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小熊回收站|UCLA教授朱松纯被曝回国任教清华，曾创办湖北莲花山研究院

近日 ， 现任美国洛杉矶加州大学（UCLA）统计系与计算机系教授 ， UCLA 计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任的朱松纯 ， 被曝即将回国入职清华大学任教 。 据清华大学《拟聘新进校人员公示名单》公示消息显示 ， 朱松纯将入职的是清华大学自动化系 ， 职务为教研系列教授 。
小熊回收站|UCLA教授朱松纯被曝回国任教清华，曾创办湖北莲花山研究院图 | 朱松纯（来源：朱松纯百科）
据了解 ， 朱松纯出生于湖北省鄂州市 ， 他是全球著名计算机视觉专家、统计与应用数学家、人工智能专家 ， 过去多年来在认知科学领域如视觉常识推理、场景理解等方面 ， 做出了重要贡献 。
其曾于 1996 年获美国哈佛大学计算机博士学位 ， 师从国际数学大师大卫 · 曼福德教授（David Mumford） ， 后者是菲尔兹奖得主、美国国家科学奖章获得者和国际数学家协会前主席 。
目前 ， 朱松纯已在国际顶级期刊和会议上发表论文 300 余篇 ， 其研究成果集中在以下四个时期和领域：
视觉的统计建模与计算理论1995-2005 年期间 ， 朱松纯与导师曼福德、UCLA 同事以及博士生等人 ， 为计算视觉创始人 David Marr 提出的早期视觉概念包括纹理、图像基元以及原始简约图等 ， 建立了一个统一的数理模型 。
在此期间 ， 他还提出统计建模的最小最大熵原理（minimax entropy principle） 。 随后 ， 他还将神经学和心理学的发现 ， 植入统计物理的吉布斯模型 ， 从而导出一类新型的马尔科夫随机场的概率模型 ， 并将该模型扩展到中层视觉模型 ， 以用来描述形状与格式塔的组成原则 。
二十世纪九十年代 ， 朱松纯发展了两类新的非线性偏微分方程（PDE） ， 一类用于图像分割 ， 可将 PDE 连接到统计图像模型 ， 这项工作在 ICCV 2013 上获得了赫尔姆霍茨奖；另一类称为 GRADE（Gibbs Reaction and Diffusion Equations ， 吉布斯反应和扩散方程） ， 该工作的论文于 1997 年发表 ， 并在计算机视觉领域首次采用 Langevin 动力学方法进行推理和学习随机梯度下降 。
实现图像与场景的解译计算框架1999-2010 年期间 ， 朱松纯与其首位博士生屠卓文（现为加州大学圣迭戈分校教授） ， 提出用数据驱动的蒙特卡洛马尔可夫链方法（Data-Driven Markov Chain Monte Carlo） ， 求出图像分割和解译问题的全局最优解 。
他还与其博士生 Adrian Barbu（现为佛罗里达州立大学教授）提出了 Swendsen-Wang Cut（SWC）的蒙特卡洛算法 ， 在通用的概率采样计算中 ， 实现了大的状态跳转 ， 并突破了传统方法计算的瓶颈问题 。 这一进步使拆分合并运算符在文献中首次可逆 ， 并且比吉布斯采样器和跳跃扩散方法快了 100 倍 。 后来这项工作获得第九届国际视觉大会颁发的马尔奖 ， 并重新激起了同行对于图像解译工作的兴趣 。
2006-2015 年间 ， 朱松纯提出概率随机的与或图模型（and-or graph） ， 来表达上下文相关图语法 ， 并重启了模式识别领域创始人傅京孙先生倡导的句法模式识别框架 。 他还提出时空因果与或图（Spatial ， Temporal ， Causal And-or graph STC-AOG） ， 并为物体、场景、事件和因果关系建立了统一的模型 ， 且将其用于场景与事件的解译任务 。
提出人工智能的“暗物质”自 2010 年以来 ， 朱松纯将计算机视觉与认知科学、自然语音理解、机器人等学科结合 。
视觉与认知科学的结合主要有：实现了物理常识的推理， 比如物体和场景的物理属性、使用功能、行为的因果率；社会常识的推理也得到进一步探索， 比如人的意图、动机、目的 。 该工作的成果是丰富了对场景和事件的理解的内涵 。
视觉与自然语言理解的结合则有：通过人机情景对话来获取常识 ， 并于 2010 年率先从图像和视频的解译图中自动产生文本描述的 I2T （Image Parsing to Text Generation）方法 。


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