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计算机视觉顶级期刊直播_计算机顶级期刊排名sci(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

计算机视觉顶级期刊

周晓巍：计算机视觉领域的佼佼者 𐟎“ 大家好，第二期来啦！今天要给大家介绍的是周晓巍老师，他是浙江大学“百人计划”研究员，同时也是博士生导师。周晓巍老师本科毕业于浙江大学，之后在香港科技大学拿到了博士学位，2014年到2017年期间，他在宾夕法尼亚大学的GRASP机器人实验室做博士后研究。2017年，他入选了国家级青年项目，并回到了浙江大学。周晓巍老师的主要研究方向是计算机视觉，以及它在混合现实和机器人等领域的应用。他的研究工作多次在计算机视觉的顶级会议上获得口头报告的机会，接收率低于5%，这可是相当了不起的成就哦！周晓巍老师还担任了计算机视觉顶级期刊《International Journal of Computer Vision》的编委，以及顶级会议CVPR21和ICCV21的领域主席。周晓巍老师的科研成果不仅在学术界有着广泛的影响，也在工业界有着重要的应用价值。他的工作为计算机视觉领域的发展做出了重要贡献，值得我们学习和借鉴。

深度学习论文复现难？业内人士这样说如何看待深度学习顶级期刊论文难以复现的问题？以下是业内人士的观点： 1️⃣ 在计算机科学领域，深度学习论文的复现相对容易。以图形学为例，尽管大厂垄断且不公开代码，但搭建一个实验框架可能需要两年时间。 2️⃣ 在人工智能领域，深度学习论文的复现也不算难。进化算法领域的研究者可能会感叹这些论文的来源和创意，尽管他们自己也发表了几篇相关论文。 3️⃣ 在深度学习中，计算机视觉领域的论文复现相对简单。算力要求不高，pipeline也比较容易理解，技巧也不多。 4️⃣ 总的来说，深度学习领域的一些论文复现难度较高，但这并不意味着它们没有价值。技巧本身是宝贵的财富，虽然大家普遍更喜欢模型本身，但与模型配合的技巧也有其独特价值。在做深度学习研究的过程中，每个领域都有其独特的挑战和机遇。对于那些难以复现的论文，我们应该保持开放的心态，继续探索和进步。

CVPR超Science，新格局？在学术界，期刊的排名和影响力一直是学者们关注的焦点。𐟔 当CVPR（计算机视觉领域顶级会议）的排名超过Science，仅次于Nature时，这无疑在学术界引起了不小的震动。𐟌Š 首先，我们要明确一点，Science在生物、化学、环境科学和材料科学等领域无疑是顶尖的期刊，但在计算机视觉领域，CVPR的声誉和影响力显然更胜一筹。𐟌Ÿ 顶级的计算机视觉研究工作往往首选CVPR作为发表平台，而不是Science。那么，如何看待这种排名变化呢？一个学者如果发表了一篇Nature和2-3篇CVPR，无疑会受到高度的评价；如果发表了10篇CVPR，这种成就同样令人瞩目。𐟏† 然而，如果一个人只发表过一篇Nature，而缺乏计算机视觉领域的基本素养，这种单一成就可能无法完全体现其在计算机视觉领域的实力。值得注意的是，有些学者甚至愿意用十篇CVPR来交换一篇Science，这不禁让人怀疑他们是否真正了解计算机视觉领域的研究生态。𐟤” 事实上，对于计算机视觉领域的学者来说，CVPR才是他们主要关注和阅读的期刊，而Science则相对较少人问津。因此，评价一个计算机视觉学者的水平，主要还是要看他在CVPR等顶级会议上的发表情况。𐟓ˆ 这种排名变化不仅反映了学术界对计算机视觉领域的重视，也为我们提供了一个新的视角来审视学术评价的标准。

「CIE优博风采」【CIE优博风采｜中国科学院自动化研究所万军：不忘初心，厚积薄发】万军，中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，北京市杰出青年科学基金获得者，国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项项目负责人，中国科学院对外合作重点项目负责人，IEEE Senior Member，Chalearn 理事会成员/顾问。从事智能视频分析与交互技术研究，发表学术论著90余篇（含ESI高被引1篇，最佳论文奖2篇，IET 高影响力论文1篇）,包括IEEE/ACM 会刊、CCF-A 等国际权威期刊/会议60 余篇（含一作/通讯IEEE TPAMI4篇、JMLR1 篇、IJCV2篇），Google Scholar 引用4700 余次（H-index 36）。受IEEE TPAMI 主编、多伦多大学Sven Dickinson 教授邀请以第一作者撰写首部多模态人脸防伪专著。担任人工智能和计算机视觉顶级期刊IEEE TPAMI（2018-2020）、IJCV客座编辑（2023-至今）、CCF A类刊物 IEEE TIFS编委（2024-至今）和ICME （2021-2023）/FG（2024）/ICPR（2024）领域主席，在领域顶级会议ICCV （2017、2021），CVPR （2019、2020、2023、2024）等国际顶级会议举办研讨会和比赛，累计吸引超过1600 支国内外队伍参赛，获得国内外广泛关注。获得2022年度中国图象图形学学会自然科学奖二等奖（第一完成人），第十三届北京青年优秀科技论文一等奖，北京地区2020 年广受关注学术成果优秀论文，国内外竞赛冠军5项。主持科技部、基金委（4项，含国际合作）、公安部、中科院以及华为、百度等项目20余项。网页链接

抓住人工智能的风口，考个证书吧！最近人工智能的风头正劲，医疗、金融、制造业等各个领域都在用人工智能技术。人工智能应用工程师的需求也在逐年增长。今天我就来聊聊如何抓住这个风口，考个人工智能工程师证书吧！证书背景 𐟓š 首先，咱们得了解一下这个证书的背景。为了贯彻落实国家的各种人才发展政策，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头制定了一个叫《人工智能从业人员能力要求》的标准。这个标准在2022年7月1日正式发布，然后根据这个标准，他们还开发了一些人工智能从业人员的培训项目。培训时间 ⏰ 具体的培训时间安排是这样的：《计算机视觉设计开发工程师》专项培训（工信部颁发）：2024年10月25日到10月29日，地点在成都，同时还有线上直播。《人工智能机器视觉应用工程师》专项培训（工业和信息化部教育与考试中心颁发）：同样在2024年10月25日到10月29日，地点也在成都，并且有线上直播。培训教师 𐟑袀𐟏늨🙦졥Ÿ𙨮�輦隷𗦝夺†两位大咖：北京航空航天大学的李老师，博士、副教授、博士生导师。他的研究成果发表在国际顶级期刊和会议上，主要研究机器学习和计算机视觉应用。北京理工大学的教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家等。他主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别等方面的研究。证书的好处 𐟌Ÿ 考了这个证书，好处多多：含金量高：证书由工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发，权威性十足。个人受益：有助于个人就业、升职、加薪。单位受益：可以促进单位招投标、资质申请、技术升级转型。总结 𐟓 总的来说，抓住这个风口，考个人工智能工程师证书绝对是个明智的选择。不仅可以提升自己的竞争力，还能为单位带来实实在在的利益。赶紧行动起来吧！

南科大于仕琪团队博士招生全攻略 𐟓š 实验室环境：我们提供一个充满合作与支持的学习环境，配备了充足的GPU资源，并鼓励学生参与国际学术会议。 𐟎﹥š士生的期望：我们期待博士生在计算机视觉领域的顶级会议和期刊上发表论文，并能够引领步态识别和步态分析领域的发展。 𐟓‹ 报名要求：申请者需具备硕士学位，并拥有良好的计算机编程基础。良好的英语写作能力是必备条件。硕士期间的GPA（满分4.0）需达到3.0以上。在计算机视觉领域以第一作者身份发表过论文。 𐟓… 报名方式：请于2024年11月通过南方科技大学研究生报名系统提交申请。 𐟌Ÿ 关注我们，获取更多升学信息！

上海AI实验室招募多模态大模型研究精英嘿，人工智能爱好者们！如果你对多模态大模型感兴趣，那么上海人工智能实验室的OpenCompass团队绝对值得你关注。我们正在招募实习和全职员工，机会难得，千万不要错过哦！团队概览 𐟓š OpenCompass团队专注于多模态大模型的研究与开发，目标是提升模型在真实世界复杂任务中的处理能力和泛化性。我们主要研究多模态大模型的推理能力、创造能力和具身场景能力，通过对大模型机理的分析和理解，探索创新算法。团队影响力 𐟌Ÿ 我们的团队在多模态大模型领域有着显著的影响力，积极参与国际顶级学术会议和期刊，发表了多篇高质量论文。我们希望吸引更多有志于在该领域做出贡献的人才加入我们。开放职位：多模态大模型评测工程师 𐟓Š 职责：负责多模态大模型评测框架的开发与维护负责多模态大模型榜单交付，及评测体系影响力建设为特定多模态任务或能力构建相应评测基准分析整理实验结果，清晰有效地报告和展示研究成果要求：硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化等相关专业扎实的机器学习基础，至少在计算机视觉/机器学习/自然语言处理等顶级会议期刊上发表过一篇论文优秀的代码能力，熟悉Python，掌握Pytorch等机器学习框架，有过较大规模项目开发及维护的经历开放职位：多模态大模型研究实习生 𐟎“ 职责：为前沿多模态能力构建评测及对齐数据，以推动多模态大模型的能力演进深入研究多模态大模型方向的前沿技术，重点关注评测、对齐等相关方向参与研发多模态大模型相关前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利要求：扎实的数据结构和算法设计基础，熟练掌握Pytorch深度学习框架，有大型开源项目经验优先熟悉大模型基础架构，算法基础扎实，了解LLM和VLM前沿进展、微调训练、性能评估及其下游应用优先以第一作者身份在国际顶级学术会议发表过至少一篇学术论文一周实习4-5天，持续6个月以上，有良好的英文读写能力和扎实的数学基础其他信息 𐟓 工作地点：上海（线下）如果你对这两个职位感兴趣，赶紧联系我吧！我们期待你的加入，一起在多模态大模型的领域探索更多可能性。让我们一起为人工智能的未来努力吧！𐟚€

𐟌Ÿ百度视觉技术部多模态大模型实习生招募𐟌Ÿ 𐟓㠦ˆ‘们在寻找对多模态大模型充满热情的实习生！欢迎对计算机视觉和深度学习领域感兴趣的同学加入我们的团队。工作地点位于上海。 𐟔 岗位职责：参与多模态大模型相关研究，发表高水平论文。 𐟎“ 职位要求：硕士或博士学位，对计算机视觉和深度学习有深入理解，熟悉深度学习框架（如PyTorch）。在多模态大模型或相关领域有研究或实践经验。在国际顶级会议或期刊（如TPAMI，IJCV，CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，ICML，ICLR等）上发表过论文或在投中。具备强大的文献阅读、算法实现能力和问题解决能力。能够全勤实习至少4个月。 𐟒𜠦ˆ‘们期待你：对视觉与多模态前沿算法有深入思考。对计算机视觉领域的技术有追求。 𐟎 我们提供：优厚的实习待遇。良好的工作氛围和指导。丰富的计算资源。 𐟓 欢迎感兴趣的同学投递简历，具体方式请查看评论区。

萨尔大学计算机视觉组：低排名下的高成就尽管萨尔大学在各类排名中并不显眼，但其计算机视觉与机器学习组却有着卓越的成就。该组由Bernt Schiele教授领导，隶属于马普所，虽然QS排名在601-610之间，但其在学术界和工业界的影响力却不容小觑。 𐟓š 学术经历： 2004-2010年：德国达姆施塔特工业大学，正教授 1999-2004年：瑞士苏黎世联邦理工学院，助理教授 1997-2000年：美国麻省理工学院，博士后研究员及访问助理教授 1994年：美国卡内基梅隆大学，访问研究员 𐟎�œ領𛥊诼š Schiele教授在顶级学术期刊和会议中担任重要职务，包括PAMI和IJCV的副主编，以及ECCV和ICCV等顶级计算机视觉会议的联合主席和程序主席。他领导的研究组以cityscapes数据集闻名于世。 𐟑袀𐟎“ 学生出路： Schiele教授的学生遍布全球顶尖高校和顶尖企业。在学术界，学生们任职于巴斯大学、代尔夫特理工大学、南京理工大学、斯图加特大学、慕尼黑工业大学、UIUC、罗切斯特大学、东京大学、北邮和苏黎世联邦理工学院（ETH）等知名高校。在工业界，学生们则在滴滴、华为苏黎世研究所、高通、Meta、谷歌和DeepMind等全球顶尖企业任职。特别值得一提的是，ETH的大牛Siyu Tang也是他的学生。萨尔大学的这个计算机视觉与机器学习组，虽然排名不高，但其在学术研究和人才培养上的成就却令人瞩目。

CVPR超Science，视觉新格局在学术界，期刊的排名和影响力一直是学者们关注的焦点。𐟔 当CVPR（计算机视觉与模式识别会议）的排名超过Science，仅次于Nature时，这无疑在学术界引起了不小的震动。𐟌Š 首先，我们要明确一点，Science在生化环材领域无疑是顶刊，但在计算机视觉领域，它的声誉却远不如CVPR。𐟌𑠨🙦˜拏为在计算机视觉领域，最顶级的科研工作往往发表在CVPR上，而不是Science。𐟏† 当评价一个计算机视觉学者的水平时，我们主要看他/她在CVPR、ECCV和ICCV这三大会议上的发表情况。𐟓ˆ 如果一个学者发表了一篇Nature和2-3篇CVPR，我会认为他/她非常厉害。但如果他/她只发表过一篇Nature，而没有任何CVPR的论文，我可能会对他的计算机视觉素养产生疑问。𐟤” 值得注意的是，虽然有人愿意用十篇CVPR去换一篇Science，但这并不是一个明智的选择。𐟤‘ 作为一个CV从业者，我们应该清楚，CVPR在计算机视觉领域的影响力和认可度是远超Science的。𐟌Ÿ 因此，当我们看到CVPR的排名超过Science时，我们应该认识到这是计算机视觉领域发展的一个重要信号。𐟓ˆ 它不仅反映了CVPR在学术界的影响力，也预示着计算机视觉领域的研究将更加深入和广泛。𐟌

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