研究员

原文链接 近日，美国权威杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布了2017全球十大突破性技术榜单，强化学习（Reinforcement Learning）技术位列该榜单第一位，正是阿里近两年布局和重点投入的技术之一。 该技术曾在2016年双十一期间大规模应用于阿里电商搜索和推荐应用场景。通过持续 机器学习 和模型优化建立决策引擎，对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析，帮助每一个用户迅速发现宝贝、为商家带来投缘的买家，提高人和商品的配对效率，实现了用户点击率提升10%-20%。阿里因此成为国际上将该技术率先大规模应用在商业领域的企业之一。 下面是阿里研究员仁基在双11阿里巴巴技术论坛上的分享： 以下内容根据在线分享和演讲幻灯片整理而成。 对于阿里巴巴电子商务平台而言，它涉及到了买家、卖家和平台三方的利益，因此必须最大化提升消费者体验；最大化提升卖家和平台的收益。在消费者权益中，涉及到了一些人工 智能 可以发力的课题，如购物券和红包的发放，根据用户的购物意图合理地控制发放速率和中奖概率，更好地刺激消费和提升购物体验；对于搜索， 人工智能 主要用于流量的精细化匹配以及在给定需求下实现最佳的人货匹配，以实现购物路径效率最大化。经过几年的努力，阿里研发了一套基于个性化技术的动态市场划分/匹配技术。 电商搜索和推荐的智能化演进路程可以划分为四个阶段

简介： 吴翰清，被大家亲切地称为“小黑”“道哥”。他是阿里巴巴研究员，更是一位“白帽黑客”。15岁，考入西安交大少年班，毕业后应聘阿里。23岁，成为阿里最年轻的高级技术专家。32岁，被评选为2017年度全球35位35岁以下的青年科技创新人才（TR35）。网上有许多关于他的猜测，然而，他始终保持低调，专注于自己热爱的事业。2014年之后，他几乎不再写文章；但在今天，他有话想说，关于自己，关于科技，关于未来，说给你听，说给世界听。 作者 | 吴翰清 不得不说的话 在过去的18个月里，我拒绝了所有的采访，投入了全部的精力专心在做一件事情。所以我想先借着这篇文章澄清一下18个月以来网上的所有关于我的新闻、抖音视频等，都是好事者编撰的我的段子，用来吸取流量的假新闻。这些假新闻让我很苦恼，因为这些新闻将我描绘成为了我最不想成为的人，里面的我是一个符号，而不是真实的我。我为此专门给今日头条写过信，要求审核并过滤这类不实传播，但只清净了一个月。我想再进一步只有向监管部门反馈，以及继续保留法律追责的权利。 这些未经我许可的新闻和视频，将我描绘成了一个无所不能的人，连带着马老师也受到了牵连。我想有没有我，马老师都睡得很安稳。阿里的安全是上千名工程师共同努力的结果，我一个人的力量在其中的贡献极其微薄。我也从没有黑过阿里的网站，只是以前因为工作性质在授权的情况下对阿里的业务系统做过很多的安全测试

11 月 27 日， 2015 微软亚洲研究院 “合作创•研”年会 （原微软亚洲研究院联合实验室研讨会）在微软亚洲研究院举行。本次活动汇集了来自中国大陆、香港、台湾、新加坡等地区多所知名院校及科研机构，和来自微软亚洲研究院联合实验室的 110 位学者，通过演示环节、学者报告、联合实验室主任会议等形式，展示和报告了 11 个微软亚洲研究院近年来与亚太区高校的创新科研合作成果。 “合作创·研”年会合影 微软亚洲研究院“合作创·研”年会旨在为学者和微软亚洲研究院的研究员提供展示、交流、探讨的平台，深化项目合作，交流研究经验，分享研究成果，共同探讨亚太学术界共同关注的、最前沿的、具有社会意义的研究课题，提升亚太学术界在计算机领域的影响力。 ​ 群英荟萃 亮点 频出 ​ 近年来，微软亚洲研究院和亚太地区高校的创新科研合作成果亮点频出。在本次“合作创•研”年会中的海报展示环节，这些项目成果格外抓人眼球，得到众多学者们的一致称赞。 ​ 一、智能花卉识别知识系统 研究组从海量花卉图片中提取各类花卉特征要素形成数据库 你是一个植物学家吗？如果不是的话，你一定会遇到在户外看到一些鲜花却叫不出它们的名字的情况，更不用说鲜花背后的故事了。不要着急，拍一张照片发给我们的 Project Blossom 系统，它会告诉你想知道的花卉知识。 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作

收藏下（转载于 http://blog.csdn.net/carson2005 ） 以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。 （1）googleResearch； http://research.google.com/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华； http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html （3）MIT博士后Douglas Lanman； http://web.media.mit.edu/~dlanman/ （4）opencv中文网站； http://www.opencv.org.cn/index.php/首页 （5）Stanford大学vision实验室； http://vision.stanford.edu/research.html （6）Stanford大学博士崔靖宇； http://www.stanford.edu/

以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。 （1）googleResearch； http://research.google.com/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华； http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html （3）MIT博士后Douglas Lanman； http://web.media.mit.edu/~dlanman/ （4）opencv中文网站； http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 （5）Stanford大学vision实验室； http://vision.stanford.edu/research.html （6）Stanford大学博士崔靖宇； http://www.stanford.edu/~jycui/ （7）UCLA教授朱松纯； http: