2023 IEEE Fellow出炉：唐立新、宗成庆、朱军、姬水旺、李佳等入选

佛罗里达大西洋大学的计算机与电气工程系和计算机科学系的副教授。他的研究兴趣主要包括数据挖掘，机器学习，和多媒体系统。从2000年起，他在这些领域发表了170多余篇期刊论文和会议论文，并获得2篇最佳论文奖和1篇最佳学生论文奖。

朱军，清华大学计算机系长聘副教授、卡内基梅隆大学兼职教授。2001 到 2009 年获清华大学计算机学士和博士学位，之后在卡内基梅隆大学做博士后，2011 年回清华任教。主要从事人工智能基础理论、高效算法及相关应用研究，在国际重要期刊与会议发表学术论文百余篇。担任人工智能顶级杂志 IEEE TPAMI 和 AI 的编委、《自动化学报》编委，担任机器学习国际大会 ICML2014 地区联合主席, ICML (2014-2018)、NIPS (2013, 2015, 2018)、UAI (2014-2018)、IJCAI（2015,2017）、AAAI（2016-2018）等国际会议的领域主席。获 CCF 自然科学一等奖、CCF 青年科学家奖、国家优秀青年基金、中创软件人才奖、北京市优秀青年人才奖等，入选国家「万人计划」青年拔尖人才、MIT TR35 中国区先锋者、IEEE Intelligent Systems 杂志评选的「AI's 10 to Watch」（人工智能青年十杰）、及清华大学 221 基础研究人才计划。

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。

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年，于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念，并在2009年创立了比特币社会网络，开发出第一个区块，即“创世区块”。

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。

数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。

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。

Julia 是MIT设计的一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，项目大约于2009年中开始，2018年8月JuliaCon2018 发布会上发布Julia 1.0。据介绍，Julia 目前下载量已经达到了 200 万次，且 Julia 社区开发了超过 1900 多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外，Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、C/C++ 和 Java 中的库，这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。

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）

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。

生物力学是采用力学理论来研究生物体内物质运动的学科。人体力学是其中的一个分支。 生物力学的研究主题可以概括为以下三方面： 生物结构与功能的关系； 生物体的调节与控制机制； 生物的应力-生长关系。 目前在生物力学研究方面较为瞩目的研究领域包括骨组织的结构与受力分析、血液在血管及毛细血管网络中的流动规律、心脏的瓣膜运动、生物材料的制备、细胞乃至分子层次的生物力学问题等等。 运动生物力学：是研究人体运动力学规律的科学，它是体育科学的重要组成部分。

在机器学习领域，表征学习（或特征学习）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。在特征学习算法出现之前，机器学习研究人员需要利用手动特征工程（manual feature learning）等技术从原始数据的领域知识（domain knowledge）建立特征，然后再部署相关的机器学习算法。虽然手动特征工程对于应用机器学习很有效，但它同时也是很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。特征学习弥补了这一点，它使得机器不仅能学习到数据的特征，并能利用这些特征来完成一个具体的任务。

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。

康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支，它的研究贯穿了康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多领域，已经成为了国际机器人领域的一个研究热点。目前，康复机器人已经广泛地应用到康复护理、假肢和康复治疗等方面，这不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域的新技术和新理论的发展。

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。

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。

机器翻译（MT）是利用机器的力量「自动将一种自然语言（源语言）的文本翻译成另一种语言（目标语言）」。机器翻译方法通常可分成三大类：基于规则的机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）。

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。

情感计算(也被称为人工情感智能或情感AI)是基于系统和设备的研究和开发来识别、理解、处理和模拟人的情感。它是一个跨学科领域，涉及计算机科学、心理学和认知科学（cognitive science)。在计算机领域，1995年Rosalind Picard 首次提出affective computing。研究的目的是使得情感能够模拟和计算。这个技术也可以让机器人能够理解人类的情绪状态，并且适应它们的行为，对这些情绪做出适当的反应。这是一个日渐兴起的兴欣领域

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题；它可以提供用于分析编程语言的技术，也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑（Propositional Logic ）以及一阶逻辑（FOL）等谓词逻辑。

遥感（remote sensing）是指非接触的、远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器探测物体的电磁波辐射、反射特性。遥感通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标。

操作系统（英语：operating system，缩写作 OS）是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

动态系统（dynamical system）是数学上的一个概念。动态系统是一种固定的规则，它描述一个给定空间（如某个物理系统的状态空间）中所有点随时间的变化情况。例如描述钟摆晃动、管道中水的流动，或者湖中每年春季鱼类的数量，凡此等等的数学模型都是动态系统。 在动态系统中有所谓状态的概念，状态是一组可以被确定下来的实数。状态的微小变动对应这组实数的微小变动。这组实数也是一种流形的几何空间坐标。动态系统的演化规则是一组函数的固定规则，它描述未来状态如何依赖于当前状态的。这种规则是确定性的，即对于给定的时间间隔内，从现在的状态只能演化出一个未来的状态。 若只是在一系列不连续的时间点考察系统的状态，则这个动态系统为离散动态系统；若时间连续，就得到一个连续动态系统。如果系统以一种连续可微的方式依赖于时间，我们就称它为一个光滑动态系统。

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性，目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能，或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息（如声音、图像和生物测量）”的函数。例如，信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量，并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此，对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

对抗样本是一类被设计来混淆机器学习器的样本，它们看上去与真实样本的几乎相同（无法用肉眼分辨），但其中噪声的加入却会导致机器学习模型做出错误的分类判断。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

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。

语音处理（Speech processing），又称语音信号处理、人声处理，其目的是希望做出想要的信号，进一步做语音辨识，应用到手机界面甚至一般生活中，使人与电脑能进行沟通。

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

深度神经网络（DNN）是深度学习的一种框架，它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。

每种人类语言都是知识和能力的复合体，语言的使用者能够相互交流，表达想法，假设，情感，欲望以及所有其他需要表达的事物。语言学是对这些知识体系各方面的研究：如何构建这样的知识体系，如何获取，如何在消息的制作和理解中使用它，它是如何随时间变化的？语言学家因此关注语言本质的一些特殊问题。比如: 所有人类语言都有哪些共同属性？语言如何不同，系统的差异程度如何，我们能否在差异中找到模式？孩子如何在短时间内获得如此完整的语言知识？语言随时间变化的方式有哪些，语言变化的局限性是什么？当我们产生和理解语言时，认知过程的本质是什么？语言学研究的就是这些最本质的问题。

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。

机器视觉（Machine Vision，MV）是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法，通常用于工业领域。

FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。