联合学界开源大型3D场景数据集

毕业之后还是靠自己的Coding能力”

清华计算机本科毕业、已被CMU硕士录取的翁家翌：

AI的未来规划不是很清晰，因为毕竟是近几年才发展起来的，谁也说不准。

通常在大学会有个比较明确的规划：大一、大二上、大三上好好学习，大二下实习，大三进实验室看看能不能做出成果（争取发一篇），大三暑假去实习/暑研，大四就保研、出国申请、找工作。

天津大学智算学部副教授潘刚：

我接触的学生大多是本科阶段学计算机，说白了毕业之后还是靠自己的Coding能力。

至少刚开始的时候是靠自己专业技能去找工作，这种机会太多了。比如就有同学大学毕业之后，去阿里腾讯百度。也有同学可能做了一两年之后，出去创业，去从事别的行业，金融、投资都有。

但是有一点在于你搞好这件事情的话，可能决定于你在某个类型的学校，这个学校本身的烙印可能会深深的影响你。

终极问题六：人工智能/计算机专业，就业/深造情况如何？

“出国深造有困难，就业较稳定”

上海交通大学计算机系副教授严骏驰：

今年本科生出国深造出现了一些困难，但计算机相关专业的就业在我看来还是比较稳定的。


 

这些结果令面部识别行业感到不安。在新冠病毒大流行期间，因为人们开始佩戴口罩，人脸识别行业一直在忙着开发仅通过眼睛和鼻子识别人的算法。

口罩是限制疾病传播的必要工具，美国政府要求民众戴上这些防护工具。然而这些口罩给面部识别软件带来了麻烦，进而使得科技公司不得不做出调整。比如苹果已经推出了一项技术更新，从而使得Face ID可以在人们戴着面罩的情况下有效。

人脸识别算法依赖于获取尽可能多的个人图像数据点，而口罩往往会带走大量有价值的识别信息。该研究发现，虽然人脸识别算法面临的挑战已经够多，像不适当的光线、糟糕的角度都能欺骗到它，而口罩则让情况变得更糟。

研究发现，当看到人们戴着面具的图像时，一种算法的错误率从0.3%上升到5%。据悉，该研究测试了89种人脸识别算法对口罩的有效性。

这项测试着眼于算法的“一对一”匹配能力--本质上是将一张人的照片跟另一张人的照片进行对比，但他们都戴上了面具。为此，NIST使用了600万张图片进行研究并使用了数字遮罩，而覆盖层则有不同的变化。

研究还发现，鼻子被遮住的部位越多，口罩对算法的阻碍性就越强。研究还显示，黑色面罩比蓝色面罩更容易骗过算法。

NIST表示，这是围绕面部识别和口罩进行的一系列测试中的第一个。该机构计划在今年夏天晚些时候测试专门为覆盖物创建的算法，其希望算法能在检测戴口罩的人方面有所改进。。

“随着疫情的到来，我们需要了解人脸识别技术是如何处理佩戴口罩的面部的，”NIST研究人员Mei Ngan表示，“我们已经开始关注在大流行之前开发的算法如何受到戴口罩的受试者的影响。”

（编辑：通化站长网）

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