研究领域概览
自动化推理
云与系统
计算机视觉
对话式人工智能
经济学
信息与知识管理
机器学习
运筹学与优化
量子技术
机器人技术
搜索与信息检索
安全、隐私与滥用防护
可持续性
科学家技术贡献
董欣露（Xin Luna Dong）首席科学家
- 主导开发产品知识图谱系统
- 专注于图神经网络（GNN）技术应用
- 通过GNN处理社交网络、分子图谱等复杂关系数据
- 将网页布局和用户行为建模为图结构
克莱尔·劳（Claire Law）高级技术项目经理
- 负责实体零售团队机器学习视觉项目
- 应用计算机视觉技术开发无感支付系统
- 结合云计算与光学知识构建零售新体验
约埃尔·马雷克（Yoelle Maarek）副总裁
- 专注于环境计算与智能搜索技术
- 研究查询自动补全等信息检索系统
- 推动自然语言交互技术在购物场景的应用
安杰利基·梅塔利努（Angeliki Metallinou）应用科学经理
- 致力于语音与自然语言理解系统
- 应用BERT、GPT-2等预训练语言模型
- 研究无监督学习在医疗、教育领域的应用
普里亚·波纳帕利（Priya Ponnapalli）首席深度学习科学家
- 领导ML解决方案实验室的体育业务创新
- 开发高阶广义奇异值分解（HO GSVD）框架
- 专注于模型可解释性和小数据集处理技术
安娜·皮涅罗·普里维特（Ana Pinheiro Privette）高级项目经理
- 主导可持续性数据倡议（ASDI）
- 利用云技术处理气象、卫星等大型数据集
- 构建气候数据分析平台支持科研决策
纳什莉·塞弗斯（Nashlie Sephus）应用科学经理
- 专注于计算机视觉算法的公平性优化
- 开发视觉搜索技术用于商品部件识别
- 研究卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）的应用
技术应用场景
- 零售创新：通过计算机视觉实现无感支付
- 知识管理：利用图神经网络构建产品知识图谱
- 自然语言处理：基于深度学习的对话系统开发
- 可持续发展：运用云技术处理环境监测数据
- 医疗健康：将机器学习应用于癌症治疗研究
研究方法特点
- 强调数据驱动的问题解决方式
- 注重模型的可解释性和公平性
- 结合领域知识进行跨学科创新
- 充分利用云计算平台的扩展能力