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最近才了解到国际上安全领域的顶级会议【羞愧、自省....... 安全界有四大著名顶级会议，简称：S&P、CCS、Security、NDSS。 #一、USENIX Security 1、官网： https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity14/technical-sessions 2、介绍： USENIX最开始其实是UNIX，但是由于商标问题后来改为USENIX，具体过程可以参见维基百科USENIX。USENIX 其实是一个计算机类会议的总称，详细会议列表可以看这里，而USENIX Security只是USENIX中的安全会议，并且USENIX Security会议涵盖的安全领域也非常多，包含：二进制安全、固件安全、取证分析、Web安全、隐私保护、恶意分析等。 3、论文下载： 会议的论文直接在官网提供下载，也有很多格式(PDF、EPUB、MOBI)。 #二、S&P：IEEE Symposium on Security and Privacy 1、官网： http://www.ieee-security.org/TC/SP-Index.html 2、介绍： S&P又分为两类：SP Conference Information、SP Workshops Information。 3、论文下载： 1

昨日，计算机视觉顶会 ECCV 2020 公布了最佳论文等奖项，ImageNet 论文一作邓嘉获最佳论文奖。 机器之心报道，编辑：魔王、小舟、杜伟。 计算机视觉三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020 已经召开。受疫情影响，原定于 8 月下旬在英国格拉斯哥举行的 ECCV 2020 会议转为线上举行，为期 4 天。 今年 ECCV 共收到有效投稿 5025 篇，是 ECCV 2018 论文投稿数量的二倍还要多，接收论文 1361 篇，接收率为 27%，相比上届会议下降了约 5%。在接收论文中，oral 论文数为 104 篇，占有效投稿总数的 2%，spotlight 论文数目为 161 篇，占比约 3%。 昨日，大会公布了最佳论文等奖项，最佳论文奖由普林斯顿大学 Zachary Teed 和 Jia Deng 摘得。 最佳论文奖 论文地址： https:// arxiv.org/abs/2003.1203 9 GitHub 地址： https:// github.com/princeton-vl /RAFT 这项研究提出了一种用于光流的新型深度网络架构——循环全对场变换（Recurrent All-Pairs Field Transforms，RAFT）。RAFT 提取每个像素（per-pixel）的特征，为所有像素对构建多尺度 4D 相关体（correlation volume

　　 　　2020全球人工智能技术大会将于7月25-26日登陆杭州未来科技城。除了令人瞩目的大会主旨论坛，同期举行的20场专题论坛嘉宾层次高、主题范围广，聚焦模式识别、脑科学与人工智能等人工智能多个热门领域，内容精彩纷呈，观点将极具创见和现实针对性。 　　脑是人体最复杂的器官，它可以主导人类的一切行为，人类长期以来希望揭开脑的奥秘，但至今仍有大量难题需要破解。7月26日上午，由中国科学院自动化研究所研究员、欧洲科学院外籍院士、IEEE/AIMBE Fellow蒋田仔，中国科学技术大学信息与智能学部部长、教授、IEEE Fellow吴枫担任论坛主席的 脑科学与人工智能专题论坛 将拉开帷幕。脑科学与人工智能从交叉到深度融合，将如何引领新的技术革命？请提前锁定本场专题论坛！ 大会官网 　　扫码访问大会官网，获取最新会议动态 　　加入2020GAITC交流群，了解更多会议精彩内容 论坛主席 　　 　　 蒋田仔 中国科学院自动化研究所研究员 　　 欧洲科学院外籍院士 　　 IEEE/AIMBE Fellow 　　脑网络组研究中心主任，脑网络组北京市重点实验室主任，国家杰出青年基金获得者，长江学者特聘教授，973项目首席科学家。现任IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems等多种国际刊物编委，北京脑网络组与类脑智能学会理事长

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 本文是标定系列解读第三篇，介绍了Camera-Lidar标定，通过对一些基础知识和小细节进行讨论和理论推导，给出了一些可以提升标定精度的改进建议。 另外本文还给出了一个简单的开源代码对上述标定原理进行实践，以及提供了一个仿真程序，可以直观感受标定数据对系统可观性的影响。希望能够给大家一些启发。 目录 1. 前言 2. 理论 2.1 基于平面约束的相机激光标定算法 2.1.1 平面约束 2.1.2 2D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.3 3D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.4 外参数优化 2.2 推论：所有平行的平面提供的约束等价。 2.3 拓展：标定板的边界约束 3. 实践 3.1 代码梳理和上手操作 3.2 仿真代码的特别说明 3.2.1 系统可观性的判断 3.2.2 利用仿真代码验证平行平面提供的约束等价 3.2.2 利用仿真代码指导采集数据：如何充分旋转标定板 4. 结语 5. 参考文献 1. 前言 从理论上看，相机和激光之间外参数的标定原理非常简单，但在实际标定过程中，特别是一个初学者采集数据进行标定时，却发现标定结果非常不理想。如何采集有效的标定数据（何种运动轨迹，如何晃动标定板）对于激光相机标定而言非常重要。 读完本文，你会发现原来采集数据时标定板和传感器之间只做纯粹的平移运动是没有意义的

　　青年人才是科技发展的“源头活水”，党的十九大报告指出“青年兴则国家兴，青年强则国家强。”作为我国AI青年人才成长发展的助推器和交流互动的聚集地，中国人工智能学会始终将青年人才服务放在核心位置，不断探索创新青年科技人才选拔培养机制，通过青年人才托举工程、学术交流与培训、创新创业孵化、技术大赛等一系列重大举措，助力AI青年人才实现抱负，成就理想，为我国建设成为世界科技强国提供人才保障。 　　 　　宫辰 　　现任南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博导。于2010年获得华东理工大学学士学位，获上海交通大学和悉尼科技大学双博士学位。其研究方向主要包括机器学习、数据挖掘及基于学习的计算机视觉问题。 青托风采 　　2015 年10 月，中国科协面向有较大创新能力和发展潜力的32岁以下科技工作者启动青年人才托举工程，以三年为一期，进行稳定的资助培养，打造国家高水平科技创新人才后备队伍。2018年，宫辰凭借优异的成绩和在学术领域内的出色表现入选青年人才托举项目。 兴趣是科研的源动力 　　宫辰曾获得上海交通大学“优秀博士学位论文”奖、中国人工智能学会“优秀博士学位论文”奖、江苏省“六大人才高峰”、江苏省“双创博士”等一些列荣誉，除了入选了中国科协的青托项目以外，他还入选了南京理工大学“青年拔尖人才选聘项目”及江苏省科协“青年人才托举工程”。据悉，宫辰从大学本科时就对机器智能和数学研究很感兴趣