清华-商汤人工智能兴趣团队获全球黑客马拉松Challenge Winner奖

还记的商汤君在今年五月介绍的那只“基于深度学习打造最美证件照”的团队吗?(不记得请戳这里:《基于深度学习打造最美证件照 这个团队有点不一样》),最近,他们又搞出了一些事情,在全球黑客马拉松比赛领域的顶级赛事上,捧回了企业挑战赛最高奖项。

11月末,Junction 2018全球黑客马拉松大赛在芬兰赫尔辛基落下帷幕,清华-商汤未来深度学习人工智能兴趣团队,作为智能制造分场欧华公司赛道第一名获得Challenge winner奖。

Junction全球黑客马拉松大赛是黑客马拉松比赛领域的顶级赛事,每年举办一次,旨在凝聚开发者、设计者、企业与大学一起,为企业界、大学在现实中遇到的挑战寻找创新解决方案,并推动创新性青年人才的交流和培养。2018年赛事共吸引了来自105个国家和地区近万名申请者报名,最终选拔出1300多人参加最终线下挑战赛。

作为芬兰黑客马拉松中企业挑战赛的最高奖项,Challenge winner奖要求参赛队伍在42小时内完成来自于合作伙伴公司在Junction比赛现场发布的一项挑战,并由评审委员会评选出赛道第一名。今年的挑战赛题包括英特尔提出的“蓝牙网络技术创新引用”、Facebook提出的“增强现实技术应用”等等。

清华-商汤未来深度学习人工智能兴趣团队,选择了由欧华公司提出的“现代建筑智能大脑”挑战,赛题要求使用AI算法并结合来自不同室内数据采集源的信息,为整栋建筑物创造新的“大脑”。团队采用视觉+多传感器信息融合的方法,最终在42小时内完成了名为“IVision Lamp”的项目产品开发,经过实际测试与现场评判后,获得该项目挑战赛第一名,捧回Challenge Winner奖。

成立于2017年3月的清华-商汤未来深度学习人工智能兴趣团队,是商汤科技深度支持的产学研协同项目,旨在强化校企联合,促进清华大学与商汤科技深度学习领域进行学生联合培养,为清华对人工智能深度学习计算机视觉等领域感兴趣的同学提供钻研学习和能力提升的途径。

商汤科技定期举办深度学习研究及成果分享会,同时会举办“泰坦计划”系列课程,为同学们分享深度学习的基础知识和行业前沿。通过课程的学习及组队竞赛,泰坦计划学员有机会进入清华-商汤未来深度学习人工智能兴趣团队进行项目开发,同时竞赛胜出者将获得相应奖励并有机会通过绿色通道进入商汤进行实习。学员们将在商汤研究员的指导下进行自主研究和实践,通过落地应用项目和多源数据,在庞大的计算资源和专业的技术指导支持下,实现自身能力的不断升级。

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英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

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作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。 商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。 商汤科技在多个垂直领域的市场占有率位居首位,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括本田、SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、OPPO、vivo、小米、微博、万科、融创等。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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