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论文msra权威发布_msra是什么公司(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

论文msra

𐟓†arXiv论文提交最佳时间攻略 𐟚€ 想要你的论文在arXiv上获得更多曝光？掌握提交时机是关键！ 𐟓… arXiv网站每期都有固定的截稿时间和更新时间。通常，美国东部时间晚上八点更新，当天下午两点截止提交。论文会按照提交顺序倒序排列，最后提交的论文将展示在最前面。 𐟕’ 因此，如果你能在截止时间前几分钟提交论文，你的论文就有机会成为当天更新中排名最前的论文之一！注意，美国东部时间换算成北京时间大约是凌晨两点（记得考虑冬令时和夏令时）。 𐟓† 另外，arXiv在节假日和周末不更新，所以提交论文时要避开这些时间。2024年的节假日列表已经列出了，记得查看。 𐟎‰ 进阶技巧：选择节假日前的截稿时间提交，这样整个假期你的论文都将排在前面！ 𐟓– 小贴士：这个技巧是在微软亚洲研究院实习时学到的，虽然看似简单，但很多人并不了解。卡点提交时不要太过于追求完美，一旦错过时间，你将是下一期的最后几篇文章之一。

MEVI：新方案，高召回速检索 𐟎‰ 备受瞩目的NeurIPS 2023大会上，微软亚洲研究院带来了多篇精彩的论文，其中一篇特别引人注目。 𐟓„ 论文链接： 𐟔 传统的文档检索方法大致分为三种：基于词语、嵌入和生成。基于词语的方法虽然能构建倒排索引，但无法充分利用语义信息。基于嵌入的方法通过双塔架构将查询和文档编码为嵌入向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索，但优化目标分为两个阶段，且ANN和最近邻的召回性能存在差距。基于生成的方法采用序列到序列模型，直接输入查询并输出文档标识符，在小语料库上表现优异，但由于高延迟难以扩展到大语料库，且语料库不可变。 𐟒ᠤ𘺤𚆨磥†𓨿™些问题，微软亚洲研究院的研究员们提出了模型增强向量索引MEVI，兼具高召回率和较快检索速度。他们构建了残差量化（RQ）码本对文档进行聚类，RQ码本保留了文档簇的层次结构，适合自回归生成。此外，还构建了序列到序列模型。输入查询后，序列到序列模型可以根据RQ码本直接生成虚拟集群标识符，然后用ANN在虚拟集群中搜索相关文档。 𐟔砥œ訮�ƒ过程中，研究员们使用经过数据增强的查询-文档对进行模型训练；推理过程中，则使用波束搜索根据RQ码本检索top-K个集群，并在集群中用ANN搜索查询嵌入。MEVI的设计解决了传统方法的局限性：RQ码本大小适中，使自回归解码器延迟较低；同时，新文档也可以插入到对应集群中。为了进一步增强召回性能，研究员们还将生成的文档集群和基于嵌入方法得到的文档进行了集成，同时发挥二者的优势。 𐟓Š 在实验中，研究员们选取了AR2和T5-ANCE模型作为基于嵌入的方法。实验结果表明，MEVI显著提高了召回率，在MSMARCO Passage数据集上实现了+3.62%的MRR@10、+7.32%的R@50、+10.54%的R@1000，在Natural Questions数据集上实现了+5.04%的R@5、+5.46%的R@20、+5.96%的R@100。

微软亚洲研究院计算机视觉实习机会嘿，大家好！如果你对计算机视觉感兴趣，那么微软亚洲研究院的实习机会可能适合你。我们的研究领域主要集中在视觉生成模型和世界模型上，目标是发表顶会论文。这个实习岗位是全职的，至少需要6个月以上的时间。幸运的是，我们有充足的GPU资源供你使用。基本要求 𐟓š 首先，你需要有计算机、AI或数学的相关背景。具体来说，你需要熟悉深度学习的原理和计算机视觉的基本算法，以及像Pytorch这样的深度学习框架。编程能力 𐟒𛊧𜖧苨ƒ𝥊›也是必不可少的。你需要熟悉Python和Linux的基本命令。勤奋和踏实也是我们的要求之一，毕竟这个岗位需要你在现场工作至少6个月以上。相关经验 𐟌Ÿ 如果你有以下方向的相关经验，那就更好了：Self-supervised learning、VAE、VQGAN、Generation models and diffusion models、Transformer、Reinforcement learning、Nerf、3D vision等等。加分项 𐟎𝓧„𖯼Œ如果你在某些顶级会议（如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI等）上发表过论文，或者有竞赛经验，那将大大加分。期待你的加入！

科大少院学生如何斩获斯坦福全奖博士？大家好，今天我想跟大家分享一下我的申请经历，希望能给正在准备申请的你们一些参考。我是中国科学技术大学少院计算机方向的大四学生，前三年的GPA是4.06，在学院里计算机方向排名第一，还获得了两次国家奖学金。我的托福成绩是108，GRE成绩是333。我的研究兴趣主要集中在计算机视觉方面。从大二下学期开始，我就联系了张兰老师，加入了校内的实验室，开始做一些科研工作。大三暑假的时候，我申请了斯坦福的UGVR项目，主要做脸部建模方面的研究。到了大四，我在北京的MSRA实习，做视觉和图片分割方向的研究，还以一作的身份投了一篇CVPR论文。其实，我从大二下学期就开始跟世毕盟联系，准备申请工作。到了这个申请季，我最终拿到了斯坦福的PhD全奖以及CMU的MSML和MSCV的offer。我的申请经历其实也挺曲折的，但总的来说，我觉得关键还是要早规划、早准备。希望我的经历能给大家一些启发，祝大家申请顺利！𐟒ꀀ

24 Fall CS美研申请心得分享嘿，大家好！今天我想和大家聊聊24 Fall CS美研申请的一些规律和心得。希望对正在准备申请的小伙伴们有所帮助！ GPA：高一分不高，低一分不行 𐟓Š 首先，GPA的重要性不言而喻。一般来说，3.85以上的GPA差别不大，但3.85以下的同学可能就要努力了。虽然GPA不是唯一决定因素，但它确实是一个重要的门槛。语言成绩：过线就好 𐟌 语言成绩方面，托福和GRE/GMAT只要过了线，基本上差别不大。不过，GT和CMU这两所学校对语言要求比较高，尤其是GT的CS和CMU的CS，似乎都在110分左右卡语言。美本申请：优势明显 𐟏능悦žœ你是美本的学生，那你的申请优势会非常大。高GPA的话，基本上可以申请所有的学校。你可以从UIUC CS开始申请，一直上到Harvard CSE。不过，陆本的同学还是慎重考虑吧，哈佛的CSE项目对美本高GPA的申请者比较友好。科研 vs 实习：谁更重要？ 𐟔찟’𜊤𛎦ˆ‘们这届的申请情况来看，科研似乎更有优势。有产出的科研（比如CCF A顶会发表的论文）比无产出的科研更有说服力。而实习方面，只有顶尖的实习（比如MSRA、Google）才能让你在顶级项目中脱颖而出。中介：真的有必要吗？ 𐟏⊦ˆ‘个人觉得中介的作用不大。自己写两份文书——一份科研版和一份实习版，换一换why school的部分就行了。选校方面可以自己DIY，或者花点白菜价找专业人士帮忙定位。顶级项目申请：需要什么？ 𐟌Ÿ 如果你想申请斯坦福EE、哈佛CSE或CMU MSCS这些顶级项目，你需要具备什么条件呢？据我观察，斯坦福似乎从UCSD这个level的学校往上每个学校抽1-2人录取，基本都是这些学校最强的申请者。哈佛CSE喜欢美本高GPA的学生，陆本的同学如果有海外背景和很好的推荐信还可以一试。CMU MSCS则更看重学生的可量化能力，虽然他们录了知名的GitHub开源大佬迟先生，但从总体来看，还是喜欢有强科研背景的申请者（最好是美本）。希望这些心得能帮到正在准备申请的小伙伴们！祝大家好运！𐟍€

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第二篇论文聚焦单图像的 3D 编辑：《扩散模型是几何评估器：使用预训练扩散先验进行单图像三维编辑》[上课了] 随着大规模文本到图像生成模型技术的进步，图像创作领域经历了彻底的变革。尽管如此，类似于 3D 软件的图像 3D 编辑功能仍未能达到令人满意的水平，单图像的 3D 编辑能力仍然是人工智能图像编辑工具链中一个缺失的环节。目前基于扩散模型的方法，如新视角合成或 2D 到 3D 的转换，虽然有所尝试，但依然受到训练数据泛化能力、生成图像质量以及运行时间过长等问题的限制。针对这一问题，研究员们开发了一种名为 Diff3DEdit 的创新方法。该方法无需进行微调和额外的训练，巧妙地利用了预训练的图像扩散模型所提供的先验知识，以实现单图像的三维编辑。无需依赖于多视图数据集的额外训练，Diff3DEdit 可直接借助大规模文本到图像（T2I）扩散模型的强大泛化能力和高质量的图像输出。在 Diff3DEdit 中，扩散模型扮演了双重角色：一方面，它为恢复目标视图图像的高保真纹理提供了必要的先验信息；另一方面，它还充当了几何评价器，有效地纠正了由于深度信息不准确所导致的视角变换中的图像畸变。 Diff3DEdit 算法的核心在于通过迭代过程更新几何结构，逐步消除几何上的错误畸变，并细致地优化编辑后的图像。算法使用深度图来表示几何信息，起初通过单目深度估计提供一个含有畸变的初始几何形态。接着，利用扩散模型对基于畸变几何进行 3D 编辑后的图像进行修复。随后，将修复后的图像与原始视图的几何表征进行对齐，形成一个反馈循环，旨在消除畸变，最终生成既高质量又保持外观一致性的图像。研究员们在多种多样的图片上进行了实验，对图片中选定的物体执行了平移、旋转等 3D 变换操作。通过将这些操作的结果与基线方法 Zero123、Stable Zero123 以及 Object3DiT 进行比较，并分析了图像一致性指标，研究显示该方法在保持编辑物体外观一致性方面表现优异。此外，在一项用户调研中，根据图像质量、编辑姿态准确性等多个标准，超过七成的用户倾向于选择该方法得到的结果。在运行效率方面，该方法能够实现大约10到20秒的交互式编辑速度。论文链接：网页链接项目主页：网页链接

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第六篇论文聚焦数字化身生成：《RodinHD：基于扩散模型的高保真3D数字化身生成》在数字化飞速发展的时代，为用户打造个性化的 3D 数字化身（avatar）在众多游戏平台和元宇宙服务中变得日益普及。随着生成扩散模型和隐式神经辐射场技术的突破，大规模自动生成 3D 数字化身迎来了新机遇。但尽管如此，现有技术在捕捉如发型这样的细节方面仍有所欠缺，导致生成的数字化身往往缺乏真实感。之前的方法尝试通过二维超分辨率技术来增强单一视图的细节，但这种改进是以牺牲三维一致性为代价，严重影响了生成结果的实用性。如何从三维角度出发，精确地拟合和生成精细的 3D 数字化身，成为了研究人员亟待解决的问题。对此，微软亚洲研究院的研究员们首先发现在利用共享解码器拟合多个数字化身的过程中，模型会灾难性地遗忘对先前数字化身细节的记忆，进而使得扩散模型难以生成精细的数字化身。为了应对这一挑战，研究员们提出了一种创新的数据调度策略和权重正则化技术 RodinHD。该方法有效地增强了共享解码器对细节渲染的能力。此外，在训练扩散模型的过程中，研究们员还采用了一种细粒度的层次化特征表示方法，以最大化输入肖像的引导作用，并通过交叉注意力机制将这些特征注入到 3D 扩散模型的多个层级中，进一步提升了生成结果的真实度和生动性。同时，考虑到高维的 3D 数据比传统 2D 图像具有更多的信息冗余性，研究员们对 3D 扩散模型的加噪过程进行了重新改进，使得扩散模型能够生成更高质量的数字化身。研究员们在三维数字化身数据集上进行了实验评估，结果表明，RodinHD 不仅能够生成高质量、高保真度的三维数字化身，而且在生成服装纹理和头发等细节方面的能力也显著提升。同时，RodinHD 还支持基于文字的数字化身生成和无条件数字化身生成。未来，研究员们也会对更多高质量三维数字资产生成进行更加深入的探索。论文链接：网页链接项目链接：网页链接

EE电气工程专业科研规划与申请全攻略 𐟎“ 对于国内EE电气工程专业的学生来说，除了拥有出色的GPA和TOEFL/GRE成绩，如果在个人简历中能够展示出高含金量的科研经历，将对申请国外大学非常有帮助。今天，我们来聊聊如何在本科阶段规划自己的科研活动，为EE申请做好充分准备。 𐟔 科研类型：基础科学研究：这类研究主要来自国家科学基金等学科基金，要求学生在理论前沿进行突破性研究。工程性研究：这类研究通常来自大型IT企业，如谷歌、微软和脸书等，目的是将研究成果在实际系统中进行验证。 𐟓š 大二大三学生如何准备科研？联系校内导师：与本校老师保持联系，特别是上过课的老师，他们可能是你寻找科研项目的最佳途径。利用交换项目：利用中国学校与国外学校之间的交换项目，如清华北大与CMU的暑假实习项目。参与国内研究院：如MSRA等，这些机构通常为本科生提供长期的科研机会。寻找国外研究机会：关注美国学校的暑假研究项目，这些项目为本科生提供了参与科研的机会。直接联系国外教授：通过与国外教授直接联系，了解他们的实验室是否有实习或研究机会。 𐟒ᠦœ짧‘生找科研项目的建议：阅读相关科研论文：平时多阅读相关领域的科研论文，积极思考并与老师和研究生交流。注重沟通技巧：与合作者保持沟通，建议提前准备，阅读论文并表达自己的意见。保护学术成果：在参与科研项目时，明确指出你的期望和贡献，避免成果被他人完全归功。通过以上方法，你可以更好地规划自己的科研活动，为EE电气工程专业的申请打下坚实的基础。

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第五篇论文聚焦视频编解码器：《用于视频编解码器的长期上下文获取》视频压缩算法致力于减少视频数据中的冗余信息，以实现更高的比特率节省。相较于传统视频编解码器中的手工设计规则，新兴的神经视频编解码器（NVC）通过数据驱动的优化来学习时间上下文信息以去除信息冗余，从而具有更高的灵活性。大多数现有的 NVC 主要借助基于光流的运动补偿来利用短时间上下文，即估计相邻帧之间的像素级光流，并对解码帧进行运动补偿来作为上下文信息。然而，这种仅依赖短期周围上下文的做法限制了 NVC 在降低时间冗余方面的潜力。一方面，短时间上下文的质量可能在长预测链中受到误差传播的影响。另一方面，上下文被局限于短时间范围内，忽略了非局部相关性。为了应对这些挑战，研究员们提出的方法 DCVC-LCG，强调了长期上下文的重要性，并设计了一个长期上下文获取（LCG）模块，引入了远距离的参考特征来丰富上下文的多样性。而且长期上下文受到误差传播影响较小，有助于提升重构质量并抑制误差传播。在长期上下文的利用上，研究员们为 LCG 模块设计了一种类内搜索机制。首先，模型会自适应地根据内容对参考特征进行聚类，并将特征向量分配到这些类中。随后，在每个类内，研究员们会以短期参考特征来查询长期参考特征，根据相似度对特征向量进行搜索和特征聚合。类内特征向量搜索有助于过滤掉无关信息的干扰。此外，该方法通过非局部的搜索扩展了感受野，并通过聚类确保了上下文在时域上的语义一致性。实验结果表明，在1080p数据集上，DCVC-LCG 模型相较于最佳传统编解码器 ECM 以及相较于之前的 SOTA 神经视频编解码器 DCVC-FM，分别获得了11.3%和10.8%的比特率节省，显著提升了压缩性能。论文链接：网页链接

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第一篇论文聚焦口语到手语翻译：《一个基于3D虚拟形象的、用于口语到手语翻译的基线方法》手语是听障人士广泛采用的交流方式。目前，对于手语处理（sign language processing）的研究主要集中在手语到口语（spoken language）的翻译，即 Sign2Spoken。然而，听障人士和健听人士的沟通障碍是双向的。为了缓解这一障碍，微软亚洲研究院的研究员们开发了一个将口语翻译成手语的系统 Spoken2Sign。此任务与传统的手语到口语的翻译任务互补，二者均为现代手语处理系统的重要组成。为了实现 Spoken2Sign 的翻译，研究员们提出了一套简单的基线系统，包含以下三个关键步骤：首先，研究员们利用现有的手语数据集，创建了一个将手语注释（gloss）映射到对应手语视频的词典。与此前业界工作的不同之处在于，该方法无需借助任何额外数据。其次，研究员们提出了一种针对手语的 3D 表征估计方法 SMPLSign-X。它综合考虑了手语动作和普通动作的区别，大幅提升了 3D 表征的准确性和稳健性。最后，研究员们对 Spoken2Sign 模型进行了训练。最终的 Spoken2Sign 模型由以下三个组件构成： • 文本到手语翻译器：将口语文本翻译成手语注释。 • 手语连接器：将手语词典中的 3D 表征按照手语注释的顺序链接。 • 渲染模块：使用虚拟形象渲染链接后的 3D 表征，即为最终模型输出。除 Spoken2Sign 任务本身，研究员们还进一步讨论了所提出方法的两个副产物：3D 关键点增强与多视角手语理解。实验表明，以上两个副产物均能提升基于骨架点的手语理解模型的性能。这一崭新的 Spoken2Sign 翻译方法，为听障人士和健听人士之间更便捷、更包容的交流做出了贡献。论文链接：网页链接项目链接：网页链接

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