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第十屆吳文俊人工智能科學技術獎揭曉，人工智能最高獎頒給了這些人！

近日，第十屆吳文俊人工智能科學技術獎揭曉，共有195個單位的100個研究成果獲獎，包括人工智能杰出貢獻獎、自然科學獎和技術發(fā)明獎等獎項。

“吳文俊人工智能科學技術獎”被外界譽為“中國智能科學技術最高獎”，是我國著名數(shù)學家、人工智能先驅(qū)吳文俊先生命名的獎項，由中國人工智能學會發(fā)起主辦，本屆獲獎者中，很多人同時也是人工智能技術類書籍的作者及譯者。本文就帶你梳理一下部分獎項的獲獎者及他們的著作。

第十屆吳文俊人工智能科技進步獎

一等獎 | 開放環(huán)境自適應視覺感知計算關鍵技術與應用

丁貴廣、顏成鋼、郭雨晨、張志偉、敖乃翔、殷俊、全書學、劉霽、何宇巍、陳輝、何濤、項劉宇、丁霄漢、朱樹磊、師文喜

清華大學、杭州電子科技大學、北京達佳互聯(lián)信息技術有限公司、新疆聯(lián)海創(chuàng)智信息科技有限公司、浙江大華技術股份有限公司、OPPO 廣東移動通信有限公司

推薦語：本書主要介紹了如何使用GPU和利用CUDAC語言對其進行編程的。首先從基本的CUDA概念及結構講起，一步一步地引導讀者進入CUDA的內(nèi)部世界，由淺入深地介紹了其編程要求及其內(nèi)部架構，使讀者對其有了整體印象后，逐步深入了解其內(nèi)部機能，后介紹了GPU的一些專用函數(shù)和注意事項。

一等獎 | 金融智能圖機器學習系統(tǒng)研發(fā)與規(guī)?；瘧?br />
周俊，朱軍，石川，張志強，褚崴，何昌華，顧進杰

螞蟻科技集團股份有限公司，清華大學，北京郵電大學

推薦語：綜述異質(zhì)信息網(wǎng)絡的發(fā)展現(xiàn)狀，介紹異質(zhì)信息網(wǎng)絡在相似性搜索、排序、聚類、推薦等方面的研究成果。

一等獎 | 基于時序知識圖譜的金融風控與經(jīng)濟量化決策平臺產(chǎn)業(yè)化

肖京，楊余久，汪偉，徐冰，王好謙，王磊，徐亮，王健宗，陳又新，郭振華，劉懿祺，譚韜，雷澤陽，張宇辰

平安科技（深圳）有限公司，清華大學深圳國際研究生院

推薦語：資深聯(lián)邦學習專家撰寫，騰訊、阿里、微眾銀行、字節(jié)跳動、浙江大學、新智元等企業(yè)界、學術界、媒體界的8位資深專家聯(lián)袂推薦；從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度全面解讀AutoML、AutoDL和元學習。

二等獎 | 開放域人機對話關鍵技術及應用

張偉男，劉挺，陳志剛，秦兵，王棟，車萬翔，劉洋，劉權，趙妍妍，梅林海

哈爾濱工業(yè)大學，科大訊飛股份有限公司

推薦語：將深度學習技術應用于自然語言處理的實用指南，由哈爾濱工業(yè)大學NLP團隊傾心推薦并翻譯。作者曾任谷歌研究員，同時也是DyNet的主要研發(fā)者之一。

二等獎 | 融合感知科學云計算與 5G 物聯(lián)網(wǎng)建立智能醫(yī)療云生態(tài)系統(tǒng)

黃鎧陳敏，季統(tǒng)凱，郝義學

香港中文大學（深圳），深圳市人工智能與機器人研究院、華中科技大學、東莞中國科學院云計算產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新與育成中心

推薦語：創(chuàng)新性地將認知計算、大數(shù)據(jù)理論與云設計原則相融合，全方位打造智慧云平臺，賦予其認知、分析和感知能力，助力科學發(fā)現(xiàn)和商業(yè)轉(zhuǎn)型。

全書重點關注認知計算、大數(shù)據(jù)與深度學習的基本原理，同時涵蓋物聯(lián)網(wǎng)與云平臺的智能應用，如健康監(jiān)護、社交媒體分析、認知車聯(lián)網(wǎng)與5G移動認知系統(tǒng)等。

本書適合作為高等院校的專業(yè)教材，專業(yè)領域跨越計算機科學、人工智能、機器學習與大數(shù)據(jù)等，并為授課教師提供課件與習題解答。同時，本書也適合相關領域的工程師和技術人員參考。

二等獎 | 圖像場景理解與內(nèi)容敏感圖像處理

程明明，侯淇彬，楊巨峰，范登平，劉云

南開大學

推薦語：C++語言之父的經(jīng)典名著之最新版本，全面掌握標準C++11及其編程技術的權威指南！

二等獎 | microRNA 與疾病關聯(lián)分析智能預測算法

郭茂祖，鄒權，玄萍，劉揚王春宇

北京建筑大學、哈爾濱工業(yè)大學、黑龍江大學

推薦語：機器學習導論課程教材，適合作為計算機、自動化及相關專業(yè)高年級本科生或研究生的教材，也可供研究人員和工程技術人員參考。

二等獎 | 特定視頻圖像的統(tǒng)計+結構學習理論與方法

張文生，謝源，胡文銳，楊葉輝

中國科學院自動化研究所

推薦語：本書介紹機器學習方法的原理及方法，同時引入了學習的計算復雜性、凸性和穩(wěn)定性、PAC貝葉斯方法、壓縮界等概念，以及隨機梯度下降、神經(jīng)元網(wǎng)絡和結構化輸出等方法。

作者既講述重要的機器學習算法的工作原理和動機，還指出其固有的優(yōu)勢和缺點，是有興趣了解機器學習理論和方法以及應用的學生和專業(yè)人員的良好教材或參考書。

二等獎 | 人工智能中的優(yōu)化模型與方法

高衛(wèi)峰，劉三陽，許京偉，周水生

西安電子科技大學

推薦語：本書提供了凸優(yōu)化一個全面的、全新的介紹，這是一個日益重要的領域，在應用數(shù)學、經(jīng)濟和金融、工程和計算機科學，特別是在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域有廣泛應用。本書是根據(jù)作者的教學課程編寫，非常適合作為應用數(shù)學、工程、計算機科學（尤其是數(shù)據(jù)科學和機器學習）專業(yè)的教材。

三等獎 | 基于不完整信息的智能規(guī)劃模型學習與推理

卓漢逵，楊強

中山大學、深圳前海微眾銀行股份有限公司

推薦語：楊強教授領銜撰寫，遷移學習“開山之作”，解決人工智能的“最后一公里”問題。張鈸院士作序，鄧力、高文、李開復、周志華（按姓氏拼音排序）聯(lián)袂推薦。

03 第十屆吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎

杜子東（中國科學院計算技術研究所）

推薦語：深度學習處理器芯片研究的開拓者陳云霽領銜，中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就。智能領域系統(tǒng)能力培養(yǎng)大成之作！

趙鑫（中國人民大學）

推薦語：信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘領域世界知名學者、ACM Fellow、美國伊利諾伊大學香檳分校(UIUC)翟成祥教授厚積薄發(fā)之作，基于UIUC數(shù)據(jù)管理與分析相關課程多年的積累，覆蓋作者兩門在線課程“文本檢索與搜索引擎”和“文本挖掘與分析”的主要內(nèi)容。

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