西浦人工智能产业研究院

西浦人工智能产业研究院

研究院简介:

在大数据、虚拟现实等人工智能产业的蓬勃发展的背景下,为了进一步促进政产学研深度合作,创新高校服务地方和产业的科技体制,推动西交利物浦大学与政府、企业协同创新,以可持续发展机制构建提升科技研发能力、加快科技成果转化、服务区域经济发展的开放创新平台,实现科技、人才、学科、产业四位一体全面提升,西浦于2017年正式成立了人工智能产业研究院(AI-URC)。

AI-URC架构如下, 采用顾问、教学委员会、国际技术咨询委员会项相结合的管理机制,整合西安交通大学和利物浦大学的优质资源,充分发挥自身国际化的特点与优势,旨在加强人工智能学术研究与其相关产业之间的联系。院内包括苏州市认知计算应用技术重点实验室、苏州市新能源技术重点实验室、虚拟工程实验室3个重点实验室、1个物联网研究中心,和1个智能计算与金融科技实验室。AI-URC积极营造开放、融合、创新的科研环境,并鼓励支持学生想法,鼓励学生创业,辅助学生实现从理论向实践的转变。

并且,研究院也成立了人工智能培训中心,提供文凭、培训方面的服务,促进当地专业人员对AI的认识,提升所在地区在该领域的专业能力。实验室也非常乐意为企业提供相关支持,服务有需求的中小企业,回馈社会

西浦AI开源创新平台:

西浦AI开源创新平台是为了聚焦人工智能重点细分领域,充分发挥高校,行业领军企业、研究机构的引领示范作用,有效整合技术资源、和产业链资源,持续输出人工智能核心研发能力和服务能力。

这平台重点聚焦在智能视觉、视觉计算、人工智能基础和通用技术。任务重点基本都聚焦在这几个方面:

一是提供底层关键技术和共性技术的支持;二是将平台作为产业链上下游紧密合作的纽带,助力产业生态体系的构建;三是希望将开放平台打造成众创空间、孵化器的角色,帮助传统企业转型升级,辅助初创企业成长等等。

西浦AI开源创新平台主要包含了:

1. 我们近2年在AI顶级会议CVPR,AAAI,ECCV都发表了科研成果,为了让科研成果更好的服务当地产业,我们会在此平台介绍我们的成果和如何下载开发的开源代码。

2. 我们也欢迎广大AI开发者上传与分享 他们的成果与开源代码。

3. 我们成果的开源代码也已开始部署在了西浦GPU算力集群,并通过浪潮的AI station软件平台来便于本地企业来获取和使用我们最新的研究成果。

成果介绍和开发的开源代码下载地址:

1. 基于强化学习的视频目标物体跟踪和分割, 该工作发表于CVPR 2020。

开源代码地址: https://github.com/insomnia94/FTMU

开发者或团队:肖继民副教授

2. 端到端的弱监督图像语义分割,我们的方案可以实现端到端的训练过程。

开源代码地址:https://github.com/zbf1991/RRM

开发者或团队:肖继民副教授

3. 基于生成对抗网络的风格归一化生成对抗分类器 ,该工作发表于BICS-2018会议,并获得最佳学生论文奖.扩展版本发表于国际杂志Cognitive Computation 2019.

开源代码地址:https://github.com/falconjhc/SNGAC

4. 端到端贝叶斯非参数化深度变分混合模型,该工作主要解决无监督学习中的样本生成和聚类,发表于顶会ICDM2019。

开源代码地址:https://github.com/zzy8989/VSB-DVM

5. 基于层级注意力网络,标题导向的注意力机制以及标签关系语义正则项的多标签分类和文本自动标注模型,该工作先后发表于顶会NAACL 2019和期刊IEEE Trans.NNLS 2020。

开源代码地址:https://github.com/acadTags/Automated-Social-Annot…

6. 利用金字塔双层级综合注意力模型,主要解决人体姿态估计任务中网络对预训练依赖严重,结构对特征提取及蒸馏能力较弱的问题,该研究发表于顶会ACM MM 2020。

开源PyTorch代码地址:https://github.com/ssr0512/PGA-Net

7. 基于概率主题模型特征和远程监督的社会标签概念图谱的自动构建模型,该工作发表于国际期刊Information Sciences 2020。

开源代码地址:https://github.com/acadTags/Tag-Relation-Learning

广大AI开发者上传与分享(他们的成果与开源代码):

请广大AI开发者把分享发到SAT@xjtlu.edu.cn 邮箱,经专家核实我们会把代码分享公布在此栏目。也希望各位专家与学者多多分享你们伟大成果。谢谢。