List

誠徵一起打世界杯的研究夥伴!

十一年來,我們持續專注在各種視覺訊號上的機器學習研究。因為我們看到也相信這是一個必然的趨勢:視覺感應器量與種類持續劇增!很難想像我們的研究會由新聞視訊、影像搜尋逐漸進展到監控、人臉辨識、醫學影像、衛星影像、無人機、3D點雲(LiDAR、RGB-D)、甚至是工業智能、機器手臂視覺。 我們專注在這些技術對於產業(或是個人)可以帶來的efficiency、productivity、跟safety。

我們在乎研究產出的實質影響力。除了論文的發表之外,很高興這些工作也大大貢獻在國際大型研究競賽、產品、成立新創公司上。

未來的十年,必定更加的精彩!

我們渴望勇敢的研究夥伴加入我們。專職研究人員博士後博士生等。歡迎來現場跟我們聊聊!

或是參考我的FB網頁。或是關於團隊的各種報導

  Category: Diary

1 2 3
December 16th, 2018

Keep Recruiting for Machine Learning Research Partners for Numerous Visual Sensors

誠徵一起打世界杯的研究夥伴! 十一年來,我們持續專注在各種視覺訊號上的機器學習研究。因為我們看到也相信這是一個必然的趨勢:視覺感應器量與種類持續劇增!很難想像我們的研究會由新聞視訊、影像搜尋逐漸進展到監控、人臉辨識、醫學影像、衛星影像、無人機、3D點雲(LiDAR、RGB-D)、甚至是工業智能、機器手臂視覺。 我們專注在這些技術對於產業(或是個人)可以帶來的efficiency、productivity、跟safety。 我們在乎研究產出的實質影響力。除了論文的發表之外,很高興這些工作也大大貢獻在國際大型研究競賽、產品、成立新創公司上。 未來的十年,必定更加的精彩! 我們渴望勇敢的研究夥伴加入我們。專職研究人員、博士後、博士生等。歡迎來現場跟我們聊聊! 或是參考我的FB、網頁。或是關於團隊的各種報導。

July 27th, 2018

低解析人臉辨識跟解析度放大 (Very Low-Resolution Face Hallucination and Recognition)

Low-resolution face hallucination (or recognition) is a common need for security reasons as the captured suspect of interest is generally […]

June 9th, 2018

Collaborative Work Highlighted in Microsoft Research Blog

與外部單位的合作,時常會讓我們有意想不到的收穫,以及擴張多樣性的思考空間。MSRA Outreach團隊將我們這兩年的合作成果發表在Microsoft Research的網誌上。 也感謝微軟亞洲研究院 (MSRA) 這十年來的持續支持,讓我們可以不斷探索前瞻技術的各種可能,並且有機會貢獻在微軟的產品上。 Hsu noted, “This idea was developed during our previous collaboration on XiaoIce with Ruihua Song, […]

February 6th, 2018

Year End Party for the Amazing 2017!

在台北最大的成就就是能與這些最棒的夥伴一起工作。 2017對團隊是充滿驚奇的一年。我相信2018會有更多的突破與驚喜。 我一直主張我們有高質量,世界級的機器智能研究團隊,當然機會,影響力也是全球的。團隊的畢業生有的加入台北新創,有的選擇出國任職,有的留在傳統電子業。我相信接下來會發揮更大的影響力! 我們持續尋找博士後研究(postdoc)、專職研究助理加入團隊,歡迎願意投入前瞻視覺智能研究,善用高效能運算資源、以及與國際研究團隊合作的博士畢業生加入。目前科技部薪資已鬆綁,加上企業贊助款,可以有相當的彈性。 同時也感謝各位產業界已經長官們的支持跟協助。 我們致力於發揮自己最大的能力與影響力。參考最近TVBS 「世界翻轉中」的報導,詳述我們如何培養世界級的人才。

October 25th, 2017

Technical Debt — 沒有白吃的午餐

  十月初Intel副總兼CTO Amir Khosrowshahi 來台,有機會交流。Amir說明Intel在未來智能服務的定位。其中提到了NIPS 2015 Sculley的論文中 “Technical Debt” (技術債)的概念。 很有趣的一個名詞,用來解釋天下沒有白吃的午餐 — 智能化當然是相當重要的未來,但是也得搭配其他不可或缺的要件。  很快的把Sculley的論文看了,主要討論智能元件上線之後,對於線上的工程系統有怎樣的工程挑戰:比如說如何維持特徵值擷取版本,過多的特徵值,訓練模型的版本等等。 值得工程人員關注。  其中最有意思的是這張圖,核心智能(機器學習或是深度學習)常常只是工程系統中的一小部分,為了讓整個服務可以完整的運行,還有其他重要配合的工程部分,例如資料收集、清理、運算資源管理、運算平台、監控服務等。Intel想提供圖一上的大部分,不是只有ML核心。  每個有價值的垂直領域,都有專業的知識,需要時間、成本累積。從一年多前開始跟醫學領域的人一起合作,完全可以感受到跨領域的挑戰,令人戰戰兢兢。  技術債可以用(素質好)的人力彌補,例如挖角、併購,但是價格高。  同樣的,對於非以IT技術擅長的產業,即時是獲利非常良好的隱形冠軍們,要智能化在公司內部開始產生效益,也需要相當的時間跟花費(同樣的,有許多技術債得償還)。當然,經營層的決心是最關鍵的。  這也可能是許多(新創)公司的機會所在。尤其是專注服務於產出大量資料,以及資料單位價值高的幾個領域:例如製造、能源、健康醫療、交通、IT等,都是值得大量投資智能技術的領域。 […]

August 20th, 2017

Technical Talk in Dell Technology Forum 2017 — AI Developments and Opportunities

Thanks for the invitation from Dell Taiwan. It’s my great pleasure to share our thoughts and ongoing works in deep […]

August 20th, 2017

Amazing Year in IBM TJ Watson (IBM 華生研究中心的夢幻旅程)

It’s official that I had ended my very pleasant and amazing 1-year sabbatical leave in IBM TJ Watson Research Center, […]

August 20th, 2017

Presenting in Media Event: 商業週刊演講會 — 機器智能的在地機會

  In the Saturday afternoon (August 12, 2017), I will had a public sharing –regarding the current developments of deep […]

July 2nd, 2017

Publications vs. Industry Needs (發表學術論文跟產業脫節?)

It’s interesting to see that the number of attendees grow sharply in the past few years — especially those from […]

June 9th, 2017

Team management, productivity, and appreciation

How to make a team of two dozens excellent students competitive and motivated? I am always wondering how my students […]