码住！NeurIPS系列Talk | Duke / MIT / UCB / JHU等新星云集, 九场学术盛宴伴你跨年！

上周我“门”刚刚发布了 NeurIPS 2020群星闪耀云际会·机构专场线上活动 的预热，短短七天时间，报名申请已经塞爆后台，再次感谢大家一如既往的支持鸭~（还不知道的快点 这里 复习！）

今天还要公布一个好消息——除了各家机构组团进行实时的线上分享和交流，还有一波同样优秀的小伙伴们也在史上接受率最低的NeurIPS中脱颖而出。

从12月3日开始，每周我“门”都会邀请至少一位来自世界顶级高校的助理教授/在读博士生，或是创新企业的机器学习方向牵头人，来到TechBeat技术社区，以系列Talk的方式与大家分享他们及其团队在本次NeurIPS中的精彩工作。

12月-1月

每周1-2场精彩Talk

尽在将门-TechBeat社区

www.techbeat.net

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Talk信息

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*开播日期默认为北京时间当晚20:00

01

杨幻睿

杜克大学电子与计算机工程系 在读博士生

时间：12月3日 (周四) 

主题：DVERGE，通过“缺陷”多样化构建鲁棒集成深度学习模型 (Oral)  

杨幻睿本科毕业于清华大学电子工程系，目前是美国杜克大学电子与计算机工程系博士四年级在读学生，师从李海老师和陈怡然老师。

主要研究方向为利用稀疏、量化等方式压缩神经网络模型提升运行效率，以及评估并增强深度学习模型的鲁棒性，以期得到即高效又鲁棒的适用于部署在现实世界中的深度学习模型。

02

彭厚文

微软亚洲研究院 多媒体组研究员

时间：12月11日 (周五) 

主题："百里挑一"，基于优先路径蒸馏的网络结构搜索

彭厚文现在是微软亚洲研究院多媒体组研究员。他的研究兴趣包括神经网络结构搜索与设计、视频目标跟踪、分割与检测、视频内容检索，以及显著物体检测等。

他曾在领域内多个学术会议和期刊上发表过论文，其中包括TPAMI的Featured Paper；同时，也在多个领域内的竞赛中获得过冠亚军，比如，他曾在VOT2019-RGBD Track中获得第一名。在2018年加入微软亚洲研究院之前，他曾是高通研究院的高级工程师。

他于2016年获得中国科学院自动化研究所的博士学位，并于2015年至2016年作为Research Scholar在Temple University研究学习。

03

姚权铭

第四范式(香港)  高级科学家

清华大学电子系 助理教授

时间：12月17日 (周四) 

主题：知识图谱嵌入的自动化学习

姚权铭博士现在是第四范式（香港）高级科学家。他创建了公司的机器学习研究团队，主持、负责该团队的日常研究工作。

他于2018年在香港科技大学计算机系取得博士学位，研究兴趣主要在机器学习，优化算法，和自动化机器学习。

他是40多篇国际一流机器学习会议和期刊论文的作者；工作被30+ IEEE Fellow，以及图灵奖得主Bengio教授引用；NeurIPS 2018论文为当年10大高引论文之一。最后，他的工作获得过诸多奖项的认可：福布斯 30 Under 30精英榜（中国区），吴文俊人工智能学会优秀青年奖，香港科学会优秀青年科学家，和谷歌全球博士奖研金。

04

梅洪源

约翰霍普金斯大学计算机科学系 在读博士生

时间：12月24日 (周四) 

主题：用一个“神经”了的Hawkes process对事件序列建模

梅洪源，约翰霍普金斯大学计算机科学系博士在读，师从Jason Eisner教授，Bloomberg Data Science PhD Fellowship 2018-2021获得者。

主要的研究方向是序列模型（sequential modeling），目前专注于时间序列模型（time series modeling）；也对自然语言理解和生成有所涉猎。

研究工作发表于主流机器学习相关会议（AAAI、ICML、NAACL、NeurIPS），并曾被媒体（Bloomberg、Fortune）报道。

05

李昀烛

麻省理工学院计算机系 在读博士生

时间：12月30日 (周三) 

主题：基于深度学习的动力学建模、物理系统推断和机器人操作

李昀烛是MIT EECS四年级在读博士生，师从Antonio Torralba和Russ Tedrake教授。本科毕业于北京大学，曾在斯坦福大学人工智能实验室和英伟达机器人实验室实习。

他的研究方向是计算机视觉、机器学习和机器人领域的交叉，主要关注基于深度学习的机器人动力学建模和多模态感知。他希望自己的研究能够使机器人更好地感知环境，并在动态环境中做出更好的决策。

他曾获得Adobe Research Fellowship和NVIDIA Graduate Fellowship Finalist。他的工作发表于Nature、CVPR、NeurIPS、ICRA等顶级期刊和会议，并被多个主流媒体如BBC、CNN、Forbes、TechCrunch等报道。

06

杜少雷

华盛顿大学计算机与工程学院 助理教授

时间：1月7日 (周四) 

主题：超宽神经网络与神经切向核

杜少雷博士现任华盛顿大学计算机与工程学院助理教授。其研究方向为深度学习，强化学习和表示学习的基础理论。

他于2015年在加州大学伯克利分校获得本科学位，2019年在卡耐基梅隆大学机器学习系获得博士学位，并于2019年至2020年在普林斯顿高等研究院数学学院任博士后。

他的博士论文获得ACM最佳博士论文奖提名以及AAAI SIGAI博士论文奖提名。他已在机器学习顶级会议COLT, ICML, ICLR, NeurIPS等发表三十余篇论文，并在这些会议中任领域主席。

07

张冬

南京理工大学计算机科学与技术系 在读博士生

时间：1月14日 (周四) 

主题：基于因果干预的弱监督语义分割

张冬，南京理工大学智能媒体分析实验室博士生，师从国家杰青唐金辉教授。2018年9月至2020年9月国家公派留学至新加坡南洋理工大学MReal实验室，跟随张含望教授。主要研究方向为目标检测、语义分割。

08

李家琛

加州大学伯克利分校机械工程系 在读博士生

时间：1月21日 (周四) 

主题：多智能体交互系统中的动态关系推理

李家琛，加州大学伯克利分校五年级博士生，主要研究方向包括机器学习，图神经网络，计算机视觉等方法，以及它们在自动驾驶，机器人，多智能体关系推理，行为预测和决策规划等问题中的应用。

他在NeurIPS、ICRA、IROS、TITS等多个机器学习/机器人/智能交通系统领域的顶级会议/期刊发表论文十余篇，并担任多个期刊和会议的编委及审稿人。

个人主页： https://jiachenli94.github.io/

09

石冠亚

加州理工学院计算与数学科学系 在读博士生

时间：1月28日 (周四) 

主题：在线优化、控制和学习的结合：鲁棒性和复杂度分析 

石冠亚本科毕业于清华大学，目前在加州理工学院计算与数学科学(CMS)系的控制与动力系统(CDS)方向攻读博士学位。

他的主要研究方向是控制理论和机器学习的结合，以及在真实世界复杂动力系统中的应用。

他在ICRA、L4DC、NeurIPS、RAL等多个机器人、控制和机器学习的顶级会议/期刊发表论文十余篇，研究成果多次被雅虎新闻、ImportAI、Engadget、Caltech新闻等多家媒体报道。他曾先后在商汤科技深度学习算法组和英伟达AI算法组实习。

个人主页： www.gshi.me

10

康国梁

卡内基梅隆大学计算机学院 博士后

时间：2月4日 (周四) 

主题：领域自适应语义分割和物体识别

康国梁于2019年3 月从悉尼科技大学获得计算机博士学位，导师为杨易教授。目前是卡内基梅隆大学计算机学院博士后，导师是Alexander Hauptmann。

他的研究兴趣和方向包括深度学习，无监督域适应，语义分割和视频分析。他在国际顶级期刊（TPAMI等）和顶级会议（NeurIPS, CVPR, ICCV, ECCV, AAA, IJCAI等）发表文章16 篇。

更多有关Talk的详细信息，

敬请期待日后我“门”的独家推送~

温馨提示

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1. 每场Talk将在指定时间准时在

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2. Talk上架后可反复观看学习，在社区产生更多的互动行为赚取i豆即可用于下载pdf资料；

3. 欢迎在Talk页面的【交流区】进行提问，嘉宾看到会亲自回复你哦~

4. 关注“ 将门创投 ”公众号，Talk宣传提醒不错过 ↓ 

 

最后，

还没报名机构专场的小伙伴要抓紧时间咯

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