Wang Yaoqing Esther Yu (dos jóvenes académicos destacados)
I. Wang Yaoqing: un destacado representante en el campo de la visión por ordenador.
Wang Yaoqing es uno de los representantes destacados en el campo de la visión por ordenador. Los resultados de su investigación en este campo han atraído mucha atención, especialmente en la detección de objetos y segmentación de imágenes. Ha ganado muchos premios internacionales, incluido el premio ACMSIGGRAPHAsia Best Paper Award, IEEE Conference Complutension y PatternRecognition Best Paper Award, etc.
1.1 Dirección de investigación
Los intereses de investigación de Wang Yaoqing incluyen principalmente la visión por computadora y el aprendizaje automático. Su investigación involucra detección de objetivos, segmentación de imágenes, reconocimiento facial, estimación de pose y otros aspectos. Los resultados de su investigación se utilizan ampliamente en inteligencia artificial, conducción autónoma, seguridad y otros campos.
1.2 Resultados de la investigación
Los resultados de la investigación de Wang Yaoqing incluyen muchos artículos y patentes de alto nivel. El algoritmo de detección de objetivos de la serie YOLO basado en el aprendizaje profundo se ha convertido en uno de los algoritmos más clásicos en el campo de la detección de objetivos. También propuso un algoritmo de segmentación de imágenes basado en campos aleatorios condicionales y logró resultados notables en el campo de la segmentación de imágenes.
1.3 Pasos de operación
En el campo de la visión por computadora, el aprendizaje profundo es un medio técnico muy importante. Si quieres aprender aprendizaje profundo y visión por computadora, puedes seguir los siguientes pasos:
1.3.1 Aprende el lenguaje de programación Python
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados En el campo de la visión por computadora y el aprendizaje profundo. Aprender Python puede ayudarle a comprender mejor los principios de la visión por computadora y el aprendizaje profundo.
1.3.2 Aprendizaje del marco de aprendizaje profundo
El marco de aprendizaje profundo es una herramienta importante para implementar algoritmos de aprendizaje profundo. Los marcos de aprendizaje profundo más utilizados incluyen TensorFlow y PyTorch.
1.3.3 Aprender algoritmos de visión por computadora
Aprender algoritmos de visión por computadora puede ayudarlo a comprender mejor los principios y la implementación de la visión por computadora. Los algoritmos de visión por computadora de uso común incluyen detección de objetivos, segmentación de imágenes, reconocimiento facial, etc.
2. Esther Yu: una destacada representante en el campo de los nanomateriales.
Esther Yu es una de las representantes destacadas en el campo de los nanomateriales. Los resultados de su investigación en este campo han llamado mucho la atención, especialmente en la síntesis y aplicación de nanomateriales. Ha recibido numerosos premios internacionales, incluido el premio TR35 Young Scientist del MIT y el premio al mejor artículo en el campo de los nanomateriales.
2.1 Dirección de investigación
La dirección de investigación de Esther Yu incluye principalmente la síntesis y aplicación de nanomateriales. Su investigación involucra el diseño estructural, métodos de síntesis y caracterización del desempeño de nanomateriales. Los resultados de su investigación se utilizan ampliamente en energía, protección ambiental, biomedicina y otros campos.
2.2 Resultados de la investigación
Los resultados de la investigación de Esther Yu incluyen muchos artículos y patentes de alto nivel. Propuso un método de síntesis de nanomateriales basado en estructuras organometálicas que puede lograr un control preciso de los nanomateriales. También propuso un fotocatalizador basado en nanomateriales que puede degradar eficazmente los contaminantes orgánicos.
2.3 Pasos de operación
Si quieres aprender la síntesis y aplicación de nanomateriales, puedes seguir los siguientes pasos:
2.3.1 Aprender química y materiales Conceptos básicos de la ciencia.
Aprender los conceptos básicos de la química y la ciencia de los materiales puede ayudarte a comprender mejor la estructura y las propiedades de los nanomateriales.
2.3.2 Conocer los métodos de síntesis de nanomateriales.
El método de síntesis de nanomateriales es la clave para conseguir un control preciso de los nanomateriales. Aprender los métodos de síntesis de nanomateriales puede ayudarlo a dominar mejor la tecnología de síntesis de nanomateriales.
2.3.3 Aprender las aplicaciones de los nanomateriales
Aprender las aplicaciones de los nanomateriales puede ayudarle a comprender mejor las aplicaciones de los nanomateriales en energía, protección ambiental, biomedicina y otros campos.