2019年Q2/Q3机器学习研究奖项公布

本文宣布了2019年第二季度和第三季度某中心机器学习研究奖项的13位获得者名单,涵盖深度学习框架、多语言语音处理、贝叶斯强化学习等多个前沿机器学习研究方向,并提供了研究资金和云计算资源支持。

获奖者名单

研究者 所属大学 研究课题
David C. Parkes 哈佛大学 基于深度学习的最优经济设计框架
Fei Liu 中佛罗里达大学 多粒度会议浏览:自动摘要与关键词提取技术
Jeffrey Liu 麻省理工学院 将低空灾害影像数据集整合至MIT课程体系
Joseph F. Coughlin 麻省理工学院 使用云端工具实现半自动化眼动标注与分类
Karen Livescu 芝加哥丰田技术研究所 多语言语音的声学-语义嵌入表示研究
Katherine E. Battle 和 Andre Python 牛津大学 基于贝叶斯强化学习的低流行区疟疾风险预测算法
Michael Mahoney 加州大学伯克利分校 通过系统化量化实现高效神经网络
Mohit Bansal 北卡罗来纳大学教堂山分校 基于自动对抗训练增强对话系统对人类错误的鲁棒性
Philip Resnik 马里兰大学 安全云环境下的心理健康机器学习研究
Roghayeh (Leila) Barmaki 特拉华大学 面向自闭症儿童社交发展的应用机器学习
Scott Loarie iNaturalist机构 大规模分类任务训练数据集构建方法
Stefano Ermon 斯坦福大学 基于鲁棒机器学习系统的异常检测与处理
Yong Jae Lee 加州大学戴维斯分校 实时对象实例分割技术

项目说明

该研究资助计划为学术界提供无限制资金支持和云计算资源,旨在推动机器学习及其应用的前沿探索。目前该项目已并入某机构研究奖项(ARA)计划,相关信息可通过官方渠道获取。

研究领域

  • 机器学习

相关标签

  • 学术研究资助
  • 云计算资源支持
  • 人工智能应用
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