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2021 ACM Fellow公布:13位华人学者,唐杰、谢涛、刘铁岩、李飞飞在列

2021 年度的 ACM Fellow 名单出炉,来自全球各地的 71 位学者入选。其中包括 13 位华人学者,涉及的领域包括信息和社会网络挖掘、几何建模和计算机图形学、软件测试和分析等。


ACM(Association for Computing Machinery, ACM)是美国计算机协会的简称,创立于 1947 年,是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织之一。

ACM Fellow 则是由该组织授予资深会员的荣誉,目的是表彰对于计算机相关领域有杰出贡献的学者,其审查过程十分严格,每年遴选一次。

2021 年,共有 71 人入选 ACM Fellow,他(她)们在包括云数据库系统、深度学习加速、高性能计算、机器人、理论计算机科学等计算相关领域做出了广泛和基础性贡献。

这些新晋 ACM Fellows 来自比利时、中国、法国、德国、印度、以色列、意大利和美国的高校、企业和研究中心。

在这 71 位入选者中,包括 13 位华人学者,如清华大学计算机系教授唐杰北京大学计算机学院讲席教授谢涛、微软亚洲研究院副院长刘铁岩阿里云智能数据库产品事业部总负责人李飞飞等。机器之心对这些华人入选者进行了简单介绍(如有遗漏或错误,欢迎在留言区指正)。

13 位华人学者简介

姓名:唐杰
机构:清华大学
当选理由:因对信息和社交网络挖掘的贡献而当选。


唐杰(IEEE Fellow),清华大学计算机系教授、副系主任。 清华 - 工程院知识智能联合实验室主任。主要研究人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。发表论文 300 余篇,获 ACM SIGKDD Test-of-Time Award(十年最佳论文),主持研发了超大规模预训练模型悟道,参数规模超过 1.75 万亿,之前还研发了研究者社会网络挖掘系统 AMiner,吸引全球 220 个国家 / 地区 2000 多万用户,担任国际期刊 IEEE T. on Big Data、AI OPEN 主编以及 WWW’23 大会主席、WWW’21、CIKM’16、WSDM’15 的 PC Chair。获北京市科技进步一等奖、人工智能学会一等奖、KDD 杰出贡献奖。

唐杰教授的研究兴趣包括:社会网络分析数据挖掘机器学习知识图谱

姓名:谢涛
机构:北京大学
当选理由:因在软件测试和分析领域的贡献而当选。


谢涛,北京大学计算机学院讲席教授,高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)副主任。1997 年本科毕业于复旦大学,2000 年在北京大学获得计算机科学技术硕士学位(师从梅宏教授),并于 2002 年和 2005 年在美国西雅图华盛顿大学获得计算机科学技术硕士和博士学位(师从 David Notkin 教授)。他曾在微软亚洲研究院和微软研究院(雷德蒙)担任访问研究员,并常年担任微软研究院和华为公司的咨询顾问。

谢涛是美国 AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM 杰出科学家、CCF 杰出会员,曾获 2020 年科学探索奖,国家自然科学基金委海外杰出青年科学基金以及其延续资助、美国 NSF Faculty CAREER Award、ACM SIGSOFT 杰出服务奖、IEEE 计算机协会软件工程技术委员会(TCSE)杰出服务奖等。

谢涛的主要研究领域包括软件工程,系统软件,软件安全,做出了一系列对软件产业有高影响的研究工作,曾获微软研究院杰出合作者奖(全球 32 位获奖教授之一)、微软研究软件工程创新基础奖、谷歌教授研究奖、Facebook 研究奖、IBM Jazz 创新奖、IBM 教授奖等。

姓名:刘铁岩
机构:微软亚洲研究院
当选理由:因对机器学习算法及其应用的贡献而当选。


刘铁岩博士,现任微软亚洲研究院副院长,是人工智能领域的国际知名学者。他先后于清华大学电子工程系获得学士、硕士及博士学位。

刘铁岩博士是 IEEE Fellow,卡内基梅隆大学(CMU)兼职教授,诺丁汉大学荣誉教授,清华大学、中国科学技术大学、南开大学兼职教授、博士生导师。他曾担任过 WWW、SIGIR、KDD、 ICML、 NIPS、 IJCAI 以及 AAAI 等十几个国际学术会议的大会主席、程序委员会主席和领域主席,是 ACM TOIS、ACM TWEB 等国际知名期刊的副主编。

刘铁岩博士被国际学术界公认为「排序学习」领域的代表人物,在网络搜索和计算广告学等方向做出来突出贡献。

姓名:李飞飞
机构:阿里云
当选理由:因对查询的处理和优化以及云数据库系统领域的贡献而当选。


李飞飞(IEEE Fellow)博士是 ACM 杰出科学家,现任阿里巴巴集团副总裁,阿里云智能数据库产品事业部负责人,达摩院数据库与存储实验室负责人。加入阿里巴巴之前是美国犹他大学计算机系的终身正教授。他的研究方向是数据库系统,大数据管理理论及系统设计开发,以及云数据管理的安全性。

姓名:王文平(Wenping Wang)
机构:得克萨斯农工大学
当选理由:因对几何建模和计算机图形学的贡献而当选。


王文平(IEEE Fellow)本科和硕士均毕业于山东大学,在阿尔伯塔大学获得博士学位。王文平教授现在是得克萨斯农工大学可视化系教授兼系主任,他曾任香港大学计算机科学系讲座教授及系主任(2012-2017)。王教授从事计算机图形学、计算机视觉机器人技术虚拟现实、可视化、医学图像分析和几何建模方面的研究,并在这些领域发表了 180 多篇期刊论文。此外,他还在碰撞检测、形状建模和分析、网格生成等方面做出了基础研究贡献。

王文平教授于 2013 年获得香港大学杰出研究员奖,2017 年获得 John Gregory 纪念奖,2021 年获得 AsiaGraphics 杰出技术贡献奖。

姓名:赵燕斌(Ben Y. Zhao)
机构:芝加哥大学
当选理由:因对 P2P 系统和在线社交网络的贡献而当选。


赵燕斌是芝加哥大学的计算机科学 Neubauer 教授,多年来一直从事 P2P 网络、在线社交网络、SDR / 开放频谱系统、图挖掘和建模、用户行为分析和对抗机器学习领域的研究。2016 年以来,他主要研究机器学习和移动系统中的安全与隐私问题。

赵教授曾在 Usenix Security/Oakland/CCS、IMC/WWW、CHI/CSCW 和 Mobicom/SIGCOMM/NSDI 等一系列顶会中发表多篇论文。

姓名:李宁辉(Ninghui Li)
机构:普渡大学
当选理由:因对数据隐私、访问控制和信任管理领域的贡献而当选。


李宁辉是普渡大学计算机科学系教授,本科毕业于中国科学技术大学,硕博毕业于纽约大学。

他一直从事安全与隐私方面的研究,包括数据隐私、应用密码学、访问控制、信任管理以及安全与隐私中的人为因素等。李教授在这些领域发表超过了 150 篇论文,其中 2007 年的论文《t-Closeness: Privacy Beyond k-Anonymity and l-Diversity'》获得了 ICDE 2017 影响力论文奖。

李教授曾在计算安全、数据库数据挖掘领域的上百个国际会议和 workshop 中担任程序委员。2014 和 2015 年,他担任信息安全领域顶级国际会议 ACM CCS 的程序主席。

姓名:钟林
机构:耶鲁大学
当选理由:因对移动和网络系统做出的贡献而当选。


钟林是耶鲁大学计算机科学系教授、计算机科学家、IEEE Fellow。他先后获得清华大学的学士和硕士学位,普林斯顿大学的博士学位。

钟林教授的主要研究领域包括移动和嵌入式系统人机交互、纳米电子技术和量子计算机的控制系统,致力于研究信息技术如何为移动计算服务。此外,他还对采用模拟硬件、形式化方法和新的系统编程语言来突破软件系统极限感兴趣。

从 2005 年到 2019 年,钟林教授就职于美国莱斯大学。来到耶鲁大学后,他领导了高效计算实验室,使计算、通信和接口更加高效。他还获得过美国国家科学基金会 CAREER 奖、莱斯大学的邓肯奖,和表彰在移动计算和无线网络领域早期职业成就的 ACM SIGMOBILE RockStar 奖。

姓名:胡晓波(Xiaobo Sharon Hu)
机构:圣母大学
当选理由:因对设计功耗受限的实时嵌入式系统领域的贡献而当选。


胡晓波(IEEE Fellow)是圣母大学计算机科学与工程系教授,本科毕业于天津大学,硕士毕业于纽约理工学院(现为纽约大学坦登工程学院),于普渡大学获得博士学位。

胡晓波主要研究兴趣包括具有功率、温度和可靠性感知的系统级设计,具有新兴技术的电路和架构设计,实时嵌入式系统的资源管理,用于医疗应用的算法和硬件协同设计以及 VLSI 电路和系统的计算机辅助设计。1997 年,胡晓波获得了美国国家科学基金会颁发的职业成就奖。2001 年,胡晓波获得 ACM/IEEE DAC(Design Automation Conference)的最佳论文奖;2009 年获得 IEEE 纳米结构研讨会最佳论文奖;2018 年获得 ACM/IEEE 低功耗电子与设计国际研讨会 (ISLPED) 最佳论文奖。

姓名:潘志刚(David Z. Pan)
机构:德克萨斯大学奥斯汀分校
当选理由:因对电子设计自动化在制造和物理设计方面的贡献而当选。


潘志刚博士 (Dr. David Z. Pan), IEEE Fellow,美国德克萨斯大学奥斯汀分校电子及计算机工程系终身正教授。他于 1992 年获北京大学理学士, 1994/1998/2000 年分别获得加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 大气科学硕士 / 计算机科学硕士 / 计算机科学博士学位(获优秀博士奖)。2000-2003 年任职于美国 IBM T. J. Watson 研究中心,担任研究员。2003 年至今任教于 UT Austin,任集成电路设计及自动化实验室主任。

潘志刚博士的研究主要集中在制造、可靠性、安全性、机器学习和硬件加速的跨层设计、模拟 / 混合信号设计和新兴技术的设计 / CAD。 他发表了 420 多篇技术论文,并拥有 8 项美国专利。

姓名:张智威
机构:斯坦福大学
当选理由:因对可扩展机器学习和医疗保健领域做出的贡献而当选。


张智威教授现任斯坦福大学计算机科学系客座教授,曾在加州大学圣塔芭芭拉分校电子和计算机工程系任教,曾任谷歌中国研究院院长、HTC 医疗保健事业部(DeepQ)总裁。

张智威教授是机器学习和多媒体研究领域的世界级专家。他的研究兴趣包括大规模机器学习数据挖掘、高维数据检索。他的研究小组在以下领域做出突出贡献:借助内核方法,通过积极学习掌握图像、 视频搜索概念;通过动态联想和内核定向规划远程功能;视频传感器数据的管理和融合;高维图像 / 视频信息的分类和检索;以及并行矩阵因数分解和加速支持向量机的运转。

张智威教授曾联合发起 ACM 视频传感器网络研讨年会,并担任该年会的联合主席。

姓名:李海(Hai “Helen” Li)
机构:杜克大学
当选理由:因对神经形态计算深度学习加速领域的贡献而当选。


李海是杜克大学电子与计算机工程系的 Clare Boothe Luce 教授,她的研究兴趣主要在于神经形态计算机系统、机器学习加速和可信任 AI、新兴的存储技术、电路与架构以及低功耗电路与系统等。

姓名:杨明玄(Ming-Hsuan Yang)
机构:加州大学美熹德分校
当选理由:因对视觉跟踪、人脸处理和低阶视觉领域的贡献而当选。


杨明玄是加州大学电气工程与计算机科学教授,2000 年获得了伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的计算机科学博士学位。他的主要研究兴趣包括计算机视觉模式识别人工智能、机器人和机器学习

他曾担任 ACCV 2014 程序共同主席、ACCV 2016 大会共同主席和 ICCV 2019 程序共同主席,此外还担任 ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、 IJCAI、WACV、FG 等学术会议的领域主席

最后,71 位学者的完整名单如下:


参考链接:https://www.acm.org/media-center/2022/january/fellows-2021
入门ACM
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微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。

www.msra.cn
清华大学机构

清华大学(Tsinghua University),简称“清华”,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学和一流学科”,入选“基础学科拔尖学生培养试验计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”,为九校联盟、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—MIT低碳大学联盟成员,被誉为“红色工程师的摇篮”。 清华大学的前身清华学堂始建于1911年,因水木清华而得名,是清政府设立的留美预备学校,其建校的资金源于1908年美国退还的部分庚子赔款。1912年更名为清华学校。1928年更名为国立清华大学。1937年抗日战争全面爆发后南迁长沙,与北京大学、南开大学组建国立长沙临时大学,1938年迁至昆明改名为国立西南联合大学。1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立,清华大学进入了新的发展阶段。1952年全国高等学校院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。

http://www.tsinghua.edu.cn/
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华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。

https://www.huawei.com/cn/
HTC机构

宏达国际电子股份有限公司,成立于1997年5月15日,简称宏达电,亦称HTC,是一家位于中国台湾的手机与平板电脑制造商。是全球最大的Windows Mobile智能手机生产厂商,全球最大的智能手机代工和生产厂商。

https://www.vive.com/cn/
复旦大学机构

复旦大学(Fudan University),简称“复旦”,位于中国上海,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,国家双一流(A类)、985工程、211工程建设高校,入选珠峰计划、111计划、2011计划、卓越医生教育培养计划、卓越法律人才教育培养计划、国家建设高水平大学公派研究生项目,九校联盟(C9)、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、环太平洋大学协会的重要成员,是一所世界知名、国内顶尖的全国重点大学。

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IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
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唐杰人物

唐杰是清华大学计算机系副教授。他以学术社交网络搜索系统Arnetminer而闻名,该系统于2006年3月推出,目前已吸引来自220个国家的2,766,356次独立IP访问。他的研究兴趣包括社交网络和数据挖掘。

李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

刘铁岩人物

刘铁岩博士毕业于清华大学电子工程系。现任微软亚洲研究院主任研究员,互联网经济与计算广告学研究组负责人。他是美国计算机学会(ACM)、国际电子电气工程师学会(IEEE)、和中国计算机学会(CCF)的高级会员。中国科技大学和南开大学的客座教授。

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。

计算机图形技术

图像数据处理、计算机图像(英语:Computer Graphics)是指用计算机所创造的图形。更具体的说,就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

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)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

模式识别技术

模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

社会网络分析技术

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法,近年来,该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响、世界政治和经济体系、国际贸易等领域广泛应用,并发挥了重要作用。社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法,社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代,面临许多挑战时,开始考虑借鉴其他学科的研究方法,社会网络分析就是其中的一种。

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。

数据管理技术

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

支持向量机技术

在机器学习中,支持向量机是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

对抗机器学习技术

对抗机器学习是一个机器学习与计算机安全的交叉领域。对抗机器学习旨在给恶意环境下的机器学习技术提供安全保障。由于机器学习技术一般研究的是同一个或较为稳定的数据分布,当部署到现实中的时候,由于恶意用户的存在,这种假设并不一定成立。比如研究人员发现,一些精心设计的对抗样本(adversarial example)可以使机器学习模型失败输出正确的结果。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

神经形态计算技术

神经形态工程也称为神经形态计算,是Carver Mead在1980年代后期开发的一个概念,描述了使用包含电子模拟电路来模拟神经系统中存在的神经生物学结构的超大规模集成(VLSI)系统。 近来,神经形态(Neuromorphic)一词已被用于描述模拟、数字、混合模式模拟/数字VLSI以及实现神经系统模型(用于感知,运动控制或多感官集成)的软件系统。

嵌入式系统技术

嵌入式系统,是一种嵌入机械或电气系统内部、具有专一功能和实时计算性能的计算机系统。嵌入式系统常被用于高效控制许多常见设备,被嵌入的系统通常是包含数字硬件和机械部件的完整设备,例如汽车的防锁死刹车系统。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

阿里云机构

阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。 阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。 2014年,阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击,峰值流量达到每秒453.8Gb 。在Sort Benchmark 2016 排序竞赛 CloudSort项目中,阿里云以1.44$/TB的排序花费打破了AWS保持的4.51$/TB纪录。在Sort Benchmark 2015,阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS,377秒完成100TB数据排序,刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录。 2018年9月22日,2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。

https://www.aliyun.com/about?spm=5176.12825654.7y9jhqsfz.76.e9392c4afbC15r
阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

https://www.alibabagroup.com/
机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

北京大学机构

北京大学创办于1898年,初名京师大学堂,是中国第一所国立综合性大学,也是当时中国最高教育行政机关。辛亥革命后,于1912年改为现名。2000年4月3日,北京大学与原北京医科大学合并,组建了新的北京大学。原北京医科大学的前身是国立北京医学专门学校,创建于1912年10月26日。20世纪三、四十年代,学校一度名为北平大学医学院,并于1946年7月并入北京大学。1952年在全国高校院系调整中,北京大学医学院脱离北京大学,独立为北京医学院。1985年更名为北京医科大学,1996年成为国家首批“211工程”重点支持的医科大学。两校合并进一步拓宽了北京大学的学科结构,为促进医学与人文社会科学及理科的结合,改革医学教育奠定了基础。

官网,http://www.pku.edu.cn/
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