ai顶会论文发表辅导

目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。

人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是 ICCV 和 ECCV ），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% 3.ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届，但已经被学术研究者们广泛认可，被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS （NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 6.ICML ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下，模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中，PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence），是国际人工智能领域排名第一的学术会议，为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开，随着人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议，会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛，引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用。

AI顶会论文发表

相比大众所熟知的共同基金，对冲基金似乎要更神秘。为数不多的媒体报告也常常围绕“索罗斯英镑狙击”、“麦道夫庞氏局”等负面话题，似乎，对冲基金是更高风险的投机行为。事实上，对冲基金因其更稳定的收益、更低的风险，成为机构资金和大规模家族资金的首选品种。比如，世界上最大规模的对冲基金桥水，为投资人管理着上千亿美元的资产。而且，对冲基金因为高比例的分红奖励，也吸引了大批非常优秀的基金经理。什么是对冲基金？还真很难用一句话来给对冲基金一个很准确的定义。美国投资人马拉比在《学习热爱对冲基金》一文中，总结了对冲基金的四个特征：1、私募。对冲基金属于私募基金，不公开发行，有较高的投资门槛。2、业绩提成。对冲基金更考验基金管理者的资产管理能力，所以，投资人和投资管理者通常是共享收益，通常是2%的管理费，再加上20%的业绩提成。3、对冲。采用对冲的方式，屏蔽市场风险，只承担胜率较大的风险，以取得确定的收益。4、杠杆。可以借助杠杆放大风险和收益，根据投资人的风险承受能力调整预期收益和风险。对冲基金的投资范围很广，除非上市公司的股权以外，对冲基金基本上可以投资所有的有价证券，股权、期权、股指期货、大宗商品期货、外汇，等等各种金融工具及衍生品。投资组合的收益率在说对冲基金的盈利方式前，有必要先了解一个概念：投资组合的收益率。投资的目的是为了获得回报，也就是要有正的收益率，但是在进行任何一项投资之前，我们都无法预知未来到底是赚钱还是赔钱，这种不确定性就是投资的风险。通常情况下，风险与回报成正比，风险越高收益可能越高。那么，有没有可能既有高收益又有低风险呢？1952年，哈里.马科维茨最早提出了风险与收益同等重要的概念，开创了现代投资组合理论，标志着现代金融科学的开始。现代金融理论把投资组合的收益分为两部分，与市场无关的α收益，也叫做绝对收益，或者超额收益，与市场相关的β收益，也叫做相对收益。指数基金完全跟踪的股票市场，是单纯的β收益，只要市场上涨指数就会上涨，指数下跌自然也就会下跌。对冲基金想要获得的是更有价值的α收益，也就是在市场下跌的时候，要减少亏损甚至获得收益。易方达基金公司总经理刘震云曾这样比喻：α是肉，β是面。指数基金全是β，卖的是面；主动型公募基金有肉有面，卖的是包子；而对冲基金卖的就是纯肉。肉比包子贵，包子比馒头贵。很形象地说明了“为什么对冲基金的管理费很贵”这个问题。对冲基金如何盈利金融市场是一个创造奇迹的地方。1949年，美国投资人琼斯推出了世界上第一只对冲基金。到1968年，他的累计回报率几乎高达5000%，远远超过了同时代的其他基金管理者。在1965年之前的5年里，他的收益率325%，远远超过当时最热门的共同基金225%的收益率。（数据来源：《富可敌国》）琼斯是如何做到的呢？在一份招股说明书中，他用一个例子解释了赚钱的逻辑：假设有10万美元的资金用来投资，且近期内对市场持乐观态度。那么，琼斯的投资策略是这样的：1、借入10万美元，一共有20万美元；2、用其中的13万美元，买入好公司的股票；用剩余的7万美元卖空不好公司的股票；3、这样一来，净持有股票仅为6万美元。未来，如果股市平均上涨20%，因为选择了好公司的股票，所持有的股票可能可以获得30%的上涨。而做空部分，因为选择的是差公司的股票，可能只上涨了10%，从而减少了做空的损失。整个组合的盈利是 13万*30% -7万*10% = 3.2万美元。而万一未来股市平均下跌20%，因为选择了好公司，所持有的股票下跌幅度可能只有10%，而做空部分因为是差公司，下跌会更剧烈可能有30%的跌幅。这样一来，整个组合反而有盈利：7万*30%-13万*10% = 8000美元也就是说，不管是市场上涨还是下跌，琼斯的投资组合都能做到盈利。这是对冲基金最早也是最基础的盈利模式。经过之后长时间的改进和创新，现在的对冲基金，有了更多的投资策略，包括：1、宏观策略。通过对宏观经济和金融环境分析的基础上，直接对股市、债券、外汇、大宗商品进行操作，主要做方向性的交易。先对原生资产的走势做出判断，然后通过一些流动性好的衍生产品，比如期货进行操作。比较少做对冲套利。典型的宏观策略基金是索罗斯的量子基金。2、统计套利。统计套利最核心的是交易模型，根据输入的市场参数，由模型计算出来应该买什么卖什么。爱德华.索普是第一个实现统计套利策略的人，也建立了第一个成功的量化交易对冲基金。在对冲基金的风云录上，留下了非常多的故事：至今仍是全球最大规模的对冲基金桥水，曾与索罗斯量子基金平分秋色的老虎基金，曾风靡一时的美国长期资本管理公司。。。背后是资本的盛宴，也有资本的血雨腥风。不管如何风云变幻，对冲基金在金融市场，仍然扮演着非常重要的角色，是资本管理非常重要的工具。因为中国金融市场的特殊性，对冲基金还没有成熟市场那么大规模，未来，随中国金融市场的创新和发展，相信会有更好的发展。（案例来源：《富可敌国》）康愉子优质财经领域创作者3.6万粉丝 · 14万赞搜索新手买基金怎么买基金七不买三不卖口诀传奇对冲基金是什么一分钟看懂私募基金基金下周一会大跌吗支付宝买基金十大禁忌

IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为17.9%。虽然，今年的论文提交量和录取量都创历史新高，但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%（去年论文投稿量3470篇、收录量710篇），而录取数仅比去年多了141篇。可以看出，一方面AI正受到越来越多研究者的关注，另一方面论文被接受的难度也在不断加大，但论文的含金量也得到了大大提高。大会历年来接收论文数量从通讯作者来看，来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计，今年的接收论文中，38%的论文来自中国，48%的论文来自亚洲。根据通讯作者所在地区划分：中国327篇（38%）中国香港15篇美国169篇（20%）欧盟152篇（其中包括英国32，法国29，意大利19，德国28）澳大利亚37篇加拿大14篇其他亚洲国家：日本18篇，新加坡18篇，印度20篇，以色列8根据论文主题划分，机器学习投稿2516篇，接收438篇，依旧是最热门的子领域。其次是计算机视觉，提交833篇，接受117篇；机器学习应用提交785篇论文，收录144篇论文。多智能体系统、自然语言处理、人类和AL、Al中的不确定性等都成为此次热门投稿论文。IJCAI 2019奖项全部出炉在13日上午的开幕致辞中，IJCAI2019理事会主席、香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强教授为各位获奖者颁发了奖项。

国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域中最主要的学术会议之一，原为单数年召开，自2016年起改为每年召开。有时还会和其他地区性的人工智能会议(‘xxCAI’)一起召开，常为该年举办地的所属的地区性质会议，如PRICAI(环太平洋人工智能会议)，ECAI(欧洲人工智能会议)等。[1]2021年1月22日消息，1月7日~15日人工智能领域最重要的学术会议之一IJCAI(国际人工智能联合会) 2020大会在受疫情影响半年后正式在线举行。在与大会同期召开的执委会会议上还进行了IJCAI 2024举办城市的投票选举，最终IJCAI 2024举办权花落上海，这是在2013年北京、2019年澳门两度举办之后，IJCAI大会第三次来到中国[2]。

“拍照优化、语音助手以外，手机AI还有什么?”今年全新一代骁龙8移动平台发布时，高通再次翻译翻译了，什么叫脑洞大开——让手机学会“听诊”，通过识别出用户可能存在的疾病，比如抑郁症、哮喘;让手机实现“防偷窥”，通过识别陌生用户的视线，实现自动锁屏;让手机游戏搞定超分辨率，将以往PC端才有能力运行的画质，搬到手机上体验更重要的是，这些AI功能，骁龙8有能力**同时运行**!高通声称，骁龙8搭载的第7代AI引擎，性能相比上一代最高提升了**4倍**。这意味着我们玩手机的时候，同时“多开”几个AI应用也没问题。更重要的是，它不仅仅是简单的AI性能提升，更能给用户带来流畅的应用体验感。在硬件制程升级如此艰难的今天，高通是如何在第7代AI引擎的性能和应用上“翻”出这么多新花样的?我们翻了翻高通发表的一些研究论文和技术文档，从中找到了一些“蛛丝马迹”：在高通发布的AIMET开源工具文档里，就有提到关于“如何压缩AI超分辨率模型”的信息;在与“防偷窥”相关的一篇技术博客中，介绍了如何在隐私保护的前提下使用目标检测技术而这些文档、技术博客背后的顶会论文，全都来自一家机构——高通AI研究院。可以说，高通把不少研究院发表的AI论文，“藏”在了第7代AI引擎里。顶会论文“藏身”手机AI先来看看第7代AI引擎在**拍照算法**上的提升。针对智能识别这个点，高通今年将面部特征识别点增加到了300个，能够捕捉到更为细微的表情变化。但同时，高通又将人脸检测的速度提升了**300%**。这是怎么做到的?在一篇高通发表在CVPR上的研究中，我们发现了答案。在这篇文章中，高通提出了名为Skip-Convolutions(跳跃卷积)的新型卷积层，它能将前后两帧图像相减，并只对变化部分进行卷积。没错，就像人的眼睛一样，更容易注意到“动起来的部分”。这使得骁龙8在做目标检测、图像识别等实时检测视频流的算法时，能更专注于目标物体本身，同时将多余的算力用于提升精度。可能你会问，这样细节的人脸识别对于拍照有什么用?更进一步来说，这次高通与徕卡一起推出了LeicaLeitz滤镜，用的是基于AI的智能引擎，其中就包括了人脸检测等算法，使得用户能更不经思考智能地拍出更具艺术风格的照片。不止人脸检测，高通在智能拍摄上所具备的功能，还包括超分辨率、多帧降噪、局部运动补偿然而，在高分辨率拍摄中的视频流通常是实时的，AI引擎究竟如何智能处理这么大体量的数据?同样是一篇CVPR论文，高通提出了一个由多个级联分类器组成的神经网络，可以随着视频帧的复杂度，来改变模型所用的神经元数量，自行控制计算量。面对智能视频处理这种“量大复杂”的流程，AI现在也能hold住了。智能拍照以外，高通的语音技术这次也是一个亮点。像开头提到的，第7代AI引擎支持用手机加速分析用户声音模式，以确定哮喘、抑郁症等健康状况的风险。那么，它究竟是如何准确分辨出用户声音，而且又不涉及收录数据的?具体来说，高通提出了一种手机端的联邦学习方法，既能使用手机用户语音训练模型，同时保证语音数据隐私不被泄露。像这样的AI功能，有不少还能在高通AI研究院发表的论文中找到。同样也能寻到蛛丝马迹的，是开头提及的AI提升手机性能的理论支撑。这就不得不提到一个问题：**同时运行这么多AI模型，高通究竟是怎么提升硬件的处理性能的?**这里就不得不提到高通近几年的一个重点研究方向**“量化”**了。从高通最新公布的技术路线图来看，模型量化一直是AI研究院这几年钻研的核心技术之一，目的就是给AI模型做个“瘦身”。由于电量、算力、内存和散热能力受限，手机使用的AI模型和PC上的AI模型有很大不同。在PC上，GPU动辄上百瓦功率，AI模型的计算可以使用16或32位浮点数(FP16、FP32)。而手机SoC只有几瓦功率，也难存储大体积AI模型。这时候就需要将FP32模型缩小成8位整数(INT8)乃至4位整数(INT4)，同时确保模型精度不能有太大损失。以AI抠图模型为例，我们以电脑处理器的算力，通常能实现十分精准的AI抠图，但相比之下，如果要用手机实现“差不多效果”的AI抠图，就得用到模型量化的方法。为了让更多AI模型搭载到手机上，高通做了不少量化研究，发表在顶会上的论文就包括**免数据量化**DFQ、**四舍五入机制**AdaRound**，以及联合量化和修剪技术**贝叶斯位**BayesianBits等。其中，DFQ是一种无数据量化技术，可以减少训练AI任务的时间，提高量化精度性能，在手机上最常见的视觉AI模型MobileNet上，DFQ达到了超越其他所有方法的最佳性能：AdaRound则可以将复杂的Resnet18和Resnet50网络的权重量化为4位，大大减少了模型的存储空间，同时只损失不到1%的准确度：贝叶斯位作为一种新的量化操作，不仅可以将位宽度翻倍，还能在每个新位宽度上量化全精度值和之前四舍五入值之间的残余误差，做到在准确性和效率之间提供更好的权衡。这些技术不仅让更多AI模型能以**更低的功耗**在手机上运行，像原本只能在电脑上运行的游戏AI超分辨率*(类似DLSS)*，现在实现能在骁龙8上运行的效果;甚至其中一些AI模型，还能“同时运行”，例如其中的姿态检测和人脸识别：事实上，论文还只是其中的第一步。要想快速将AI能力落地到更多应用上，同样还需要对应的更多平台和开源工具。将更多AI能力释放到应用上对此，高通保持一个开放的心态。这些论文中高效搭建AI应用的方法和模型，高通AI研究院通过合作、开源等方法，将它们分享给了更多开发者社区和合作伙伴，我们也因此能在骁龙8上体验到更多有意思的功能和应用。**一方面，高通与谷歌合作，将快速开发更多AI应用的能力分享给了开发者。**高通在骁龙8上搭载了谷歌的VertexAINAS服务，还是每月更新的那种，意味着开发者在第7代AI引擎上开发的AI应用，其模型性能也能快速更新。采用NAS，开发者就能自动用AI生成合适的模型，包括高通发表在顶会上的智能拍照算法、语音翻译、超分辨率都能包含在AI的“筛选范围”中，自动为开发者匹配最好的模型。这里用上了高通的运动补偿和插帧等算法。而类似于这些的AI技术，开发者们也都能通过NAS实现，还能让它更好地适配骁龙8，不会出现“调教不力”的问题。想象一下，你将来用搭载骁龙8的手机打游戏时，会感觉画面更流畅了，但是并不会因此掉更多的电(指增加功耗)：同时，关于AI模型的维护也变得更简单。据谷歌表示，与其他平台相比，VertexAINAS训练模型所需的代码行数能减少近80%。**另一方面，高通也已经将自己这些年研究量化积累的工具进行了开源。**去年，高通就开源了一个名为AIMET*(AIModelEfficiencyToolkit)*的模型“提效”工具。其中包含如神经网络剪枝、奇异值分解(SVD)等大量压缩和量化算法，有不少都是高通AI研究院发表的顶会论文成果。开发者用上AIMET工具后，就能直接用这些算法来提效自己的AI模型，让它更流畅地在手机上运行。高通的量化能力也不止开源给普通开发者，同样能让头部AI企业的更多AI应用在骁龙8上实现。在新骁龙8上，他们与NLP领域知名公司HuggingFace进行合作，让手机上的智能助手可以帮用户分析通知并推荐哪些可优先处理，让用户对最重要的通知一目了然。在高通AI引擎上运行它们的情绪分析模型时，能做到比普通CPU速度快30倍。正是技术研究的沉淀和技术上保持的开放态度，才有了高通不断刷新手机业界的各种AI“新脑洞”：从之前的视频智能“消除”、智能会议静音，到今年的防窥屏、手机超分辨率还有更多的论文、平台和开源工具实现的AI应用，也都被搭载在这次的AI引擎中。而一直隐藏在这些研究背后的高通AI研究院，也随着第7代AI引擎的亮相而再次浮出水面。高通AI的“软硬兼备”大多数时候，我们对于高通AI的印象，似乎还停留在AI引擎的“硬件性能”上。毕竟从2007年启动首个AI项目以来，高通一直在硬件性能上针对AI模型提升处理能力。然而，高通在AI算法上的研究，同样也“早有筹谋”。2018年，高通成立AI研究院，负责人是在AI领域久负盛名的理论学者MaxWelling，而他正是深度学习之父Hinton的学生。据不完全统计，高通自成立AI研究院以来，已有数十篇论文发表在NeurIPS、ICLR、CVPR等AI顶级学术会议上。其中，至少有4篇模型压缩论文已在手机AI端落地实现，还有许多计算机视觉、语音识别、隐私计算相关论文。上述的第7代AI引擎，可以说只是高通近几年在AI算法研究成果上的一个缩影。通过高通AI的研究成果，高通还成功将AI模型拓展到了诸多最前沿技术应用的场景上。在自动驾驶上，高通推出了骁龙汽车数字平台，“包揽”了从芯片到AI算法的一条龙解决方案，目前已同25家以上的车企达成合作，使用他们方案的网联汽车数量已经达到2亿辆。其中，宝马的下一代辅助驾驶系统和自动驾驶系统，就将采用高通的自动驾驶方案。在XR上，高通发布SnapdragonSpacesXR了开发平台，用于开发头戴式AR眼镜等设备和应用。通过和WannaKicks合作，骁龙8还将第7代AI引擎的能力带到了AR试穿APP上。在无人机上，高通今年发布了FlightRB55G平台，其中有不少如360°避障、无人机摄影防抖等功能，都能通过平台搭载的AI模型实现。其中首架抵达火星的无人机“机智号”，搭载的就是高通提供的处理器和相关技术。回过头看，不难发现这次高通在AI性能上不再强调硬件算力(TOPS)的提升，而是将软硬件作为一体，得出AI性能4倍提升的数据，并进一步强化AI应用体验的全方位落地。这不仅表明高通更加注重用户实际体验的感受，也表明了高通对自身软件实力的信心，因为硬件已经不完全是高通AI能力的体现。可以说骁龙8第7代AI引擎的升级，标志着高通AI软硬一体的开端。最近，高通针对编解码器又提出了几篇最新的研究，分别登上了ICCV2021和ICLR2021。这些论文中，高通同样用AI算法，展现了针对编解码器优化的新思路。在一篇采用GAN原理的研究中，高通最新的编解码器算法让图像画面不仅更清晰、每帧也更小了，只需要14.5KB就能搞定：相比之下，原本的编解码算法每帧压缩到16.4KB后，树林就会变得无比模糊：而在另一篇用插帧的思路结合神经编解码器的论文中，高通选择将基于神经网络的P帧压缩和插帧补偿结合起来，利用AI预测插帧后需要进行的运动补偿。经过测试，这种算法比谷歌之前在CVPR2020上保持的SOTA纪录更好，也要好于当前基于H.265标准实现开源编解码器的压缩性能。将AI模型应用于更多领域中，高通已经不是第一次尝试，像视频编解码器的应用，就又是一个新的方向。如果这些模型能成功被落地到平台甚至应用上，我们在设备上看视频的时候，也能真正做到不卡。随着“软硬一体”的方案被继续进行下去，未来我们说不定真能看见这些最新的AI成果被应用到智能手机上。结合高通在PC、汽车、XR等领域的“秀肌肉”可以预见的是，你熟悉的高通、你熟悉的骁龙，肯定不会止于手机，其AI能力，也将不止于手机。

学生发表ai顶会论文

ai写论文是不可靠的。人工智能的发展非常迅速，经过测试ai写出的文章非常流畅。

但是用ai写文章是否相当于学生作弊而对于学生自己的水平来说让ai代替写，自己的水平并没有得到很好的展示。论文是每位大学生毕业之前都要写的东西。

AI会成为学生作弊的工具，当然，它们也可以成为强大的助教，或提高我们创造力的工具。重点在于学生使用的是否恰当。如果学生本身什么都没学到却用ai论文蒙混过关，这是不靠谱的。当用ai写论文被发现之后后果也是很严重的，可能会影响到自己是否能正常毕业。

顶级会议论文，ASPLOS是综合体系结构、编程语言和操作系统三个方向的计算机系统领域顶级会议，一般录用率在20%左右，每届录评选1到2篇最佳论文。本届ASPLOS会议共收到350篇投稿，录用74篇，录用率仅为21%。从1982年创办至今的三十多年里，ASPLOS推动了多项计算机系统技术的发展，包括（但不限于）RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster架构和网络存储等。截止2013年底，ASPLOS在中国计算机学会认定的所有计算机系统与高性能计算领域国际会议中，有最高的citeseer影响因子。

判断一个会议好不好，主要就是看这个方向的研究人员对它的评价如何。至于 CCF 评级，这固然是个不错的标准，但毕竟也是由人评出来的，所以分级时肯定也考虑了各种现实因素，比如负责评选的人可能倾向于拔高自己经常灌的那些会议。我看很多人都在 Twitter 上交流学术，宣传自己的论文投稿啥的，为啥他不这么做？C 回答说，别人宣传自己的论文投稿会增加论文中稿率，但中国人去宣传反而可能会降低中稿率。

研究生发表ai顶会论文

你这个太广泛了，工科，很大的。高水平的文章，肯定要理论吃的很透。手里要第一手的实验数据，深挖数据。从理论上深刻分析。

发表论文对毕业生有什么好处

这个与你选的导师，自己的努力程度，老师的牛逼程度等等有关

评一些奖学金的时候会有帮助（加分），如果将来考外校的博士，也会很有帮助。

论文在AI顶会ICCV上发表展示

ICCV论文是计算机视觉领域最高级别的会议论文。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

CVPR录用标准

CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。

通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席（area chair)决定论文是否可被接收。

近日，被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。本届ECCV论文录用率不足20%，其中，由云工业软件企业三维家图灵实验室与国内外顶尖高校合作撰写的论文——《通过强化学习解决室内场景相机定位问题（Towards Accurate Active Camera Localization）》成功入选！

三维家首次入围国际顶会技术有望率先在家居场景落地

ECCV每两年举办一次，与CVPR和ICCV并驾齐驱，被称为国际计算机视觉领域三大会议。随着AI人工智能技术的发展，计算机视觉的研究和应用逐渐深入，每届ECCV的举行都会吸引大量来自世界各地的顶尖专家学者、研究机构及企业等投稿。

而今年ECCV 2022的总投稿数超过了8170篇，接近上一届的两倍，创下历史新高。其中有1629篇论文中选，录用率不足20%。

此次三维家入选的论文是与山东大学、北京大学、斯坦福大学、腾讯AI lab共同完成，论文中创造性地提出利用强化学习算法解决室内场景相机定位的问题。研究结果表明，该方法优于当前最先进的马尔可夫定位方法，能有效提高在仿真场景中相机定位的精准度。

三维家图灵实验室负责人王胜表示，此次入选对于三维家来说是一次学术上的飞跃。在应用层面，该研究可以深度运用在智能设计领域，三维家旗下3D云设计等产品能加以应用和落地，呈现更真实、更优秀的视觉效果。

“在AI智能设计领域，三维家走到了世界学术最前沿。我们将利用这些最前沿的技术服务我们的用户。”王胜说到。

四大技术实验室锻造三维家科研硬实力

近年来，在加快建设科技强国，实现高水平科技自立自强的战略方针下，越来越多的中国科技企业频频亮相国际学术顶会，让世界看见中国前沿科技力量的崛起。其中，三维家正逐渐走向台前，传递国产自研的云工业软件企业的信念与坚持。

创立于2013年，三维家基于人工智能、大数据、云计算等技术，以一张“图纸”贯穿家居全产业链，通过3D云设计、3D云制造、数控系统三大工业软件矩阵，帮助家居企业、从业者实现门店营销、仿真设计、生产制造全流程一体化，为消费者带来“所思即所见、所见即所得”的家居消费体验。

工业软件是一条长期主义的道路，而技术引领需要长期的研发创新。据了解，三维家拥有数百人的技术研发团队，每年投入上亿元研发资金，并设立三大实验室——阿凡达实验室专注于3D渲染技术和XR新锐技术，图灵实验室深研人工智能和大数据应用，鲁班实验室则主攻云工业建模、云工业制造核心技术难题。

定位家居行业云工业软件服务商，三维家深刻认识到要改变传统制造业重硬轻软、长期依赖国外软件的现状，不能只停留在“纸上谈兵”。2020年，三维家与中国科学技术大学数学科学学院共建“先进制造联合实验室”，推动最新产研成果在家居行业落地应用。

合作很快就取得了成效——联合实验室以知名上市企业志邦家居为试验基地，三维家和中国科大算法团队通过深度学习志邦家居的业务流程，以软件技术优化材料算法，通过多订单混合排产使板材利用率提高2%以上，真正实现降本增效。

让更多技术人才走向台前代表国产工业软件发声

为激发产研活力，三维家与国内顶尖院校、专家学者保持着频繁的学术交流。去年11月，包括中国科学技术大学刘利刚教授，浙江大学冯结青教授、蔺宏伟教授等中国顶尖的应用数学、几何建模、计算机图形学领域专家学者走进三维家，与三维家研发团队深度交流，进行元宇宙下的建模技术探讨。

今年，三维家推出“元矩阵” 科技计划——与中国科学技术大学、华南理工大学、暨南大学等顶尖学府建立更深入的链接，有望在学术交流、“产学研”合作上走得更远；与阿里云、华为云、英伟达NVIDIA等技术伙伴深化合作，让三维家在实时光追渲染、图形建模、虚拟仿真等底层技术上接连突破，构筑起坚不可摧的技术护城河。

三维家创始人、CEO蔡志森曾表示，希望把一直处于幕后的技术研发团队推向台前，向行业、学术圈发出三维家的声音。近年来，三维家技术团队频频在顶级科技峰会上“献出首秀”，分享技术成果。去年阿里云栖大会上，三维家3D产品负责人曹健、解决方案架构师、中科院博士周子超等均亮相发表演讲，介绍三维家在企业上云、产业数字化等方面的突破。

而在8月即将举行的QCon全球软件开发大会上，三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪将以“webassembly技术背景下工业软件云上实战”的主题进行分享。同时，在计算机辅助设计和图形学领域的“奥斯卡”CAD&CG大会、华为HC全链接大会、英伟达GTC China等峰会上，也将看到三维家的强势发声。

结语：

科技创新的背后，是企业对前沿技术的探索、对商业模式的不断打磨，和对产业场景的落地应用，这需要有长期主义的坚持。三维家正在将论文研究、产学研合作成果、自研技术优势等优先应用在家居产业，让人工智能、大数据、云计算、XR、工业建模等技术能在更多商业场景中落地，为产业发展搭建起一条数字化的“高速路”。