IEEE TPAMI在我国核算机学会确定的人工智能范畴四个A类期刊中排名榜首，是核算机视觉及模式识别范畴最顶尖的期刊，现在影响因子24.314。依据当时盛行的Google Scholar Citation核算，IEEE TPAMI在一切核算机工程、电子工程及人工智能相关期刊榜单上以165分的h5-index排在第1位，首要录入人工智能、模式识别、核算机视觉及机器学习范畴的原创性科研作用。TPAMI挑选极端严厉，每年选用量仅200篇左右。

  SIGGRAPH是世界上影响最广、规划最大，一起也是最威望的一个集科学、艺术、商业于一身的CG展现、学术研讨会，被我国核算机学会（CCF）列为A类会议。SIGGRAPH旨在促进核算机图形学、交互技能、虚拟实践、核算机动画、核算机游戏等范畴的研讨、教育和运用。SIGGRAPH挑选极端严厉，每年选用量百余篇左右。

  CVPR是核算机学科遍及认可的人工智能范畴的尖端世界会议，被我国核算机学会（CCF）列为A类会议。依据当时盛行的Google Scholar Citation核算，CVPR排在一切学科目录的第4位（Nature第1位，Science第3位，Cell第7位），排在电信学科一切期刊和会议的第1位。

  IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）是机器人范畴的威望期刊，该期刊录入的论文有较强的原创性，包括机器人技能、控制体系、传感器技能、核算机视觉、人机交互、生物医学工程等方面。

  博士生张肇轩作为榜首作者与博士生李童等人共同完结的研讨作用“Point Cloud Scene Completion with Joint Color and Semantic Estimation from Single RGB-D Image”努力于处理从单张RGB-D图画中康复出具有色彩和语义信息的三维场景模型的问题。针对单张图画所能提取信息有限的问题，提出了根据视角自动发掘的场景渐进式补全办法，规划了平衡重建精度和视角数量的场景建模奖赏函数，经过体素模型辅佐充沛发掘当时视角内的环境信息，运用图画补全网络猜测语义、色彩及深度图画中缺失区域信息，完结了精准的单视角室内场景三维点云建模，所重建出的场景模型可用于室内机器人自动导航及场景交互、虚拟/增强实践等范畴。该作业被模式识别与机器智能顶刊IEEE TPAMI选用。

  硕士生张海薇作为榜首作者与张吉庆、吴文玮等人共同完结的研讨作用“In the Blink of an Eye: Event-based Emotion Recognition”是团队与普林斯顿大学协作完结的努力一项根据事情相机捕获眼动追寻信号的心情识别办法。针对智能眼镜心情识别体系在设备是否便利佩带与收集信号、是否受光线影响、以及资源受限、怎么实时呼应等多重问题，提出了一套体系性的处理方案。首要构建了一个根据事情相机的眼动情感数据集，并提出了一种具有生物启发性和生物可解释性的脉冲神经网络模型，该模型对表情的恣意阶段进行建模，然后能够在恣意时间给出呼应。网络规划在确保轻量化实时性的一起在准确度上到达了SOTA。一起将事情相机、头盔和嵌入式核算资源TX2进行了集成，搭建了智能眼镜原型机，在独立体系上完结了信号收集、数据传输、网络核算、反应作用一体化流程。体系作业流程展现图如下图所示。该项作业未来将在更多新颖的运用上发挥作用：如有情感的数字人生成、VR/AR智能眼镜上的情感交互等，具有宽广的盯梢远景。该作业被核算机图形学顶会SIGGRAPH 2023选用。

  博士生梅海洋作为榜首作者完结的研讨作用“Deep Polarization Reconstruction with PDAVIS Events”是团队与苏黎世联邦理工大学协作完结的一项关于新式神经形状视觉传感器（偏振事情相机）的研讨。本作业初次运用偏振事情相机记载的偏振事情数据的低推迟、高动态规模、能够出现物体内涵物理特性而不受杂乱环境影响的长处，重建出高质量（即高速、高动态规模）偏振视频。该研讨能够为现有的核算机视觉使命供给新的、愈加鲁棒的信息输入，能够协助处理高速高动态规模等应战性场景下的实践运用使命（如自动驾驶车辆在杂乱场景中的行人/车辆检测），具有重要的研讨含义与巨大的运用远景。本论文以较高的评定分数被人工智能与核算机视觉顶会CVPR 2023选用。

  博士生张吉庆作为榜首作者与硕士生王源琛等人共同完结的研讨作用“Frame-Event Alignment and Fusion Network for High Frame Rate Tracking”努力于以多模态的视点处理高帧率方针盯梢问题。根据仿生形状事情相机的高时间分辨率优势，提出了跨模态对齐模块，一起完结跨风格对齐和跨帧率对齐，有效地在特征等级大将传统帧率图画特征对齐至高帧率事情特征。本作业提出的算法在具有应战场景下的方针盯梢精度优于现有算法，此项研讨作用将有助于推进方针盯梢技能在敞开环境下民用方面（移动机器人、智能交通体系）的运用。该作业被核算机视觉顶会CVPR 2023选用。

  硕士生魏博言、叶贤丰等人共同完结的学术作用“Discriminative Active Learning for Robotic Grasping in Cluttered Scene”，提出了一种面向机器人抓取的判别式自动式学习战略，该战略运用一个同享特征编码器与一个自动式学习判别器，从未标示数据池中挑选出与已标示数据池中数据类似度最低的数据，并视其包括最多信息。经过多轮数据挑选，判别式自动式学习战略将选出一个数据集的子集，机器人抓取姿势检测网络在这个子集上的练习作用能够到达在悉数数据集上的练习作用，然后削减运用机器人抓取算法时数据标示的本钱。该作业被IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）选用。

  核算机辅佐规划国家当地联合工程实验室，是国家发改委于2015年批复的国家级实验室。面向新一代人工智能，深入开展类脑智能、大数据智能、机器人智能、场景认知等相关基础理论与核心技能及工程运用研讨。在智能核算、场景感知与建模、智能机器人等方面，取得了一批有世界影响力的研讨作用。相关作用在工业产品规划、新闻播报、智能交通、智能机器人、安全监控、健康办理等范畴得到实践运用，取得国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖2项、省部级科学技能一等奖13项、二等奖5项，获世界期刊、会议最佳论文奖10余项。