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2023 NeurIPS （國際神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會）

全球AI 學(xué)術(shù)會議之一NeurIPS （Neural Information Processing Systems神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會）公布了2023年論文接收結(jié)果。創(chuàng)新奇智提出了一種從粗標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)粒度學(xué)習(xí)的新方法（PE-HCM），研究論文《Hyperbolic Space with Hierarchical Margin Boosts Fine-Grained Learning from Coarse Labels》被NeurIPS 2023成功接收。根據(jù)NeurIPS官方網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，2023年一共收到有效投稿論文12343篇，接收率為26.1%。

CVPR 2021 （國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別會議）

全球計(jì)算機(jī)視覺頂級會議CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）公布了2021年論文接收結(jié)果。來自創(chuàng)新奇智的論文 《Zero-Shot Instance Segmentation》成功被CVPR 2021接收。根據(jù)CVPR官方網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)，2021年一共收到有效投稿論文超過7500篇，最終1663篇論文被接收，接收率為27.3%。

ECCV 2020 （歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會議 ）

創(chuàng)新奇智有關(guān)少樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）的研究論文《Prototype Rectification for Few-Shot Learning》被全球計(jì)算機(jī)視覺頂會ECCV 2020接收為Oral論文，入選率僅2%。論文指出，少樣本學(xué)習(xí)的瓶頸在于數(shù)據(jù)稀缺引起的偏差，主要包括類內(nèi)偏差和跨類偏差，并提出相應(yīng)方法有針對性地減小兩項(xiàng)偏差。

2019 DAC（國際頂級設(shè)計(jì)自動化大會）

創(chuàng)新奇智發(fā)表論文《E?cient GPU NVRAM Persistence with Helper Warps》，提出一種方法，通過在GPU上使用NVRAM存儲的的事務(wù)處理系統(tǒng)，提升GPU性能，突破AI時代算力瓶頸。

2019 ICCV （國際計(jì)算機(jī)視覺大會）

創(chuàng)新奇智發(fā)表論文《HM-NAS: Efficient Neural Architecture Search via Hierarchical Masking》并獲workshop最佳提名，論文提出使用層級掩碼的搜索方法，讓模型訓(xùn)練更快、模型參數(shù)更少、模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更優(yōu)、對算力要求更低，只需要1-2塊GPU一天的訓(xùn)練，即可完成模型的訓(xùn)練生成。

國際頂級雜志《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》

創(chuàng)新奇智研發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)表論文《Deep Inception-Residual Laplacian Pyramid Networks for Accurate Single-Image Super-Resolution》提出了一種新的圖像超分辨率算法，能更快速提高圖像重建精度，在工業(yè)品瑕疵檢測、精密測量、商品識別等領(lǐng)域具有非常高的產(chǎn)業(yè)實(shí)用價值。