某机构与UCLA公布受赠研究奖项及研究生奖学金获得者名单加州大学洛杉矶分校UCLA人性与人工智能科学中心宣布了其首届奖项的获得者。这些奖项旨在表彰那些践行该中心“研究人工智能AI社会影响”使命的研究人员。该奖项包括六项由赠款资助的研究项目和十二项某机构奖学金。该UCLA科学中心由某机构资助并设立于UCLA萨缪利工程学院旨在促进学术研究人员与某机构科学家之间的合作。奖项背景与评选某机构与UCLA于2021年10月启动了该科学中心并同步向UCLA全校教师征集研究提案以及某机构奖学金的提名。该中心的顾问组从55份提交的提案中选出了六项受赠奖获得者并从25份提名中选出了十二位某机构奖学金获得者。获奖者的研究都与该中心的核心主题——人工智能对人类社会整体的应用——紧密相连。某机构奖学金获得者及其研究方向这些奖学金为UCLA萨缪利学院选定的博士生提供最多两个学年的资助以支持他们开展独立的研究项目。这些获奖博士生在计算机科学、电子与计算机工程、机械与航空航天工程系学习。除了项目资助外他们还将被邀请申请到某机构实习。以下是获奖者名单、研究领域及导师陈向宁研究方向为自动化与高效机器学习例如自动识别高性能神经架构以及开发加速大规模预训练的优化器。导师Cho-Jui Hsieh范如超研究方向为低资源场景下的儿童自动语音识别以及非自回归的端到端自动语音识别模型。导师Abeer Alwan安东尼奥斯·吉尔吉斯研究方向为通信高效且保护隐私的机器学习以及统计机器学习中隐私与效用之间的权衡。导师Suhas Diggavi胡泽尼研究方向为用于建模大规模复杂图的更高效图神经网络以及基于图神经网络的可微分符号推理。导师Yizhou Sun黄子杰研究方向为基于图结构动态数据进行推理的深度学习以及对时空数据和知识图谱的建模。导师Yizhou Sun 和 Wei Wang迈克尔·克莱曼研究方向为表示学习、计算神经科学、机器学习与信息理论包括训练过程中可用信息与最优表示的演化。导师Jonathan Kao李念哈罗德研究方向从非对齐数据中学习视觉-语言对齐以及利用视觉-语言数据提升计算机视觉模型。导师Kai-Wei Chang孟涛研究方向为用于弥合自然语言处理与机器学习中分布差异的约束推理。导师Kai-Wei Chang乔一帆研究方向为通过全栈系统实现大规模机器学习训练的普及化开发涵盖机器学习算法与系统、操作系统及云基础设施的全栈解决方案。导师Harry Xu 和 Miryung Kim阿卡什·迪普·辛格研究方向为弥合移动系统与物联网中射频传感硬件与机器学习框架之间的差距。导师Mani Srivastava张伟彤研究方向为优化与机器学习特别是可解释与可问责的强化学习系统并设计面向实际问题的、可证明数据高效的算法。导师Quanquan Gu赵华静研究方向为开发新颖的、多感官驱动的机器人系统结合视觉与触觉感知实现灵巧操作控制与决策以支持安全的人机协作。导师Veronica Santos受赠研究奖项获得者及其项目受赠研究奖项的获得者将获得资金用于人工智能和机器学习的探索性项目。其中四个项目与AI在应对公共卫生挑战方面的潜在应用相关“生物医学中的知识图谱表示学习与应用”魏王“应用于心血管代谢疾病生物学发现的深度学习”Sriram Sankararaman, Paivi Pajukanta 和 Tzung Hsiai“利用电子健康档案衍生表型与遗传风险评分预测围产期抑郁症”Loes Olde Loohuis 和 Jeffrey Chiang“用于检测新型病原体和演化病毒变异的可扩展测序方法”Valerie Arboleda, Joshua Bloom, Eleazar Eskin, Chongyuan Luo 和 Leonid Kruglyak另外两个获奖项目则提出应用AI和机器学习满足其他社会需求“用AI对抗野火利用概率地理空间深度学习实现高保真野火模拟”Ertugrul Taciroglu 和 Mohamad Alipour“用于高效且鲁棒机器学习的核心集”Baharan MirzasoleimanFINISHED更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享