有結構光攝像頭,且運行 Animoji 需要很強大的算力,通過技術研發,在普通攝像頭、配置較低的手機上也能實現類似功能。鄭文表示,人像分割技術能把人像和背景區分開,分別對人像和背景做特效,或者進行背景替換,還可以做人像虛化;頭發分割,可以把頭發區域分割出來,做染發效果。天空分割技術則可以讓天空區域變得更加超現實、更加夢幻。人體姿態估計則是預測人的關節點位置,利用這一技術,可以給人體肢體上加特效,或者修改人的體型,做美體瘦身功能。此外,還能重構出人體的三維信息,用于控制卡通形象。手勢檢測是把各種特定的不同手形檢測出來,實現“控雨”等玩法。另外還有 AR 相機姿態估計,背後是快手自研的 3D 引擎,並在其基礎上添加編輯器模塊、渲染模塊、肢體模塊、聲音模塊等,來實現模型精致而自然的光感、材質。在音視頻方面,應用了很多智能算法,比如需要視頻盡可能清晰,但同時也要求傳輸流暢,這就需要針對視頻複雜度做一些自適應優化。另外,也會對圖像進行分析,比如視頻裏面人臉的區域往往對大家的觀感影響最大,會把人臉的區域檢測出來,將碼率做得更高,使得整體觀感獲得很大的提升。也會檢測圖像質量,比如視頻生産過程中存在一些導致圖像質量較低的因素,如拍攝沒有對好焦,鏡頭長期沒有擦拭,或者視頻經過多次上傳和壓縮而産生塊狀瑕疵。會把這些問題通過 AI 算法檢測出來,一方面提醒用戶拍攝的時候注意這些問題,另一方面在做視頻推薦時也會對高質量視頻進行一些傾斜。內容理解據鄭文介紹,內容生産環節完成後,視頻會被上傳到後端服務器,這裏需要對視頻內容進行更深層次的理解。視頻的內容理解會用在很多方面,比如內容安全、原創保護、推薦、搜索、廣告等等,這裏大概分爲兩個階段。首先是感知階段,機器會從人臉、圖像、音樂、語音四個維度對視頻信息進行理解。人臉是一個很重要的維度,因爲人臉往往包含了人所關心的最主要的部分,會對人臉區域進行檢測,識別年齡、性別、表情等。另外一個維度是圖像層面,會對圖像進行分類,如圖像的場景是什麽;此外也會檢測圖像中有哪些物體,還會進行圖像質量評估,以及利用 OCR 技術從圖像中提取文字。音樂是影響視頻感染力很重要的一部分,可以從視頻裏識別出音樂類型,甚至可以對音樂進行結構化分析,分離伴奏和歌唱部分。語音也是視頻非常重要的維度,往往從圖像中可能並不能很好地得到視頻所傳達的信息,這時候語音就非常重要,會把語音識別出來轉化成文字,也會通過語音去識別人物的身份、年齡、性別等等。第二個階段是推理階段,會把這些不同維度的信息進行多模態融合,推理出更高層次的語音信息,或者對視頻進行情感識別。也用到知識圖譜技術,把視頻裏的知識存儲在知識圖譜裏表達出來。通過知識圖譜的推理,能夠得到一些更高層、更深入的信息。在內容理解方面也做了一些比較具體的技術,如快手開發了一套視頻標簽系統,可以對視頻裏出現的大多數內容和場景進行分類。在快手語音識別功能模塊,采用深度學習算法,結合上下文語境模塊,使得識別精度得到很大提升。一方面,需要理解視頻內容,另一方面,也需要對用戶進行理解,包含用戶公開的年齡、性別等信息以及用戶在實時使用快手時産生一些行爲數據。這些數據都會傳送到後端的深度學習模型裏,訓練出對用戶理解的向量。通過這些向量,可以預測用戶的興趣以及他與其他用戶之間的關系。最後得到對用戶的描述以及對視頻的理解,用戶和視頻之間的匹配就會産生萬億級別特征的大數據,這個大數據會被用在實時在線的推薦系統裏,預測用戶會對什麽樣的視頻感興趣。另外也會對社區裏的內容進行排序,比如前面提到如何分配注意力,希望注意力分配的差距不要太大,所以會根據基尼系數調整視頻內容的分配情況。此外,還會考慮到內容的安全性、多樣性以及原創保護等因素。鄭文表示,希望跟高校、學界的老師同學進一步加強深度合作,充分利用快手的海量數據和強大算力,共同推進深度學習技術,挖掘未來更多的可能性,提升大衆幸福感,這也是成立清華大學-快手未來媒體數據聯合研究院的願景。