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美国计算机协会与查尔斯沃思合作,深化开放获取出版模式在中国的发展
Charlesworth 2020-6-9 14:08
伦敦时间2020年5月18日:全球创立最早、现行规模最大的计算机学术协会——美国计算机协会(ACM)与查尔斯沃思今起开展合作,致力于深化开放获取的授权模式在中国的发展,扩大ACM OPEN“阅读和出版”(read and publish)开放获取授权在中国的惠及度。 ACM OPEN与中国开放获取的现状 中国在过去几年间非常支持开放获取倡议,并拥有活跃的相关群体。ACM OPEN是一种全新的变革性的开放获取授权模式,这种模式允许一个机构的所属通讯作者在美国计算机协会数字图书馆(https://dl.acm.org)中发布不限数量的开放获取研究文章,同时完全保留其“读者”权限,允许访问ACM数字图书馆平台上其余订阅内容。通过与查尔斯沃思合作,美国计算机协会希望能够利用其本地化的专业知识继续促进正处于强劲发展态势的ACM OPEN在全球范围内的发展。 美国计算机协会的出版总监斯考特·德尔曼(Scott Delman)评论道: “ACM OPEN是与一系列领先的研究型大学紧密合作开发的。当前,许多大型的盈利性商业出版机构所提供的基于文章处理费用的“阅读+出版”开放获取发表模式中存在诸多问题,而ACM OPEN旨在解决这些问题,并进一步发挥该模式的优势。从美国、英国及欧洲的反馈情况来看,人们对这一新的模式非常感兴趣。而作为全球在美国计算机协会的研究文章发表数量增长速度最快的国家,中国在ACM Open中的参与不仅对于该模式的长期成功至关重要,对于保持美国计算机协会在全球计算机科学出版机构和会议组织者中的领先地位也能起到关键作用。我们很高兴能与查尔斯沃思进行合作,让美国计算机协会在中国高校市场上的努力能够百尺竿头,更进一步。 查尔斯沃思首席执行官迈克·埃文斯(Michael Evans)表示: “作为全球规模最大的教育和学术计算机协会,美国计算机协会清楚地认识到了在开放获取出版方面成为可持续的行业领导者至关重要。他们的ACM OPEN是一个与许多机构合作开发的革新性协议,也必将会给计算机作者群体带来新的机遇。我们非常高兴美国计算机协会能够选择我们作为其在中国的代表,负责传播推广与ACM OPEN有关的影响重大的信息。我们能够充分利用自身对中国开放获取领域现状的了解,将这一革新性协议的诸多益处传达给中国学术界。“ 如果您所在的组织有兴趣与查尔斯沃思合作,请联系我们的业务发展总监Jason De Boer。 电子邮箱:jason.deboer@charlesworth-group.com 关于美国计算机协会(ACM) 美国计算机协会(ACM)是全球规模最大的教育性和学术性计算机协会。该协会致力于将计算机领域教育者、研究人员及专业人士汇聚一堂,以促进对话及资源共享,同时集众智,共同应对领域面临的挑战。美国计算机协会通过强大的领导力、对高标准的践行以及对卓越技术的认可,提升了整个计算机行业的集体话语权。通过提供终身学习,职业发展及专业人脉等机遇,美国计算机协会始终支持其成员的职业发展。 关于查尔斯沃思 查尔斯沃思(Charlesworth Group)在中国拥有20多年的发展经验,在销售和营销代表、以及为科学、技术及医学(STM)领域的出版机构提供技术解决方案和咨询服务方面,已经在全球和整个中国学术市场得到认可,并成为他们在中国可充分信赖的重要合作伙伴。此外,查尔斯沃思(Charlesworth)旗下的查尔斯沃思作者服务业务也是语言润色、编辑和作者服务领域的领军者。 关于查尔斯沃思为全球的科学、技术及医学领域的出版社区提供的支持,更多信息敬请访问: https://www.cwauthors.com/publisherspartnership 论文润色 | 学术翻译 | 其他发表支持服务 | 英国编辑团队介绍
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ACM与IreL签署了一项新的变革性开放获取出版协议
isechina 2020-5-18 09:49
美国计算机协会ACM与爱尔兰电子资源许可联盟IReL达成了一项变革性的开放获取协议。 涵盖爱尔兰八所大学新的开放获取出版协议是ACM(美国计算机协会)与美国以外机构达成的首个协议。 该协议涵盖了ACM的期刊、会议记录和杂志的开放获取。 根据新协议, 从2020年1月1日开始的三年内,这八个参与大学的教师和学生将无限制访问所有ACM数字图书馆的文章和所有出版物。 同时,来自这8所大学的通讯作者在协议期间,发表在ACM期刊、会议论文集和杂志将免费以开放获取的形式出版。 此外,ACM还将为来自这些大学的所有共同作者把发表的论文存入机构存储库。新协议还扩大了ACM出版时作者保留的权利范围。 这项新协议是ACM对开放获取出版的承诺,并在未来几年内向完全开放获取转变。ACM正在将新的ACM开放获取模式的原则扩展到全世界的大学。
个人分类: 开放获取|2500 次阅读|0 个评论
Smart System Studied: New Approaches to NLU
geneculture 2019-9-20 16:33
Result 1 – 4 of 4 Sort by:relevancepublication datecitation countdownloads (6 Weeks)downloads (12 months)downloads (overall) 1 Big Data and Higher Vocational and Technical Education: Green Tourism Curriculum Qiang Yang , Jian Li , Xiaohui Zou March 2019 ICBDE'19: Proceedings of the 2019 International Conference on Big Data and Education Publisher: ACM Bibliometrics : Citation Count: Downloads(6Weeks):6 , Downloads(12Months):17 , Downloads(Overall):17 Full text available: PDF This paper aims to explore the road to innovation in big data and higher vocational and technical education with the green tourism curriculum as an example. The method is as follows: first, introducing a statistical-based machine learning method to deal with large probability events, secondly, introducing a human-computer interaction interface ... Keywords : Big Data Applications, Data Management, E-education 2 Big Data and Higher Vocational and Technical Education: Green Food and Its Industry Orientation Jian Li , Qiang Yang , Xiaohui Zou March 2019 ICBDE'19: Proceedings of the 2019 International Conference on Big Data and Education Publisher: ACM Bibliometrics : Citation Count: Downloads(6Weeks):1 , Downloads(12Months):8 , Downloads(Overall):8 Full text available: PDF This paper aims to focus on a series of issues related to green food and its industry orientation through big data and higher vocational and technical education technologies. The method consists of three steps the first step is to lock in the research objectives, namely: a series of problems in ... Keywords : Big Data Applications, Data Management, E-education 3 New Approach of Big Data and Education: Any Term Must Be in the Characters Chessboard as a Super Matrix Xiaohui Zou , Shunpeng Zou , Xiaoqun Wang March 2019 ICBDE'19: Proceedings of the 2019 International Conference on Big Data and Education Publisher: ACM Bibliometrics : Citation Count: Downloads(6Weeks):3 , Downloads(12Months):8 , Downloads(Overall):8 Full text available: PDF The purpose of this paper is to introduce a new approach that must cover all the terms. Therefore, people's educational process is like making a variety of choices in a super-chessboard of language or a matrix composed of words formally. The method of redemption is: First, construct the chessboard, and ... Keywords : Big Data Applications, Data Management, E-education 4 Smart System Studied: New Approaches to Natural Language Understanding Xiaohui Zou, Shunpeng Zou, Xiaoqun Wang July 2019 AICS 2019: Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science Publisher: ACM Bibliometrics : Citation Count: Downloads(6Weeks):1 , Downloads(12Months):1 , Downloads(Overall):1 Full text available: PDF This paper aims to focus on the smart system as optimized expert knowledge acquisition system as new approaches to natural language understanding system. This method can finish fine processing for any text segment instantly. The module's precision machining can adopt big production method that combines on the line first, complete ... Keywords : Natural Language Understanding, Smart System Studied Result 1 – 4 of 4 The ACM Digital Library is published by the Association for Computing Machinery. Copyright © 2019 ACM, Inc.
个人分类: 学术研究|1218 次阅读|0 个评论
英国宣读+美国出版+牛津大学讲台上看见
geneculture 2019-6-12 02:43
谈谈我在牛津大学报告厅的讲台上发言人用的公共计算机里输入Xiaohui Zou之后第一个跳出来的就是这一组论文(当时我的感受真的是有点惊喜)。因为,我那几天正在嘀咕英国伦敦会议的论文什么时候可在网上直接查询到。没想到:结果竟然会是这样,在牛津大学圣Hugh’College主楼会议室讲台上竟然被我一键谷歌出的就是Xiaohui Zou 在ACM(美国计算机学会)发表的这一组论文 https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3323932
个人分类: 欧洲大学|1290 次阅读|0 个评论
投稿ACM TOCS
热度 2 accsys 2017-6-27 08:37
投稿 ACM TOCS 昨天将最终定稿的子句消去法论文投向了 ACM TOCS 。看看他们是否有定力能够对我的论文给出评价。我已经设计完成了 3-SAT 的子句消去法测试程序设计,经过我的多方检验没有问题。如果他们需要,我可以将测试程序寄给他们。其实,子句消去法程序在计算机上正确地运行,才具有可靠的说服力。 也许我的英文有点蹩脚,但作为数学与计算机的论文,我想他们都能看懂,何况有设计好的程序。看看国外的同行们会怎样。 特此存照。 2017-6-27
个人分类: 子句消去法|4112 次阅读|6 个评论
ACM TechNews: 人工智能深处的黑暗隐秘
Kara0807 2017-4-27 09:25
ACM TechNews: 人工智能 深处 的黑暗 隐秘 As Machines learn they may develop unforeseen strategies at rates that baffle their programmers . --Norbert Wiener, 1960, Some Moral and Technical Consequences of Automation 导读: 近年来,随着人工智能、机器人、深度学习等智能技术再次成为科学研究的主流,机器再次焕发出了勃勃生机,在通往获得 “ 生命 ” 以及 “ 智能 ” 的康庄大道上迈出了重要的一步。 关于机器是否能够获得智能,以及机器智能是否能够超越人类智能的想法,在 1948 年《控制论》面世不久之后,即引起了全世界范围的讨论。对此,维纳在其发表于 1960 年 Science 上的文章进行了部分回答, “ 我的观点是,机器能够并肯定会超越它们的设计者的某些局限性,并且当机器实现时,他们可能即是高效的又是危险的。很可能出现这种情况,原则上,我们并不能制造出我们永远都不了解其行为因素的机器。但这绝不意味着,我们能用比操作机器所需要的更少时间去理解机器的行为因素,甚至用数年或几代的时间也不行。 ” 然而, 60 年后的今天,我们可能已经开始制造不能了解其行为因素的机器了。这是否会引发新的人与机器的冲突? 4 月 17 日最新一期的 ACM TechNews 再次讨论了这一引人瞩目的科技问题,作者是 Will Knight , MIT Technical Review 的一名高级编辑。下附全文翻译。 ================================================================================== 人工智能深处的黑暗隐秘 No one really knows how the most advanced algorithms do what they do. That could be a problem. --Will Knight 没人知道 那些 最先进的算法是怎么做的。这将成为一大隐患。 -- 威尔 纳特 无法解释的算法 去年, 一辆奇特 的无人驾驶汽车 在 新泽西州蒙茅斯县 的一条 安静的道路上 行驶着 。 它 由芯片制造商 英伟达 的研究人员开发 ,虽然它 看起来与其他自动驾驶汽车并没有什么不同,但与 谷歌、 特斯拉 和 通用汽车公司展示的不同,它显示了人工智能 的崛起 。 这辆无人驾驶 汽车 并未 遵循工程师或程序员 的任何 指令。相反,它完全依赖于一种通过观察人类 驾驶并学习 如何驾驶 的 算法 。 ( 注意增加之前发布文章的链接 ) 让 汽车以 这种 方式行驶 是一个 了不起 的壮举。但也有点令人不安,因为 人们 并不完全 清楚 汽车 是 如何作出决定的。 来自车辆传感器的信息直接进入一个巨大的人工神经元网络, 数据经过处理并传送 方向盘操纵、刹车和其他系统所需的指令。结果似乎 符合 你 所 期望的人类驾驶员的反应。但是,如果有一天它做了一些意想不到的事情 呢?例如, 撞 到树上 或者 遇 绿灯 时 停 住。 就目前情况来看,可能很难找出原因。该系统非常复杂,即 便 是设计它的工程师也很难 解释每个行动的原因 。你不能 询 问它: 不存在一种 明显的 方式,当用它 来设计一个系统 时使系统总能 解释它为 什么会 做 这样的 事。 这辆车的神秘思想指 向了 一个迫在眉睫的关于人工智能的问题。 它 背后的人工智能技术,即深度学习, 近年来 对 解决 各种 问题 都 非常有 用 ,它已被广泛应用于 如 图像字幕 、 语音识别和语言翻译等任务。 人们同样期望,这一 技术能够 用于 诊断致命的疾病, 制定 百万美元交易的决定, 以及其他 无数事情来改变整个行业 形态 。 但这不会发生 , 或不应该发生 , 除非我们找到方法使 得类似于 深度学习 这样的技术能够对它们的创造者来说 更易理解 并 对 它们 的用户负责 。 否则,难以预测何时会发生故障 , 而 故障 是不可避免的。 这 也 是 英伟达 汽车仍然 处于 实验 阶段 的原因之一。 数学模型已经被用来确定谁取得 了 假释,谁 被 批准了贷款,谁得到了就业机会。如果你能接触到这些数学模型,就可以理解它们的推理。但是银行 、 军方 、 雇主和其他人正在将注意力转向更复杂的机器学习方法,这样可以使自动决策 变得 完全不可思议。深度学习,其中最常见的方法,代表了 一种完全不同的 计算机编程 方法 。麻省理工学院从事于机器学习应用工作的 Tommi Jaakkola 教授说: “ 这 已经 是一个 与我们非常 相关的问题,未来会更加相关。 无论是投资决策 、 医疗决定 、 还是军事决策,你都不想仅仅依靠一个 ‘ 黑匣子 ’ 来决定 。 ” 目前 有 这样 一个论点, 审问 人工智能系统 是如何做出 结论 的已经成为 一项基本的法律权利。 从 2018 年夏天开始,欧盟可能要求公司给用户解释自动系统 做出 决策 的原因 。 这 几乎是不可能 的,即使对于表面上看起来相对简单的系统,例如使用深度学习来投放广告或推荐歌曲的应用程序和网站。运行这些服务的计算机已经自己编程了,并且已经以我们无法理解的方式完成了这些 编程 。即使 是开发 这些应用程序的工程师也无法完全解释 它 们的行为。 一个名为 Adam Ferriss 的艺术家使用 Google Deep Dream 创造了这幅图,和下面那幅图。 Google Deep Dream 是一个用来模拟一个深度神经网络模式识别能力的程序。 这 引发 了 一些 令人难以置信的问题。随着技术的进步,我们 通过 信仰飞跃 的 人工智能可能很快 就可以 跨越 一些 门槛。当然,人类 也 不能总是正确地解释我们的思维过程 —— 但我们可以找到方法 来 直观地 信赖和判断别人 。 与人类思考和作决定方式不同的机器会成为可能吗? 我们之前从未 制造过 以 其创造者 不 清楚的 方式运作的机器。 我们如何能很好地与智能机器沟通和相处 , 这可能是不可预知 及 不可预测的 吗 ?这些问题让我踏上了人工智能算法研究边缘的 历程 ,从谷歌到苹果,以及期间的许多地方,包括与我们这个时代的 一位 伟大哲学家会面。 2015 年 ,纽约西奈山医院的一个研究小组受到启发,将深 度 学习应用到医院庞大的患者记录数据库中。该数据集包含数百个关于患者的变量 、 测试结果 图、 医生访问等方面。研究人员 将生成的 程序命名为 Deep Patient ,经过 来自约 70 万人的数据进行了 模拟受训。 当在新记录上进行测试时,它在预测疾病方面证明是非常好的。没有任何专家指导,深度患者发现隐藏在医院数据中的模式,似乎表明人们 在何时将患有 各种疾病,包括肝癌。领导西奈 山团队 的 Joel Dudley 说,有很多 “ 非常 好 ” 的 方法 可以根据 病人的记录 来 预测疾病。但他补充说, “ 这只是更好的方式。 ” 同时, Deep Patient 有点令人困惑 。 它在预测 精神疾病如精神分裂症的发病 ( 方面 ) 出奇的好 。但是由于医生预测精神分裂症是众所周知的困难, Dudley 想知道这是如何 成为 可能的。他仍然不知道。 Deep Patient 没有提供任何线索。如果像 Deep Patient 这样的东西 确实能 帮助医生,那么理想的情况就是给予 它 们预测的 原理 ,以保证 它们 的准确 性 ,并证明,例如,有人正在制定改变药物。 “ 我们可以建立这些模型, ” Dudley 感伤地 说, “ 但我们不知道他们 是 如何工作 的 。 ” 人工智能并不总是这样。从一开始, 就 有两个关于应该如何理解或解释人工智能 的 学派。许多人认为 , 最有意义的是 制造能够 根据规则和逻辑推理的机器,使检查 其 代码的人易懂其内部工作。其他人认为如果机器从生物学中获得灵感,并通过观察和体验学习, 智能化将 会更容易出现。这意味着将电脑编程放在 其 头 部 。不是 靠 程序员编写 指令 来解决问题,而是根据示例数据和期望输出值 , 程序生成 其自身 的算法。 机器学习技术 将会 演变成当今最强大的 AI 系统 , 遵循 这一 路径:机器 在本质上可以自我编程 。 起初这种做法的实际应用是有限的,并在 20 世纪 60 年代和 70 年代,它仍 旧 局限于该领域的边缘。 随后 许多行业的 计算机 化和大数据集的出现又引起了人们的兴趣。这激发了更强大的机器学习技术的发展,特别是被称为人工神经网络的新版本。到 20 世纪 90 年代,神经网络 能够 自动数字化手写字符。 但是 直到本世纪初 , 在 经过几次巧妙的调整和改进 之后 ,非常大或 “ 深 ” 的神经网络 才 在自动感知方面表现出了巨大的进步。深度学习是 当今 人工智能爆发的原因。它 赋予 计算机 特异的功能 ,例如 ,像 人 一样表现出 口语词汇识别 的 能力, 这是一项十分复杂益智无法 无法 手动 编码 至 机器 的技能 。深度学习改变了计算机 的 视觉,大大提高了机器翻译 能力 。现在正用于指导医学、金融、制造业和其他领域的各种关键决策。 机器学习技术的工作方式 本质上都没有手动编码 系统 明确 ,甚至对计算机科学家来说也是如此。这并不是说所有 的 未来人工智能技术将同样不可知。但 就其本质而言, 深度学习 还是一个黑匣子 。 你不能只是 通过 深层神经网络 来 看它是如何工作的。 网络的推理嵌入在成千上万 个 模拟神经元 中 ,排列成数十甚至数百个错综复杂的互 联 层。 神经元 表层 接收 信号 输入, 比如 图像 的分辨率 强度,执行计算后 并 输出新信号。在复杂网络中 , 这些输出 信号 被馈送 至 下一层神经元,等等,直到 以一个 整体 信号 输出。此外,还有一个称为反向传播的过程, 它 使网络 自行 学习输出期望值的方式来 调整 单个神经元的计算。 深层网络中的 多层次结构 使其能识别不同抽象层次的事物。例如,在识别狗的系统中,较低层 次可 识别简单的 特征 ,如轮廓或颜色 ; 更高层 次可 识别更复杂的 特征 ,如毛或眼睛 ; 最 高 层 次可 识别狗 的 全部 特征 。粗略地说,相同的方法 可以引导 机器 进行 自 我 学习的其他输入信号: 言语的声音、 文本中 构成 句子的字母和单词 、 或驾驶 过程中转动 方向盘。 已经 有一些 巧妙的策略 被 用于 试图捕捉并 更详细地解释在这个系统 的行为 。 2015 年 谷歌的研究人员修改了一种基于深度学习的图像识别算法, 不是通过 在 图像 中发现目标,而是生成或修改它们。通过有效地反向运行该算法,他们发现该程序 能 用于识别 例如 鸟或建筑物的功能。 Deep Dream 根据 从云和植物 还有 在森林和山脉之间 的 宝塔 生成 的图像 ,显示出 怪异的像外星人的动物。图像证明深度学习 不再 完全不可思议;他们透露该算法 导向相似 的视觉特征,如鸟的喙和羽毛。但是这些图像也暗示了深度学习与人类感知的不同,因为它 不能识别人工制品而人类可以 。 谷歌研究人员指出,当它的算法生成哑铃的图像时,它也 会生成 一个持有它的人类手臂。机器推断手臂 也是哑铃 的一部分。 这一早期的 人工神经网络,位于纽约布法罗的康奈尔航空实验室,大约 1960 年,可处理发光传感器的输入。 由 神经科学和认知科学借鉴 来的 思想取得 了 进一步 的 进展。由怀俄明大学助理教授 Jeff Clune 领导的一个团队,采用相当于 光学错觉 的人工智能来测试深度神经网络。 2015 年, Clune 的团队展示了 这些 图 像 是 如何愚弄这个网络 来感知不 存 在的东西,因为这些图像利用了系统搜索的低级模式。 Clune 的合作者之一 Jason Yosinski 也 制造 了一个像探针的工具卡在大脑中。 这个 工具瞄准网络中 每个 神经元,并搜索最能激活它的图像。呈现的图像都是抽象的( 像 印象派呈现 的 火烈鸟或校车),突出了机器感知能力的神秘性。 然而,我们不仅仅 想了解 人工智能思维,也 并 没有简单的解决方案。深层神经网络内部计算的相互作用是高层次模式识别和复杂决策的关键,但是这些计算是数学函数和变量的难题。 Jaakkola 说: “ 如果你 只 有非常小的神经网络,你也许能够理解它,但是,它一旦变得非常大,每层有数千个单位,也可能有数百层,那么它变得非常难于理解。 ” Jaakkola 隔壁 办公室 的 麻省理工学院教授 Regina Barzilay , 她 决心将机器学习应用于医学。几年前,在她 43 岁时被诊断患有乳腺癌。诊断本身令人震惊,但是 令 Barzilay 也感到失望的是,前瞻性的统计学和机器学习方法没有被用 于 肿瘤研究或指导病人治疗。她说, 人工智能 具有巨大的潜力改革医学,但实现这一潜力意味着超越医疗记录。她设想使用更多目前 尚未 充分利用的原始数据: “ 成像数据,病理数据,所有这些信息 ” 。 去年 Barzilay 完成癌症治疗后,她和她的学生开始与马萨诸塞州总医院的医生合作开发一个能够挖掘病理学报告的系统,以确定研究人员想研究的 具有 特定临床特征的患者。然而, Barzilay 知道 需要解释该系统 的 推理 过程 。所以她与 Jaakkola 和一个学生一起增加了一个步 骤 :系统提取 并 突出 了 代表已发现模式的文本片段。 Barzilay 和她的学生们也在开发一种能够在乳房 X 线照片图像中发现乳腺癌早期症状的深度学习算法,并且他们的目的也是给这个系统一些解释其推理的能力。 Barzilay 说: “ 你真的需要有一个机器和人类合作的 闭环 。 ” 美国军方投入数十亿美元用于使用机器学习的项目中 : 驾驶车辆和飞机,确定目标,并帮助分析筛选大量情报数据。 在军事方面 算法的奥秘空间很小,甚至超过了医学,并且 美国国防部已把可解释性作为 非常 关键的 一个 绊脚石 。 国防高级研究计划局的项目经理 David Gunning 正在监督 恰如其名 的 “ 可解释的人工智能 ” 项目 。该机构的银发老将曾经监督 DARPA 项目,最终创立 了 Siri , Gunning 说自动化正 进入 军事 的多方面 领域。情报分析师正在测试 将 机器学习作为大量监控数据识别模式的一种方式。 许多 自主地面车辆和飞机正在开发和测试。但士兵们对不能做出解释的机器坦克 感到不安 ,并且分析师也不愿在没有推理的情况下对信息采取行动。 Gunning 说: “ 机器学习系统产生大量的误报 通常是自然的 , 因此 英特尔的分析师 确实 需要额外的帮助来理解提出建议 的原因 。 ” 今年三月, DARPA 关闭了 Gunning 主持下的 13 个来自学术 界 和工业 界 的项目 。 其中一些 人 可以 继续 在华盛顿大学教授 Carlos Guestrin 的领导下工作。 他和他的同事们为机器学习系统研制出一种为 系统的 输出提供原理的方法。 本质上,在这种方法下,计算机自动从数据集中查找几个例子,并 附 以简短的解释。系统 在 将电子邮件 进行分类时, 例如 , 分类为来自恐怖分子 邮件, 可能会在其培训 及 决策中使用数百万条消息。但是使用 Washington 团队 的方法,它可以突出消息中发现的某些关键词。 Guestrin 的团队还为图像识别系统设计了通过突出显示最重要的图像部分来提示其推理的方法。 Guestrin 以及 其他例如 Barzilay 的 方法,它们的缺点是 提供的解释始终 很简单 ,这意味着一些重要的信息可能会丢失。 Guestrin 说 : “ 我们还没有实现整个梦想,这就是人工智能与你进行 交谈 ,并且能够解释,我们距离真正 可 解释的人工智能还有很长的路要走。 ” 人工智能不一定是像高风险 的 癌症诊断或军事演习 而 成为一个问题。如果该技术成为我们日常生活中 普遍及 有用的部分 , 那么 懂得 人工智能的推理也将是至关重要的。 领导苹果 Siri 团队的 Tom Gruber 说,可解释性是 其团队的 关键考虑因素,因为它 能 使 Siri 成为一个更聪明 、 更有能力的虚拟助手 。 Gruber 不会讨论 Siri 未来的具体计划,但很容易想像,如果您收到 Siri 的餐厅推荐,您会想知道 它的 推理 原因 。 同时担任 苹果公司的人工智能研究 主管及 卡耐基梅隆大学的副教授 Ruslan Salakhutdinov 认为 可解释性是人与智能机器关系发展的核心 。他说 “ 这将 会增加 信任。 ” 正如人类的许多行为都不可能解释地非常详细, 人工智能 同样也不可能完全解释它所做的一切事情。怀俄明大学的 Clune 说: “ 即使有人能给出一个看似合理的解释(对于他或她的行为),但 这个解释仍 可能是不完整的,同样,对于 人工智能 也是如此。它可能只是智力本质的一部分,而且只是其中一部分才得到合理化解释罢了。其中一些可能是本能的 、 或潜意识的 、 或是 不可体会 的 ” 。 如果是这样的话,那么在某个阶段,我们可能只需要简单地相信 人工智能 的判断或是不使用它。而且, 人工智能 的判断将必须是包含社会智力的。 正如社会建立在预期行为契约之上,我们也需要设计 人工智能 系统来尊重和符合我们的社会规范。如果我们要创造机器人坦克和其他杀戮机器,那么它们的决策应与我们的道德判断一致,这是很重要的。 为了探索这些形而上学的概念,我去塔夫茨大学与研究意识和心灵的著名哲学家和认知科学家 Daniel Dennett 会面。 在 Dennett 最新的一本关于意识的百科全书 “From Bacteria to Bach and Back” 的章节中,提到 智力进化的一个自然部分是创造能够执行其创作者自己都不知道该如何完成的系统 。在田园式的校园中,他在他自己杂乱无章的办公室里告诉我说: “ 但问题是,我们必须做出什么样的安排才能明智地做到这一点,我们要求他们和我们自身都有什么标准? ” 。 他还有一个针对可解释性的警告。 “ 我认为,如果我们要使用并依靠这些东西,那我们就应该尽可能地围绕他们是如何以及为什么能给我们答案来展开, ” 他说道。但由于没有完美的答案,所以我们应该像 人工智能 一样,谨慎地介绍给大家 —— 无论机器有多聪明。他说: “ 如果它不能比我们更好地解释它在做什么,那就不要信任了。 ” 德先生探讨 在我们使用机器扩展人类的体能或者智能时,我们同时把更多的 “ 控制 ” 委托给了机器,控制人们的环境、控制人们的社交甚至控制人们的饮食。 这即意味着你信任机器,但是,当前所未有的强大、小巧、连通的机器被赋予了前所未有的自主能力的时候,我们如何保证机器还能 “全心全意为人民服务?” 正如维纳曾经讨论过的 “我们希望一个奴隶很聪明,能够协助我们执行任务。然而,我们也希望他是顺从的。完全的顺从和完全的聪明是不会同时出现的。”如果机器运行效率越来越高,且心智水平越来越高,谁能保证机器智能不会超越人类智能,并接管人类世界? ================================================================================== 麻省理工技术评论》、《君子》、《财富》杂志评定的2016年最佳书籍之一 入选“2017年度最激动人心之科学著作”的决选名单 《机器崛起》已在德先生旗下求知书店上架(识别下方二维码可进入购书直通车),现预定本书享8折优惠! 求知书店 《机器崛起(Rise of the Machines)》英文原版一经发售便被众多媒体广泛报道,并得到了高度评价,以下为相关媒体名单: 《书单》、《电脑科技杂志》、《宇宙杂志》、《君子》、《金融时报》、《法兰克福汇报》、《法兰克福汇报大学报》、《星期五》、《卫报/观察家报》、《国际事务》、《柯克斯书评》、《自然》、《新苏黎世报》、《新科学家》、《纽约时报》、《展望杂志》、《科学美国人》、《旁观者》、《科学光谱》、《保准报》、《南德意志报》、《日报》、《技术评论》(德国)、《宇宙》、《华尔街日报》、“战争困境”网站;澳洲广播电台(澳大利亚)、巴伐利亚电台、德国广播电台、德国国家电台文化台、美国国家公共电台市场频道、西德广播电台、德国三星电视台。
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2017年 ACM Journal Latex templates 新模板(Zip下载)
热度 3 lhj701 2017-1-19 07:46
2017年 ACM Journal Latex 新模板(Zip下载) 从2017年春天起,投稿ACM Journal类的模板将进行更换,原来的2014-2015年的Latex templates将停止使用,转而使用2017年版最新刊物模板。新模板比原来的排版更加美观,尤其是文献索引和IEEE一样,开始采用数字索引,比原来的使用名字索引方便好用多了。不过,这个数字索引还是在原来的基础上,按照姓名排序,无非加了额外的数字序号,这样好查找。另外,如果你引用了同样一个人的多篇文章,他们的序号是连续排序的,并且挨着一起。这样方便了解研究者的相关论文和研究连续性情况。 具体信息见投稿网站: http://www.acm.org/publications/authors/submissions Notice to authors : The 2014- 2015 ACM Journals article templates will cease to be supported as of Spring 2017. All ACM authors submitting articles now should use the new template for your next submission. 因为要投稿,从网上找了半天,不太好找,还需要自己转换产生acmart.cls,费周折。 我做一个现成的,方便大家下载使用。 acmart.zip 当然,你可以选择单独下载acmart.cls acmart.cls 详细的说明文档: acmart-new-latex-manual.pdf
个人分类: 科研感想|18905 次阅读|9 个评论
一篇论文被 ACM Computing Surveys 录用
热度 17 lhj701 2017-1-17 09:46
一篇论文被 ACM Computing Surveys (CSUR) 录用 一篇 投稿 ACM Computing Surveys (CSUR)的论文被接收(Accepted),这是自己2017年新年之初收到的最好的礼物。 在2016年2月份,一篇论文被 IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT) 接收,12月份正式发表。这样连续2年,论文被接收,还是比较幸运。希望2017年继续努力。 ACM Computing Surveys的这篇论文,历时2年多,最早在2014年去香港科技大学访问时,就有打算。无奈,访问半年,忙于写其它论文,仅仅搜集一些论文资料,就结束了访问。访问结束后,对这篇论文还是念念不忘。 在2014年12月底开始写,最初碰巧母亲住院需要夜晚陪护,自己 就拿着厚厚的一叠 打印的 论文,将笔记本电脑放到医院空闲的床铺上,坐到放倒的凳子上,开始了这篇论文的写作之路。2016年父亲连续住院夜晚需要陪床,我也是打印了写好的厚厚的论文, 趴在向医院 租借的小床上,一遍又一遍的进行 修改。父亲虽然知道我在写论文,但终究没有看到论文的发表。因此,这篇论文是对父亲的一个纪念。 这篇论文对我而言,算是比较有意义: 1、篇幅最长,共有44页,是我写得最长的一篇英文论文,算是尽了自己的洪荒之力。当然,以后再写15页以下的论文,也更加有了信心和勇气。 2、影响因子最高, 2015-2016最新影响因子为: 5.243, 科院JCR分区中,计算机科学、理论和方法方面 1区期刊,top期刊。这是我所有已经发表的论文中,影响因子最高的1篇。 3、写作时间最长,修改次数最多,前后历时2年多。但写作修改到最后,算是基本可以满意。 论文被最终接收,算是对2016年的一个终结,一个清零。过去终究要逝去,新的总要开始。如果能将不断工作和创造作为人活着的一个最大的奖赏和快乐的话,认真静下来,总能不断找到自己感兴趣的事情,并认真做下去。结果也许很重要,但过程也许是真正更为重要,是生活中更有意义的一部分。 最后特别感谢深圳大学伍楷舜教授和Rukhsana Ruby在论文写作过程中的辛勤付出!
个人分类: 科研感想|23025 次阅读|37 个评论
第七届计算机图形和互动技术会展举行
sciencepress 2014-12-12 15:23
2014年12月3日—6日,ACM SIGGRAPH ASIA 2014(亚洲计算机图形和互动技术会展)在深圳会展中心举行,这是ACM SIGGRAPH Asia首次在中国大陆举办。计算机图形学、计算机视觉、人机交互、人工智能、虚拟现实等研究领域的世界顶级学者、专家、教授,以及从事相关新兴技术的工作室、研究小组、公司云集深圳,带来了一场学术与产业交相辉映的视觉盛宴。 《中国科学:信息科学》相关方向的多位编委参加了此次盛会。其中,赵沁平常务副主编带领的北航虚拟现实技术与系统国家重点实验室、胡事民编委带领的清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室、彭群生编委所在的浙江大学辅助设计与图形学国家重点实验室等,均参与了论文宣讲、海报展示、成果展示等环节。 北航虚拟现实实验室在演示虚拟手术系统,通过操作手术工具,与虚拟人体进行交互 浙大辅助设计与图形学实验室开发的虚拟表情交互系统, 动画人物 可随着用户的面部动作做出一致的表情变化 优酷视频地址: http://v.youku.com/v_show/id_XNzI0NTgzNDIw_type_99.html?f=441074563sf=10405 《中国科学:信息科学》作者澳门大学吴恩华教授团队也发表了他们的最新研究成果, 使用计算机动画模拟和再现中国优秀书法作品《兰亭序》的书写过程(图片来自作者文章)。 该论文引用了《中国科学:信息科学》 2013 年发表的 Animating Chinese ink painting through generating reproducible brush strokes 一文 ACM SIGGRAPH年会是由美国计算机学会(ACM)的计算机图形学与交互技术专委会举办的、集学术研讨和展览为一体的大型会议,是世界上影响最广、规模最大,同时也是最权威的集科学、艺术、商业于一身的CG及互动技术展览及会议。该年会每年举办两次,夏天在北美召开的ACM SIGGRAPH和冬天在亚洲举办的ACM SIGGRAPH ASIA的论文均发表在顶级期刊ACM Transactions on Graphics上。2008年以来,六届的ACM SIGGRAPH Asia会议分别在新加坡、日本、韩国、香港和新加坡举办,已发展成为参会人数超过八千人的顶级盛会。 了解最新科研进展,请关注《中国科学》杂志社公众微信 搜索: scichina1950 或 中国科学杂志社
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ACM - IEEE CS Ken Kennedy Award 2011
huangfuqiang 2012-1-13 08:28
Citation For foundational compilation algorithms and programming tools; research and discipline leadership; and exceptional mentoring. Susan L. Graham Pehong Chen Distinguished Professor Computer Science Division Department of Electrical Engineering and Computer Sciences University of California at Berkeley Short Biography Susan L. Graham is the Pehong Chen Distinguished Professor of Electrical Engineering and Computer Science Emerita and a Professor in the Graduate School at the University of California , Berkeley . Her research spans many aspects of programming language implementation, software tools, software development environments, and high-performance computing. As a participant in the Berkeley Unix project, she and her students built the Berkeley Pascal system and the widely used program profiling tool gprof . Their paper on that tool was selected for the list of best papers from twenty years of the Conference on Programming Language Design and Implementation (1979-1999). She has done seminal research in compiler code generation and optimization. She and her students have built several interactive programming environments, yielding a variety of incremental analysis algorithms. Her most recent projects are the Titanium system for language and compiler support of explicitly parallel programs and the Harmonia framework for high-level interactive software development. Professor Graham received an A.B. in mathematics from Harvard University and M.S. and Ph.D. degrees in Computer Science from Stanford University . She is a member of the National Academy of Engineering and a fellow of the Association for Computing Machinery, the American Association for the Advancement of Science, and the American Academy of Arts and Sciences. She was the founding editor-in-chief of the ACM Transactions on Programming Languages and Systems. Among her awards are the ACM SIGPLAN Career Programming Language Achievement Award (2000), the ACM Distinguished Service Award (2006) , the Harvard Medal (2008), the IEEE von Neumann Medal (2009), and the Berkeley Citation (2009). She has served on numerous advisory committees; among them, the U.S. President’s Information Technology Advisory Committee (PITAC). She served as the Chief Computer Scientist for the NSF-sponsored National Partnership for Advanced Computational Infrastructure (NPACI) from 1997 to 2005. She co-chaired a National Research Council study on the Future of Supercomputing. She was a member of the Harvard Board of Overseers from 2001 to 2007and was President in 2006-2007. She currently serves as Vice-chair of the Council of the NSF-sponsored Computing Community Consortium, and as the Vice-chair and Treasurer of the Board of Trustees of Cal Performances. 信息来自ACM与作者主页
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2-SAT问题
热度 1 cpcs 2010-5-17 13:51
初始2-SAT那时还是在研一时上了一门叫做计算复杂性的课,教材是一本英文的书,很难。当时,第一次接触了不可判定的问题,疯狂地看了很多东西。又系统地学习了复杂度类P,NP(C),受益颇多。3-SAT就是NPC了,而2-SAT确是P的。 所谓2-SAT就是2元可满足性问题。首先,作为众所周知的,任何布尔表达式,都可以化为合取范式的形式,即化为: () and () and () ...and () 其中括号里面的是用析取符号or 连接的变量或者变量的非的形式。我们一般称,变量或者变量的非为文字,而括号里的叫做子句。可满足性问题是要给所有的变量一个赋值(真或假)使得表达式值为真。而2元可满足性问题,就是化为合取范式后,每个子句最多有两个文字的可满足性问题。 cook定理已经说明,一般地可满足性问题是NPC的。但是值得注意的是,2-SAT却是P的。简单分析一下2-SAT: 它要求每个子句的值都是真。考虑一个子句,a or b,显然如果a取false,则b一定取true,反之亦然。先给出算法: 假设2-SAT问题中有N个变量,则构造一个有向图包含2n个节点。每个节点代表一个变量或者变量的非(即代表一个文字)。对每个子句a or b,在途中加2条有向边 (~a,b)和(~b,a) (其中~表示变量的非)。然后对这个有向图求强连通分量,把每个强连通分量看作一个点(缩点),这样新的有向图是无环的(无环有向图又叫DAG)。如果一个强连通分量里同时包含了同一个变量以及它的非,则原问题是不可满足的。否则,我们可以构造解,对这个DAG可以进行拓扑排序,按照节点的拓扑排序顺序的倒序进行如下操作:找到此顺序中第一个没有标记的节点,把此节点标记成true,并且把和此节点矛盾的节点(一个节点包含了a,另外一个节点包含了~a,则称它们是矛盾的),以及祖先标记成false,直到所有节点都有标记,结束。这些标记也对应着变量的取值。 大概不严谨地证明一下,首先同一个强连通分量里的文字是等价的。因为对一个子句a or b,按照一个取假,另外一个一定取真的意思,连的边表示逻辑中的蕴含关系,即有~a-b,~b-a。这样一个强连通分量里的文字互相蕴含,所以是等价的。于是,当存在a-~a-a时,显然原问题不可满足。 第二,因为每标记一个true,立刻把与它矛盾的并且反向蕴含的点都设置为false,所以,这样的赋值不会产生矛盾。 第三,不会把一个变量和它的非都设置为false。 这是因为,考虑设置变量为false时,假设设置a为true,沿着反向蕴含链把x设置为false了,这说明有x-~a,由于对称性,有a-~x (这里的-表示有路相连,并不一定是一条边),按照算法流程必须要先考虑~x (拓扑排序的逆序),可见这时~x应该已经被设置为true了,因为否则的话,如果~x=false,则会沿着反向蕴含链把a也设置为false的,根本不会到考虑a为true的这一步骤了。于是,设置false是安全的。 综上所述,该算法可以找到一组2-SAT的可行解,或者判断无解。该算法的复杂度:求强连通分量、拓扑排序、以及遍历图都是O(m)的,其中m是边数。 从网上找了段2-SAT的C++类的代码,修改了一下: #include #include #include #include using namespace std; const int N = 5050;//最大人数 const int inf=6000001; class SAT { private: vector g ;//原图边连接情况 int n, M, h , id ;//id , low , cur ; int stack , top, est , etop; vector tree ;//有向无环图的边连接情况(新图) vector contain ;//新图中每个点都包含原图中的哪些点 void dfs(int); void tsDfs(int); void topologicalSort(); void colorDfs(int); void color(); void tagAnswer(); void printAnswer(); void getOneAnswer(); void buildGraph(); public: void scR(); void build(int); bool judge(); bool solve(); void make(int,int); }; /* 函数build是对原图初始化(根据实际输入情况做相应的更改) */ void SAT::make(int x,int y) { // x || y 负数表示非 1=|x| , |y| =M 注意从1开始 int x1,x2,y1,y2; if (x 0) { x1 = x - 1; x2 = x1 + M; } else { x2 = -x - 1; x1 = x2 + M; } if (y 0 ) { y1 = y - 1; y2 = y1 + M; } else { y2 = -y - 1; y1 = y2 + M; } g .push_back(y1); g .push_back(x1); } void SAT::build(int num) //变量个数 { int i; M = num; n = M 1; for (i = 0 ; i n ; ++i) { g .clear(); } } void SAT::dfs(int src) { etop = top = 0; stack = src; while(top != 0) { intc = stack ; if(dfn == -1) { h = dfn = low = cnt++; est = c; } for(; cur = 0; cur --) { int no = g ]; if(dfn == -1) { stack = no; break; } if (h low ) { h = low ; } } if(cur = 0) continue; top--; int k; if(h != low ) { low = h ; continue; } do { k = est ; id = scnt; low = N; } while(k != c); scnt++; } } /* 函数scR和dfs是求原图的强连通分量(代码由wywcgs原创) */ void SAT::scR() { int i; memset(dfn, 0xff, sizeof(dfn)); cnt = scnt = 0; for(i = 0; i n; i++) { cur = g .size()-1; contain .clear(); } for(i = 0; i n; i++) if(dfn == -1) dfs(i); /* 统计每个强连通分量都包含哪些点,为后面求可行方案做准备。如果不求可行解,可注释掉。 */ for ( i=0;i { contain ].push_back(i); } } /* 函数judge判断是否能找出一个可行方案出来 */ bool SAT::judge() { int i; for ( i=0;i if (id ==id ) return false; return true; } /* 函数buildGraph把每个强连通分量作为一个点,重新构图。(缩点,得到的是一个有向无环图) 用的是链接表的形式,可能有很多重边。可以加一些预处理消除重边。 */ void SAT::buildGraph() { int i,j; for (i=0;i tree .clear(); for (i=0;i for (j=0;j { int a=id ; int b=id ]; if (a!=b) { tree .push_back(a); } } } void SAT::tsDfs(int k) { dfn =cnt++; for (int i=0;i { int w=tree ; if (dfn ==-1) { tsDfs(w); } } low =k; } /* 函数topologicalSort和tsDfs是对新图进行拓扑排序,排序后的结果存在low数组中 */ void SAT::topologicalSort() { int i; for ( i=0;iscnt;i++) { dfn =-1; low =-1; } int nn=scnt; cnt=scnt=0; for ( i=0;inn;i++) { if (dfn ==-1) tsDfs(i); } } /* 函数color和colorDfs是对新图进行着色,新图中着色为1的点组成一组可行解 */ void SAT::color() { int i; for ( i=0;i dfn =-1; for ( i=scnt-1;i=0;i--) if (dfn ]==-1) { /* 新图中low 着色为1后,它的矛盾点应标记为2 */ int a=contain ] ;//在原图中找一点属于强连通分量low 的点a,点a所属组的另一点b所属的强连通分量id 一定是low 矛盾点。 int b; if (a = M) b= a - M; else b= a + M; dfn ]=1; if (dfn ==-1) colorDfs(id );//由于依赖关系,有id 能达的点都是low 的矛盾点 } } /* 函数tagAnswer由新图对原图的点进行标记,得到原图的可行解 */ void SAT::tagAnswer() { int i,j; for ( i=0;i low =-1; for (i=0;i if (dfn ==1)//i为新图中可行解包含的点,那么原图中强连通分量属于i的点都是原图中可行解的点 { for ( j=0;j low ]=1; } } /* 函数printAnswer打印原图的可行解 */ void SAT::printAnswer() { } /* 函数getOneAnswer得到原图的一组可行解 */ void SAT::getOneAnswer() { buildGraph(); topologicalSort(); color(); tagAnswer(); } /* 函数solve可根据实际要求,进行更改输出 */ bool SAT::solve() { scR(); if (judge()) { //puts(YES); //getOneAnswer(); //printAnswer(); return true; } else { //puts(NO); return false; } } 用法:先build(n) n是变量的个数,再通过make(i,j) 加入子句 xi or xj (负数表示变量取反 i,j是正整数 ) solve判断有无解,getOneAnswer得到一组赋值,printOneAnswer根据情况输出一组解 可优化的地方:可以用set存放临接表,进而去除重边。拓扑排序可以写成非递归的,而不用递归的dfs 小技巧: 表示xor 关系的表达 如果要表示a xorb = true 即 a b有且仅有一个为true 则可以表达为2个子句: a orb 和 ~a or ~b 表示同或关系 即a xorb = false 即a=b 则可表达为两个子句: ~a orb和 a or ~b 表示 a and b = true 即两个都是true 可以表达为2个子句 a or a 和b or b 表示 a and b = false 即至少有一个是false 可以表达为: ~a or ~b 表示 a or b = false 即全是false 可表达为 ~a or ~a和~b or ~b 表示 a为true时 b不能为false 可以表达为 ~a or b 作为acm算法的训练题: http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2723 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2749 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3207 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3648 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3678 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3683
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转眼间
cpcs 2010-5-16 22:24
近日,第10届浙江大学计算机程序设计竞赛,刚刚结束掉。后来,在88上看到了两份比赛的流水帐,还是挺感动的。转眼间,我已经退役这么多年了。还总是会想起本科时的疯狂。好吧,都这么老了-.-。由一个参赛者,变成了一个命题人。 今天,我参加校赛以及省赛的队友laibo打来电话,一起晚饭。呵呵,吃饭并不是目的这算什么呢?过去队伍成员的聚会?还好,我们队的3个人都在北京,我们也一直保持着联系 于是,很怀念过去。我们都是学校集训队的成员,但是进入校队的2005年,只有我一个人。不过,laibo在2006年进入校队了,那时我已经在北京了。还清晰得记得他来北京比赛时,我们在北京的那次重聚。而absorbed呢?他去复旦读研了,也就没进过校队,似乎还真是有点遗憾。但是,毕竟是快乐竞赛嘛。 忽然之间,很怀念过去。
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数学建模后感
loong21 2010-4-8 22:29
偶然发现武大计算机学院的 ACM 赛,取得那么好的成绩,曾经拿到亚洲地区的总决赛的机会! 然后我来看看华工,没想到,历史上 cs.hust.edu.cn 计算机学院有过全球第 20 名的荣誉! 想来,大中国里,有多少能人志士,在全球青年竞赛中获得佳绩! 如果从这个角度,去看看世界的诺贝尔奖,也就不奇怪了! 从目前我申请的那些学校来看,如果 PSU(Pennsylvania University) 、 CMU 、 GMU 、 Harvard 、 Stanford 、 USC(University of Southern California) 等学校,无不以自己学校的诺贝尔奖获得者的数量为傲!无怪乎,国内专家学者在诺奖前,无不失色! 从这个意义上看,更要把基础学科学好,而且必须在青年竞赛中获得好的名次,然后才能在日后的事务中发挥自己的影响力! 积极关注这些年牛 B 的留学者 ( 想李开复、 ) 李开复: 在位于匹茨堡的卡耐基梅隆大学任助教期间,他开创性地运用统计学原理开发出世界上第一个 非特定人连续语音识别系统 , 1988 年被 商业周刊 授予当年 最重要科学创新奖 。 在校期间,李开复还开发了 奥赛罗 人机对弈系统,因为 1988 年击败了人类的黑白棋世界冠军而名噪一时。李开复同时还是美国电气电子工程协会的院士。 担任 SGI 公司的多媒体软件子公司 Cosmo Software 的总裁,负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件的研发工作。 在加盟 Google 之前,李开复博士任微软公司自然交互式软件及服务部门副总裁,负责研发各种先进的技术和服务使得人机界面更加简便和自然。该部门负责开发的技术和产品包括语音、自然语言、全新的搜索和在线服务等技术。自然交互式软件及服务部门的使命就是要让所有这些技术能够更好地服务于微软的客户。 1998 年 7 月加盟微软公司,并于 11 月出任微软中国研究院(现微软亚洲研究院)院长。李开复在语音识别、人工智能、三维图形及网络多媒体等领域享有很高的声誉。在他的带领下,微软中国研究院以新一代多媒体、新一代用户界面和新一代信息处理技术为主要方向开展基础研究。 乐鹏: 2006 IEEE 国际服务计算大会服务计算竞赛( The 2006 IEEE International Services Computing Contest, 2006 IEEE International Conference on Services Computing )三等奖 2006 年全球语义网年会的语义网挑战竞赛 Doctor Zhe Wu Zhe Wu received his PhD in computer science from the University of Illinois at Urbana-Champaign in 2001. He received his BE from the Special Class for Gifted Young, University of Science Technology of China in 1996. He is currently a Consultant Member of Technical Staff working on semantic technologies in New England Development Center , Oracle. As an Oracle representative, he participates the W3C OWL (OWL 2) working group. And he served on UDDI standard specification technical committee from August 2003 to September 2005. His work and research interests are in Semantic Web technologies, logical inferencing, database, web services, nonlinear optimization, computer security, and computer networks 武大计科院在历史上是出了很多人才的,在 W3C 、 ACM 、 TopCoder 等,都能看到他们的身影。 难怪这个地方,真是人才辈出啊!数学建模竞赛一等奖,根本不算什么! http://topcoder.com/home/ http://www.topcoder.com/tc?module=MemberProfilecr=286907 http://acm.whu.edu.cn/blog/index.php http://acm.pku.edu.cn/pku2009/ http://www.608088.com/show-7-1.html WishingBone 李开复对程序员有过这样的要求: 一个优秀的程序员,必须有良好的数学基础,这是为了保证他的算法高效 ( 这也是为什么,顶级的 ACM 赛事,到了最后都是谈论数学问题。 ) ; 知晓计算机的组成原理,计算机结构 算法设计技巧 以及大量的编程实践! 还要一个最核心的东西,那就是兴趣! 一切落实到代码! 是任何优秀程序员必须首先要领悟到的内涵! 把计算机学好,基础数学、数据结构、算法等基础课,将来能去美国的话,也要能参加计算性能挑战赛! 把眼光放远点,唯有如此,才能不与周围的人冲突! 同时,只有这样,才会积极地争取同盟者! 去最好的地方,见证最美丽的时刻!时刻准备着,尤其是看到这些想李开复、乐鹏式的先生,作我的指导者! http://blog.sina.com.cn/s/blog_5071eb880100gj2m.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_5071eb880100gjul.html
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美国计算机学会(ACM)五种期刊新进入SCI
wanyuehua 2009-8-11 19:35
2007 年创刊的 ACM Transactions on the Web 《美国计算机学会网络汇刊》, ISSN:1559-1131 ,季刊,美国计算机学会( ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701 )出版, 2009 年入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 数据库可以检索到该期刊 2007 年的第 1 卷到 2009 年的第 3 卷共 43 篇论文。 ACM Transactions on the Web 网址: http://tweb.acm.org/ 2005 年创刊的 ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems 《美国计算机学会计算系统新兴技术杂志》, ISSN:1550-4832 ,季刊,美国计算机学会( ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701 )出版, 2009 年入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 数据库可以检索到该期刊 2007 年的第 3 卷到 2009 年的第 5 卷共 44 篇论文。 ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems 网址: http://www.acm.org/pubs/jetc/ 2005 年创刊的 ACM Transactions on Algorithms 《美国计算机学会算法汇刊》, ISSN:1549-6325 ,季刊,美国计算机学会( ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701 )出版, 2009 年入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 数据库可以检索到该期刊 2008 年的第 4 卷到 2009 年的第 5 卷共 85 篇论文。 ACM Transactions on Algorithms 网址: http://www.acm.org/talg/ 2004 年创刊的 ACM Transactions on Applied Perception 《美国计算机学会应用感知汇刊》, ISSN:1544-3558 ,季刊,美国计算机学会( ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701 )出版, 2009 年入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 数据库可以检索到该期刊 2007 年的第 4 卷到 2009 年的第 5 卷共 57 篇论文。 ACM Transactions on Applied Perception 网址: http://tap.acm.org/ 2006 年创刊的 ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems 《美国计算机学会自控适应系统汇刊》, ISSN:1556-4665 ,季刊,美国计算机学会( ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701 )出版, 2009 年入选 Web of Science 的 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 数据库可以检索到该期刊 2006 年的第 1 卷到 2009 年的第 4 卷共 59 篇论文。 ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems 网址: http://taas.acm.org/
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[网络资源]ACM TOMS算法源程序下载
fswdong 2009-6-20 08:38
这里提供了ACM TOMS建刊以来所有发表文章相应的算法源程序,宝贵资源,链接地址如下: http://calgo.acm.org/
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ACM四种期刊新进入SCI
wanyuehua 2009-5-12 05:42
2002 年创刊的 ACM Transactions on Embedded Computing Systems 《美国计算机学会嵌入式计算系统汇刊》 2008 年 入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 可以检索到该期刊 2007 年的第 6 卷第 1 期到 2008 年的第 8 卷第 1 期共 86 篇论文。 1998 年创刊的 ACM Transactions on Information and System Security 《美国计算机学会信息与系统安全汇刊》 2008 年 入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 可以检索到该期刊 2007 年的第 10 卷第 1 期到 2009 年的第 12 卷第 3 期共 60 篇论文 2005 年创刊的 ACM Transactions on Internet Technology 《美国计算机学会互联网技术汇刊》 2008 年 入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 可以检索到该期刊 2007 年的第 7 卷第 1 期到 2009 年的第 9 卷第 1 期共 48 篇论文。 2005 年创刊的 ACM Transactions on Sensor Networks 《美国计算机学会传感网络汇刊》 2008 年 入选 Web of Science 的 Science Citation Index Expanded ,目前在 SCI 可以检索到该期刊 2007 年的第 6 卷第 1 期到 2008 年的第 8 卷第 1 期共 86 篇论文。
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Larry Paulson
huangfuqiang 2009-2-26 11:07
信息来源于: The Computer Laboratory is the University of Cambridge's Computer Science department. Larry Paulson is made a Fellow of the ACM (2008) Larry Paulson has been made a Fellow of the ACM for his contributions to theorem provers and verification techniques. The ACM Fellows Program was established in 1993 to recognize and honour outstanding ACM members for their achievements in computer science and information technology and for their significant contributions to the mission of the ACM. The ACM Fellows serve as distinguished colleagues to whom the ACM and its members look for guidance and leadership as the world of information technology evolves. Larry is one of 44 distinguished computer scientists who will be inducted as Fellows of the ACM this year. The complete list can be found at http://fellows.acm.org/homepage.cfm . His research concerns mechanical theorem proving and its applications: continued development of the interactive theorem prover Isabelle applying automated theorem provers to verification problems applying set theory to specification and verification mechanizing selected areas of mathematics MetiTarski , an automatic prover for the elementary functions
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ACM Names 44 Fellows for Contributions to Computing and IT
huangfuqiang 2009-2-18 20:16
Many Innovations Made in Areas Critical to Global Competitiveness New York, NY, January 15, 2009 -- ACM has recognized 44 of its members for their contributions to computing technology that have generated a broad range of innovations for industry, commerce, entertainment, and education. The 2008 ACM Fellows , from the worlds leading universities, industries, and research labs, created advances in computer theory as well as practice. These technology developments have consistently demonstrated their crucial role in forming the foundation for sustained economic growth in an information-based society. These men and women are the inventors of technology that impact the way people live and work throughout the world, said ACM President, Professor Dame Wendy Hall. Their selection as 2008 ACM Fellows offers us an opportunity to recognize their dedicated leadership in this dynamic field, and to honor their contributions to solving complex problems, expanding the impact of technology, and advancing the quality of life for people everywhere. The complete list of 2008 ACM Fellows is appended at the end of this announcement and at http://fellows.acm.org . Within the corporate sector, the 2008 ACM Fellows named from Microsoft Research were cited for contributions ranging from computer security and verification to human-computer interaction, computational photography and distributed computing. IBM Almaden and Thomas J. Watson Research Centers each had Fellows, who were recognized for query-processing language and computational geometry, which is often used in the development of computer graphics, computer-aided design, robotics, and other applications. Other corporate entities with 2008 Fellows were Intel Corp. , Hewlett-Packard Laboratories, and Palo Alto Research Center. Their respective contributions include compiler technology and computer performance enhancement tools, database management and computer communications protocols. Among the universities with 2008 ACM Fellows was Stanford University , whose Fellows were recognized for achievements in programming language theory, rendering theory for use in computer graphics, software engineering process discipline, and reinventing virtual machines for more efficient operating system functioning. Fellows from Massachusetts Institute of Technology (MIT) were honored for achievements in computer networking and distributed systems, theory of mathematical programming, development of the Macsyma system for symbolic mathematics, and algorithms and complexity theory. Princeton University s Fellows were acknowledged for advances in probabilistically checkable proofs and optimization problems, computer music as well as physics-based sound synthesis, and network control and management systems. Carnegie Mellon Universitys Fellows were recognized for contributions to computer-aided design tools, for combinatorial auctions and mechanism design, often used in game theory, and for software engineering process discipline. Fellows from the University of Toronto were cited for contributions to the theory of computational complexity, and for computer-aided design of semiconductor devices known as field-programmable gate arrays. Other North American universities with 2008 ACM Fellows include Georgia Institute of Technology; the University of Virginia; the University of Minnesota; the University of Texas at Austin; the University of Waterloo; the University of North Carolina at Chapel Hill; Rice University; and the University of California at Santa Cruz, Los Angeles, Berkeley, and Irvine. ACM Fellows from these institutions were cited for achievements in ubiquitous computing research, emphasizing applications for education, home, and health; compiler design and implementation; human-computer interaction; compilers and memory management; algorithms and data structures; fault-tolerant distributed computing; technologies for parallel computing; computer security; computer communications protocols; electronic design automation; computer vision; and computer-supported cooperative work. Outside of North America, the universities with 2008 ACM Fellows include City University of Hong Kong in China; ETH (the Swiss Federal Institute of Technology) Zurich in Switzerland ; the University of Cambridge and Newcastle University in the UK; and Chalmers University of Technology in Sweden. Fellows from these universities were recognized for contributions to the interface of algorithmic methodology and game theory; software engineering and programming languages; theorem provers and verification techniques; dependable computing and computer history; and design of high performance memory systems. ACM also named a 2008 Fellow from Viewpoints Research Institute , a nonprofit research organization, who has made fundamental contributions to personal computing and object-oriented programming. ACM will formally recognize the 2008 Fellows at its annual Awards Banquet on June 27, 2009, in San Diego, CA. Additional information about the ACM 2008 Fellows, the awards event, as well as previous ACM Fellows and award winners is available at www.acm.org/awards . 2008 ACM Fellows Martn Abadi Microsoft Research Silicon Valley / University of California, Santa Cruz For contributions to computer security and verification of computer systems Gregory D. Abowd Georgia Institute of Technology For contributions to ubiquitous computing research, with emphasis on applications for education, home and health Alexander S. Aiken Stanford University For contributions to programming language theory and systems Sanjeev Arora Princeton University For foundational work on probabilistically checkable proofs and approximate solutions to NP-hard optimization problems Hari Balakrishnan Massachusetts Institute of Technology F or contributions to computer networking and distributed systems William Buxton Microsoft Research For contributions to the field of human-computer interaction Kenneth Clarkson IBM Almaden Research Center For contributions to computational geometry Jason (Jingsheng) Cong University of California at Los Angeles For contributions to electronic design automation Perry R. Cook Princeton University For contributions to computer music, physics-based sound synthesis and voice analysis/synthesis Stephen A. Cook University of Toronto For fundamental contributions to the theory of computational complexity Jack W. Davidson University of Virginia For contributions in compiler design and implementation Umeshwar Dayal Hewlett-Packard Laboratories For contributions to managing federated, active, and heterogeneous databases Xiaotie Deng City University of Hong Kong For contributions to the interface of algorithmic methodology and game theory Jose Joaquin Garcia-Luna-Aceves University of California, Santa Cruz / Palo Alto Research Center For contributions to the theory and design of computer communication protocols Michel X. Goemans Massachusetts Institute of T echnology For contributions to the theory of approximation algorithms and mathematical programming Patrick Hanrahan Stanford University For contributions to rendering theory and systems Charles H. House Stanford University MediaX Program For distinguished service and contributions to ACM and the computing community Watts S. Humphrey Carnegie Mellon University For contributions to software engineering process discipline Alan C. Kay Viewpoints Research Institute For fundamental contributions to personal computing and object-oriented programming Joseph A. Konstan University of Minnesota For contributions to human-computer interaction Roy Levin Microsoft Research Silicon Valley For contributions to software and systems P. Geoffrey Lowney Intel Corp. For contributions to compiler technology and performance enhancement tools Jitendra Malik University of California, Berkeley For contributions to computer vision Kathryn S. McKinley University of Texas at Austin For contributions to compilers and memory management Bertrand Meyer ETH (Swiss Federal Institute of Technology) Zurich For contributions to software engineering and programming languages John C. Mitchell Stanford University For contributions to the theory of programming language Joel Moses Massachusetts Institute of Technology For developing the Macsyma computer system for formula manipulation J. Ian Munro University of Waterloo For contributions to algorithms and data structures Judith S. Olson University of California at Irvine For contributions to human-computer interaction and computer-supported cooperative work Lawrence C. Paulson University of Cambridge, Computer Laboratory For contributions to theorem provers and verification techniques Hamid Pirahesh IBM Almaden Research Center For contributions to query processing and query languages Brian Randell Newcastle University For contributions to dependable computing and computer history Michael K. Reiter University of North Carolina at Chapel Hill For contributions to computer security and fault-tolerant distributed computing Jennifer Rexford Princeton University For contributions to network control and management systems Jonathan S. Rose University of Toronto For contributions to the architecture and computer-aided design of field-programmable gate arrays Mendel Rosenblum Stanford University For contributions to reinventing virtual machines Rob A. Rutenbar Carnegie Mellon University For contributions to computer-aided design tools for mixed-signal integrated circuits Tuomas Sandholm Carnegie Mellon University For contributions to combinatorial auctions and mechanism design Vivek Sarkar Rice University For contributions to technologies for parallel computing Mark S. Squillante IBM Thomas J. Watson Research Center For contributions to the theory and practice of stochastic modeling Per Stenstrom Chalmers University of Technology For contributions to the design of high-performance memory systems Madhu Sudan Massachusetts Institute of Technology For contributions to algorithms and complexity theory Richard Szeliski Microsoft Research For contributions to computational photography Douglas Terry Microsoft Research Silicon Valley For contributions to distributed computing About ACM ACM, the Association for Computing Machinery http://www.acm.org , is an educational and scientific society uniting the worlds computing educators, researchers and professionals to inspire dialogue, share resources and address the fields challenges. ACM strengthens the professions collective voice through strong leadership, promotion of the highest standards, and recognition of technical excellence. ACM supports the professional growth of its members by providing opportunities for life-long learning, career development, and professional networking. About the ACM Fellows Program The ACM Fellows Program, initiated in 1993, celebrates the exceptional contributions of the leading members in the computing field. These individuals have helped to enlighten researchers, developers, practitioners and end-users of information technology throughout the world. The new ACM Fellows join a distinguished list of colleagues to whom ACM and its members look for guidance and leadership in computing and information technology.
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