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别人的博士生涯！.CycleGAN作者朱俊彦获SIGGRAPH杰出博士论文奖.计算机视觉顶级会议ACMSIGGRAPH2018即将于8月12-16日在加拿大温哥华举行。.在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。.我们刚刚得到消息：毕业于加州大学伯克利分校的朱俊彦（Jun-YanZhu）获得了...
别人的博士生涯！.CycleGAN作者朱俊彦获SIGGRAPH杰出博士论文奖.计算机图形顶级会议ACMSIGGRAPH2018即将于8月12-16日在加拿大温哥华举行。.在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。.我们刚刚得到消息：毕业于加州大学伯克利分校的朱俊彦（Jun-YanZhu）获得了...
中心学习科学实验室陶丹荣获纽约州立大学校长杰出博士论文奖2020年4月21日，从纽约州立大学教育学院院长办公室获悉，中心学习科学实验室陶丹博士的博士论文“小学五年级课堂中知识建构实践的反思化结构生成”（ReflectiveStructurationofKnowledgeBuildingPracticesinGrade5ScienceClassrooms）获得2019-2020...
在获奖结果公布后，GAN发明者IanGoodfellow第一时间献上祝贺。.朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。.他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像问题的论文。.因此，他的研究对这个领域产生了重大影响。.他的...
朱俊彦博士论文封面，他的博士生导师为AlexeiA.Efros。以数据驱动的图像领域的一个关键问题是如何确保后的图像看起来真实。在论文的第I部分，朱俊彦采用一种判别方法来解决这类问题的一个案例，他训练一个分类器来评估图像的真度。
别人的博士生涯！.CycleGAN作者朱俊彦获SIGGRAPH杰出博士论文奖.计算机图形顶级会议ACMSIGGRAPH2018即将于8月12-16日在加拿大温哥华举行。.在大会...
近日，北京大学环境科学与工程学院要茂盛教授指导的博士毕业生李菁博士荣获2019年美国气溶胶研究协会（AmericanAssociationforAerosolResearch-AAAR）设立的SheldonK.Friedlander杰出博士论文奖。李菁于2019年10月14-18日在美国俄勒冈州...
纵向来看，IEEE计算智能学会优秀博士论文奖比中国的计算智能奖有效；横向来看，IEEE计算智能学会优秀博士论文奖高于杰出论文奖。对于那些初出茅庐的博士生来说，取得一个这样的奖项，对得到副教授一职有着很大的作用。
ICML2020杰出论文新鲜出炉！.昨日，国际机器学习顶会ICML2020于“线上”公布了本届大会的杰出论文奖，获此殊荣的一共有两篇：.《Tuning-freePlug-and-PlayProximalAlgorithmforInverseImagingProblems》，其中一作是来自北京理工的硕士生魏恺轩，其导师是北京理工大学付...
ACMSIGHPC杰出博士论文奖每年颁发一次，旨在奖励过去一年中高性能计算（HPC）领域的优秀博士论文，评估标准包括技术水平、研究意义、对理论和实践的潜在影响，以及整体质量。.这一奖项对全球各地以HPC为博士论文核心研究主题的学生开放。.今年，该...
别人的博士生涯！.CycleGAN作者朱俊彦获SIGGRAPH杰出博士论文奖.计算机视觉顶级会议ACMSIGGRAPH2018即将于8月12-16日在加拿大温哥华举行。.在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。.我们刚刚得到消息：毕业于加州大学伯克利分校的朱俊彦（Jun-YanZhu）获得了...
别人的博士生涯！.CycleGAN作者朱俊彦获SIGGRAPH杰出博士论文奖.计算机图形顶级会议ACMSIGGRAPH2018即将于8月12-16日在加拿大温哥华举行。.在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。.我们刚刚得到消息：毕业于加州大学伯克利分校的朱俊彦（Jun-YanZhu）获得了...
中心学习科学实验室陶丹荣获纽约州立大学校长杰出博士论文奖2020年4月21日，从纽约州立大学教育学院院长办公室获悉，中心学习科学实验室陶丹博士的博士论文“小学五年级课堂中知识建构实践的反思化结构生成”（ReflectiveStructurationofKnowledgeBuildingPracticesinGrade5ScienceClassrooms）获得2019-2020...
在获奖结果公布后，GAN发明者IanGoodfellow第一时间献上祝贺。.朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。.他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像问题的论文。.因此，他的研究对这个领域产生了重大影响。.他的...
朱俊彦博士论文封面，他的博士生导师为AlexeiA.Efros。以数据驱动的图像领域的一个关键问题是如何确保后的图像看起来真实。在论文的第I部分，朱俊彦采用一种判别方法来解决这类问题的一个案例，他训练一个分类器来评估图像的真度。
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