#高校人事# 【国务院任命!70后,任一流大学副校长】
据北航新闻网,根据中华人民共和国国务院人字〔2021〕236号文件,国务院2021年10月4日决定,#吕卫锋#任#北京航空航天大学#副校长(试用期一年)。
吕卫锋,教授、博士生导师、北京航空航天大学副校长。1972年1月出生,男,汉族,湖北洪湖人,中共党员,研究生学历,工学博士,1998年博士毕业于北京航空航天大学计算机系。1998年7月参加工作。历任北京航空航天大学计算机学院副院长、党委副书记、院长,软件学院院长,研究生院常务副院长,校长助理等职务。现任软件开发环境国家重点实验室副主任。目前是国家标准委员会专家组成员,国家科技平台标准化技术委员会委员,北京市信息化专家咨询委员会委员,中国电子学会理事会理事。中国软件协会副理事长、秘书长。
主要从事大数据挖掘理论与智慧城市应用研究工作。近年来先后主持完成国家973计划、863计划和航空基金等国家级研究与工程项目十余项,包括国家科技部863计划智慧城市 “城市多模式数据系统互联技术与支撑环境”课题等。开展面向城市海量多源数据挖掘与应用、多领域大型信息系统开发方法及理论等方面研究,已发表SCI/EI学术论文40余篇,国家发明专利6项 。在教学方面多年担任计算机学院本科生与研究生的主讲教师,现为北航计算机学院研究生开设“程序设计语言原理与实践”学位课程,为本科生开设“离散数学”学位课程。并作为第二作者编写、出版了高等学校计算机教材丛书“程序设计语言原理”教材一部。获国家科技发明二等奖1项,国家科技进步二等奖1项,省部级科学技术一等奖3项。主要研究方向:海量数据处理、算法及大型信息系统开发方法。
来源:北京航空航天大学
据北航新闻网,根据中华人民共和国国务院人字〔2021〕236号文件,国务院2021年10月4日决定,#吕卫锋#任#北京航空航天大学#副校长(试用期一年)。
吕卫锋,教授、博士生导师、北京航空航天大学副校长。1972年1月出生,男,汉族,湖北洪湖人,中共党员,研究生学历,工学博士,1998年博士毕业于北京航空航天大学计算机系。1998年7月参加工作。历任北京航空航天大学计算机学院副院长、党委副书记、院长,软件学院院长,研究生院常务副院长,校长助理等职务。现任软件开发环境国家重点实验室副主任。目前是国家标准委员会专家组成员,国家科技平台标准化技术委员会委员,北京市信息化专家咨询委员会委员,中国电子学会理事会理事。中国软件协会副理事长、秘书长。
主要从事大数据挖掘理论与智慧城市应用研究工作。近年来先后主持完成国家973计划、863计划和航空基金等国家级研究与工程项目十余项,包括国家科技部863计划智慧城市 “城市多模式数据系统互联技术与支撑环境”课题等。开展面向城市海量多源数据挖掘与应用、多领域大型信息系统开发方法及理论等方面研究,已发表SCI/EI学术论文40余篇,国家发明专利6项 。在教学方面多年担任计算机学院本科生与研究生的主讲教师,现为北航计算机学院研究生开设“程序设计语言原理与实践”学位课程,为本科生开设“离散数学”学位课程。并作为第二作者编写、出版了高等学校计算机教材丛书“程序设计语言原理”教材一部。获国家科技发明二等奖1项,国家科技进步二等奖1项,省部级科学技术一等奖3项。主要研究方向:海量数据处理、算法及大型信息系统开发方法。
来源:北京航空航天大学
#香港大学[超话]##新加坡留学[超话]##香港留学##香港研究生##新加坡留学#
申请『英港新商学院』GRE/GMAT成绩是不是必须?
☑️英国:申请商科,尤其是TOP院校,建议带成绩提交;商学院以外,基本不需要。
☑️香港:香港中文大学商学院必须要交GRE/GMAT;其余商学院可以不交(但是强烈推荐);非商学院不需要GRE/GMAT。
☑️新加坡:新加坡管理大学几乎所有项目必须要交GRE/GMAT,申请NUS、NTU商科建议带成绩提交;商学院以外,NUS计算机系硕士,比如MSCS必须要GRE。
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☑️新加坡:新加坡管理大学几乎所有项目必须要交GRE/GMAT,申请NUS、NTU商科建议带成绩提交;商学院以外,NUS计算机系硕士,比如MSCS必须要GRE。
首个步态识别框架OpenGait正式发布了!OpenGait由南方科技大学计算机系于仕琪科研团队开发,银河水滴公司予以支持。欢迎大家三连:使用,反馈和建议。项目主页:github.com/ShiqiYu/OpenGait
在复现步态算法或者设计识别算法时,相信大家都遇到过相同的问题:当你准备复现顶会论文,却需要从头搭建实验环境,手撸训练,评估代码。勤勤恳恳的写完后,又往往bug频出。当一些优秀的顶会算法开源后,复用代码时又修改得晕头转向。
OpenGait通过模块化的设计,代码高效且可复用,助你轻松复现论文,调参炼丹的路上,OpenGait值得你拥有!
第一版的开源步态识别框架OpenGait,主要特点如下:
我们提供了一个高效简单的BaseLine模型,搭配了tricks后,性能媲美SOTA。
OpenGait复现了4篇顶会的SOTA算法,取得相近甚至更高的结果。
支持分布式多卡训练,在大数据吞吐量的情况下提速20%以上;分布式多卡测试,跑完CASIA-B仅需15秒!(5485个序列,BaseLine,2 1080ti gpus),跑完OUMVLP仅需不到两分钟!(133780个序列,Baseline,8 1080ti gpus)。注:OUMVLP尚未整理,预计在下一版本推出,在当前版本也可轻松拓展,欢迎有能力的同学多多贡献代码!
支持混合精度训练,当gpu支持半精度时显存直接砍半,并提速20%~50%(视具体GPU型号而定)。
友好的可视化训练过程,支持Tensorboard可视化及日志记录,可自定义添加可视化内容。
支持多阶段训练及边训边测。
模块化设计,常规模型可以仅通过配置文件定义,主流的操作也可以通过配置文件客制化加载。
诸如优化器,调度器,损失函数,采样器等均可通过配置文件一键式部署。
支持组合损失函数。
当前版本仅支持剪影(silhouette)数据集的训练测试。我们期望能收到各位反馈,在公众号评论区,邮件,或者github中提出issue,留下你们迫切期望集成的功能,我们在下一个版本中更新。
OpenGait不仅仅是为了提供一个高效可拓展的步态研究框架,更多的是提供一个相对公平的评估框架,帮助模型发挥其真正的潜力。
主要贡献人:
博士生樊超
博士生沈川福
硕士生梁峻豪
特别感谢:
专注于步态识别技术的高科技公司银河水滴科技(北京)有限公司
在复现步态算法或者设计识别算法时,相信大家都遇到过相同的问题:当你准备复现顶会论文,却需要从头搭建实验环境,手撸训练,评估代码。勤勤恳恳的写完后,又往往bug频出。当一些优秀的顶会算法开源后,复用代码时又修改得晕头转向。
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我们提供了一个高效简单的BaseLine模型,搭配了tricks后,性能媲美SOTA。
OpenGait复现了4篇顶会的SOTA算法,取得相近甚至更高的结果。
支持分布式多卡训练,在大数据吞吐量的情况下提速20%以上;分布式多卡测试,跑完CASIA-B仅需15秒!(5485个序列,BaseLine,2 1080ti gpus),跑完OUMVLP仅需不到两分钟!(133780个序列,Baseline,8 1080ti gpus)。注:OUMVLP尚未整理,预计在下一版本推出,在当前版本也可轻松拓展,欢迎有能力的同学多多贡献代码!
支持混合精度训练,当gpu支持半精度时显存直接砍半,并提速20%~50%(视具体GPU型号而定)。
友好的可视化训练过程,支持Tensorboard可视化及日志记录,可自定义添加可视化内容。
支持多阶段训练及边训边测。
模块化设计,常规模型可以仅通过配置文件定义,主流的操作也可以通过配置文件客制化加载。
诸如优化器,调度器,损失函数,采样器等均可通过配置文件一键式部署。
支持组合损失函数。
当前版本仅支持剪影(silhouette)数据集的训练测试。我们期望能收到各位反馈,在公众号评论区,邮件,或者github中提出issue,留下你们迫切期望集成的功能,我们在下一个版本中更新。
OpenGait不仅仅是为了提供一个高效可拓展的步态研究框架,更多的是提供一个相对公平的评估框架,帮助模型发挥其真正的潜力。
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