中国人工智能学会注重人工智能及相关领域青年科技人才的培养工作,为保证项目顺利完成,确保项目资金使用的安全和效益,于2017年根据中国科协办公厅印发的《中国科协青年人才托举工程管理办法》和《中国科协青年人才托举工程实施细则》,制定了《中国人工智能学会2017-2019年青年人才托举工程实施细则》,对人才立项、推荐、遴选及经费管理等多维度做了规定。


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,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,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。


第三届青托项目学会共扶持3位青年人才,分别是北京主线科技有限公司张天雷,北京工业大学顾稞和南京大学张利军,均为中国科协经费资助。具体如下:


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张利军


南京大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为大规模机器学习与优化,在国际学术会议和期刊上发表论文80余篇,包括CCF-A类期刊/会议论文50余篇。多次在国内重要学术会议做大会特邀报告,曾主持国家自然科学基金面上项目/青年基金项目、江苏省自然科学基金青年基金项目、微软亚洲研究院联合研究项目,以及华为技术有限公司、北京优酷科技有限公司的应用研究项目。


被托举人张利军在托举项目的支持下,积极开展基础研究和应用研究。目前主持如下科研项目:

2020年,国家自然科学基金面上项目,《自适应在线学习算法和理论》

2019年,微软亚洲研究院联合研究项目,《General Dynamic Regret for Online Learning》

2019年,北京优酷科技有限公司,《面向推荐系统的在线学习》

2019年,华为技术有限公司,《多种硬件约束下的加速优化技术研究》


张利军还参与到多个科研项目之中,包括国家重点研发计划的课题、国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目。


在托举项目支持期间,申请发明专利1项,并已授权。共发表学术论文18篇,包括机器学习领域顶级会议ICML、NIPS/NeurIPS、COLT论文8篇、机器学习领域顶级期刊JMLR论文1篇、CCF-A类会议和期刊12篇。在2018年,评为南京大学博士生导师。


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张天雷 


主线科技CEO、中国人工智能学会智能驾驶专业委员会秘书长、北京市自动驾驶车辆道路测试专家委员会委员。承担了国家重点研发计划综合交通运输与智能交通重点专项下的“自动驾驶专用车道设计及货车队列控制”课题、以“基于云计算的海量数据挖掘关键技术研究”为代表的国家自然科学基金重点项目3项,参与了天津港、上海临港新片区、科技冬奥等多个省部级项目。拥有10余年的无人驾驶领域研究经验,参与了10余款无人驾驶车研发,已公开有60余项无人驾驶相关专利,10余篇学术论文,被SCI\EI收录4篇。

 2018年4月12日,发布全球首台无人驾驶电动集卡试运营,经一年多实际运行测试,天津港集团于2019年4月通过招投标方式正式采购4台无人驾驶电动卡车,同年10月追加21台订单,目前已正式交付并投入24小时的实船作业中,在规模化应用上率先实现重大突破,是当之无愧的全球首个港口无人卡车集群。


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人工智能卡车在高速运输方面,2018年10月12日,联合申请获得国内首张自动驾驶商用车路测牌照。2019年5月7日,在我国首次大规模商用车列队跟驰标准公开验证试验中,高速人工智能卡车队列亮相,首发并以出色表现完成试验,得到中汽中心与联合国标准委员会同行专家的认可。2019年底,团队获批科技部“综合交通运输与智能交通重点专项”,拟联合多家高速和物流集团进行大规模路测。


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顾锞


北京工业大学教授、博士生导师、北京市特聘专家。曾获国际多媒体领域顶级期刊IEEE TMM年度唯一最佳论文奖(一作)、中国自动化学会自动化与人工智能创新团队奖(排十)、中国电子学会优秀博士论文奖等。自2017年入选中国科协青年人才托举工程以来,在图像质量评价和环境质量感知方面展开了诸多研究,尤其是在互联网屏幕图像质量评价、虚拟现实图像质量评价、大气细颗粒物估计、石化生产烟尘检测及河流水质浊度监测五个方面取得了一系列原创性成果,被托举期间累计发表IEEE Transactions期刊论文47篇(包括一作发表15篇、通讯非一作发表12篇),其中9篇入选ESI热点论文或ESI高被引论文。


被托举人主持或参加了5个科研项目,包括主持国家自然科学基金青年项目、北京市高创计划青年拔尖人才项目、参加国家科技重大专项、国家重点研发计划、国家自然科学基金重大项目。

被托举人在托举期间申请发明专利10余项,如:基于图像的高效PM2.5浓度预测方法、一种基于深度混合神经网络的烟雾检测方法、一种基于集成深度卷积神经网络的鲁棒烟雾检测方法、一种基于时域加权的空气污染物浓度监测方法、一种基于图像特征和集成神经网络的空气细颗粒物PM2.5软测量方法、基于多尺度自然场景统计建立的无参考图像质量感知方法、基于迭代学习的空气质量预测方法、基于多尺度分析法建立的无参考图像质量评估方法、基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法等。


被托举人在项目期间发表IEEE Transactions期刊论文47篇(包括一作发表15篇、通讯非一作发表12篇),其中9篇入选ESI热点论文或高被引论文。


中国人工智能学会
2020年06月19日


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