神仙打架!清华公布2020特奖候选人名单,有人三篇顶会一作,还有人…
- 2020 年 10 月 26 日
- AI
作者 | 陈大鑫
清华一年一度的神仙打架又要开始了!
年龄分布
特奖候选人们的年龄集中于21周岁上下,其中3人20岁,10人21岁,2人22岁。
GPA排名分布
从清华小五爷园数据分析来看,特奖候选人的推研GPA主要分布在3.49-3.89之间,最高为3.89。
科研状况
科研一向是特奖候选人的一大特色,今年也不例外,特奖候选人有着各式各样的科研经历。
汇总来看,候选人有5人以第一作者身份(含共同第一作者、通讯作者)在相应领域发表论文,3人曾在国际会议上进行报告。有1人获得过挑战杯全国特等奖,1人获得过挑战杯首都特等奖。
图源:清华小五爷园(已经授权)
图源:清华小五爷园(已经授权)
电子系 刘泓
刘泓高中毕业于黑龙江省哈尔滨市三中,目前在清华大学无75班,前三年推研成绩年级2/278。
刘泓 以第一作者身份在ICML 2019 、CVPR 2019 等主会议上发表论文,同时为清华大学计算机学科推荐A类学术会议期刊审稿人。
刘泓开创性地将对抗样本和迁移学习结合起来,这篇论文在ICML 2019上以Long Talk形式被接收(第一作者),得到了审稿人的一致好评“novel and creative”。
论文标题:《Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》
他虽然还只是研究新人,但他的论文已经有了累计75次引用。
另外在清华电子系主任汪玉教授的指导下,刘泓认识到,当前迁移学习算法对于实际应用(如自动驾驶)中常见的数据连续变化问题存在空缺。他从这个问题出发,在汪玉教授和龙明盛副教授的指导下,开始研究连续目标数据的适配问题。
最终在他经历了一年多零产出的瓶颈期之后,这篇论文以第一作者被NeurIPS 2020被接收。
NeurIPS 2020被接受论文
汪玉教授
第一次走出国门对我来说是难忘的经历也是挑战,前往ICML现场做20分钟口头报告,给台下的上百个同行们讲解自己的工作,让我有一种代表清华精神的使命感。
刘泓表示道。
计算机系 张晨
张晨,右四 图源:清华大学新闻网
ps:全球超级计算大会(Supercomputing Conference,简称SC)是国际超算领域的顶级会议,SC比赛是超级计算机领域的顶级赛事。
我是在初二时才接触计算机编程,当时市北区组织了一个中学生组编程比赛,我就报名了,在老师的培训和指导下,我觉得编程很好玩,后来越来越感兴趣。
当时在五十三中读初中的张晨凭借较高的综合素质,直升青岛二中。进入高中后,张晨便参加了学校的信息学奥赛队。
在高一、高二这两年间,张晨花了较多的时间和精力,跟着老师钻研计算机编程。
在参加16年全国信息学奥赛之前,她还参加了清华大学的信息学体验营。在这次体验营中张晨获得了非常不错的成绩,这也是她之后能拿到清华一本线录取优惠券的重要因素。
交叉信息院 吕欣
吕欣高中生活照 图源每日甘肃
就在大一下学期,在姚班必修课程《计算理论》课上,听段然老师娓娓道来计算理论研究的对象,以及这个领域的终极问题:探究计算机能力的边界。
我深深地被课程的内容所吸引,清醒认识到人类已经从数学上证明了计算机的能力是有边界的,存在一些计算机无法解决的问题。 这是我接触“计算理论”这一个学科的开端。
带着强烈的信念冲击,我迫不及待地希望能够参与到这个领域的研究中。
吕欣表示道。
王雷捷 新雅书院
王雷捷曾说,选择清华是因为他想在自由思想、独立精神的熏陶下,拓宽智识与见解、培养德育与体育。而选择新雅书院,则是因为向往的文理通识教育在那里以“小而精”的形式得到呈现。
希望遇见更好的自己,一个不再体渣、不再只学习的我,一个名副其实的清华学子。
事实证明确实如此,王雷捷曾入选计算机系学术新星计划,在唐杰教授指导下,研究基于社交网络的推荐算法。
在研究中他注意到:
一方面,人工智能算法因追求准确和高效而日益复杂,其可解释性变弱;
另一方面,随着推荐算法的广泛应用,人们迫切要求对推荐算法的机制更多解释,从而更好地界定数据来源、保护个人隐私。算法需要放在社会的语境中考量,方能更好地服务于社会。
他表示道:
一路走来,我深感教育机会之于个人成长的重要性。新雅以育人为先的宗旨,也促使我在实践中不断探索教育这个话题。
最后,祝以上各位答辩成功。
注:以上候选人信息来源清华小五爷园、清华大学信息门户公示材料、互联网等。
本文大部分信息已经过清华小五爷园授权,链接:
//mp.weixin.qq.com/s/QbTcSWVHYRaEPyPdH4i3EQ
AI科技评论本次联合【机械工业出版社华章公司】为大家带来15本“新版蜥蜴书”正版新书。
在今天(10月24日)头条文章留言区留言,谈一谈你对本书内容相关的看法和期待,或你对机器学习/深度学习的理解。
AI 科技评论将会在留言区选出 15名读者,每人送出《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)》一本(在其他公号已获赠本书者重复参加无效)。
活动规则:
1. 在今天(10月24日)头条文章留言区留言,留言点赞最高的前 15 位读者将获得赠书。获得赠书的读者请联系 AI 科技评论客服(aitechreview)。
2. 留言内容会有筛选,例如“选我上去”等内容将不会被筛选,亦不会中奖。
3. 本活动时间为2020年10月24日 – 2020年10月31日(23:00),活动推送内仅允许中奖一次。
NeurIPS 2020论文接收列表已出,欢迎大家投稿让更多的人了解你们的工作~
点击阅读原文,直达NeurIPS小组~