人工智能|刚刚，10位青年学者获达摩院青橙奖，钟南山寄语，最小获奖者28岁( 二 )
冷静文是上海交通大学计算机系长聘教轨副教授 ， 来自江西宜春 。 他的研究方向是面向人工智能的系统结构设计与优化 。
杨诗武（北京大学）：他发展了研究波方程的向量场方法 ， 部分解决了带电粒子渐近衰减这个古老的猜想 。
杨诗武是北京大学北京国际数学研究中心助理教授 ， 研究双曲型偏微分方程和广义相对论 。 他是湖北黄冈人 ， 以数学家的身份研究宇宙和黑洞 。
杜子东（中国科学院计算技术研究所）：他的架构深度学习处理器 ， 能高效处理广泛深度学习算法 。
杜子东来自河南南阳 ， 是一位中科院计算所副研究员 ， 他的研究方向是人工智能体系结构 。 杜子东的研究团队采用非精确方法设计电脑架构 ， 发现核心运算部件能耗节约了大概一半左右 。 这些方法结合起来 ， 推动高能效深度学习处理器架构的产生 ， 这些架构最后产生了一系列的芯片 。
赵保丹（浙江大学）：她探索了钙钛矿材料中的能量损耗机理 ， 实现了更加高效环保的新型光电器件 。
赵保丹是浙江大学研究员 ， 1991年出生于江苏徐州 ， 她的研究方向是新型半导体材料在光电中的应用 。 赵保丹以制备简单、成本低廉的新方法突破了钙钛矿LED效率的世界纪录；还利用锡代替铅的手段降低了钙钛矿太阳能电池的毒性 。 她希望可以建设世界一流的光电子科学实验室 ， 坚持原创研究 ， 做出有影响力有代表性的工作 。
何向南（中国科学技术大学）：他聚焦个性化推荐 ， 为信息过载精准施策 。
何向南是中国科学技术大学教授 。 他的研究方向是大数据分析与挖掘 ， 具体包括推荐系统、信息检索、数据挖掘、机器学习、多媒体内容分析等 。 他在青橙奖答辩会上的演讲主题是“个性化推荐 ， 更好地连接人与信息” 。
黄高（清华大学）：他发明了新型神经网络架构 ， 推动了深度学习的基础研究与技术应用 。
黄高是清华大学自动化系助理教授 ， 出生于湖南长沙 ， 他的研究方向是机器学习、深度学习、计算机视觉、强化学习 。 黄高的代表性工作密集连接卷积网络（DenseNet）模型 ， 获得了2017年CVPR最佳论文奖 ， 图灵奖获得者、卷积神经网络之父Yann LeCun教授在他的大会报告中将DenseNet与VGG、GoogleNet、ResNet并列为当前四种主流的深度网络 。 这个工作在2018年还获得了首届世界人工智能大会最高奖SAIL奖 。 单篇论文被引超过一万次 。 他的研究理想是让深度学习像人脑一样高效 ， 仿人脑的动态神经网络将出现200倍算力提升 。
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