引领科技创新,走出计算机视觉技术的落地之路

人工智能(AI)代表着未来发展趋势,而计算机视觉则是人工智能最为有力的表现形式,近年来取得了很多突破性成就。计算机视觉技术是人工智能的重要核心技术之一,可广泛应用于安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等领域。目前,我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平,广泛的商业化渠道和技术基础使其成为人工智能在中国落地最顺利的技术。未来,计算机视觉技术还将取得哪些突破性进展,有哪些应用场景?这些代表人工智能前沿方向的技术如何真正落地,年轻科研人员如何走好科技成果转化之路?《张江科技评论》采访了计算机视觉领域的领军者、香港中文大学终身教授、腾讯优图实验室杰出科学家贾佳亚。

基于深度学习的代码生成方法研究进展

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人员查询文档或使用其他工具才能完成的代码编写工作.代码生成作为最直接辅助开发人员完成编码的工作受到学术界和工业界的广泛关注.让机器理解用户需求,自行完成程序编写也一直是软件工程领域重点关注的问题之一.近年来,随着深度学习在软件工程领域任务中的不断发展,尤其是预训练模型的引入使得代码生成任务取得了十分优异的性能.系统梳理当前基于深度学习的代码生成相关工作,并将目前基于深度学习的代码生成方法分为3类:基于代码特征的方法、结合检索的方法以及结合后处理的方法.第1类是指使用深度学习算法利用代码特征进行代码生成的方法,第2类和第3类方法依托于第1类方法进行改进.依次对每一类方法的已有研究成果进行系统的梳理、分析与总结.除此之外,汇总并分析已有的代码生成工作中常用的语料库与评估方法,以便于后续研究进行实验设计.最后,对代码生成方法研究进展进行总结,并针对未来值得关注的研究方向进行展望.

泛系784e再发现:知识泛对称显生——超繁大系统运筹与方法论

本文用多组图解直观地展示泛系理论的框架和有关应用的理法,特别是16组泛系原理,它们对知识再发现、超繁大系统运筹有诸多应用。具体内容包括:泛系框架展开,泛系方法论第一筹,泛系辩证和泛箱运筹,大碗捞针法,运故创新法,多层泛系法,泛权场网法,粲泛系图解技术,泛极网联,DEF方法,等等。

机器学习辅助数字集成电路后端设计方法

数字集成电路后端设计是连接电路逻辑设计和制造的桥梁,需要同时考虑来自上层设计和下层制造工艺的约束。随着集成电路设计复杂度不断增加,工艺节点不断演进,后端设计自动化也面临越来越多来自建模和优化的挑战。为了应对这些挑战,机器学习技术被引入到后端设计自动化流程当中,为复杂建模提供了高效精准的方案,也为求解优化问题带来了新思路。介绍了数字后端设计自动化的典型流程,机器学习在数字后端设计的主要作用,以及当前研究对机器学习辅助数字后端设计的一些重要探索。

应用透视图像导航(Fluoro-Navigation)进行Gamma-AP钉手术的早期临床经验

目的报告在Gamma钉固定转子周围骨折手术中应用透视图像导航的早期临床经验。方法应用连接在标准Gamma钉器械上的新型适配器(adapters),透视图像导航可辅助完成手术中的髓内通道的入点选择、髓内针置入、头钉置入、还有远端锁钉的置入。结果54例转子周围骨折的早期应用结果是令人鼓舞的。平均手术时间为41.7min,平均X线图像采集12.5次。平均切口长度为7.26cm。在手术中和手术后无并发症发生。结论肯定了透视图像导航在Gamma钉手术中应用的可行性,它可以减少X线照射量和精确置入定位。通过更小的切口,使手术创伤进一步减小,对手术技术和预防方面的进一步改进措施也进行了讨论。