中国网讯 2019年10月15日，“IEEE Computer 杂志中国发布会”成功在清华大学召开。会上，DeepTech同 IEEE 计算机协会和 IEEE 北京办事处签订了本土内容开发合作协议，睡前 FutureLab 深度参与杂志的合作。三方合力实现 IEEE 旗下《Computer》品牌在华落地，并共同运营相关的印刷杂志、在线媒体、线下会议以及一系列的产品设计。
图丨IEEE 计算机协会主席 Cecilia Metra（图源：DeepTech）
2019 IEEE 计算机协会主席 Cecilia Metra 以及 IEEE 计算机协会秘书长 Melissa A Russell 亲临现场，见证了《Computer》的落地开启事宜。
Cecilia 提到 IEEE 每年有 1600 场会议，库中文献将近 400 万，更有 170 个顶级期刊。在这样实力雄厚的背景下，能更好地服务整个中国科学界。Melissa 则进一步补充到，《Computer》杂志在 2018 年获得了出版领域顶尖奖项 Folio: Eddie & Ozzie 的大奖。
图丨IEEE 计算机协会秘书长 Melissa A Russell （图源：DeepTech）
不仅如此，Melissa 还提到《Computer》的子刊《Security & Privacy》获得了APEX 2017 年以及 2018 年的优秀奖。另一子刊《Software》则获得了 Folio: Digital 大奖。更令人惊喜的是，IEEE Computer Society 的所有员工获得了 2018 年洛杉矶新闻俱乐部的第一名。
DeepTech 联合创始人陈序表示，“我们会进一步拓展高质量的计算机科学与科技内容之外，还会带来更多本土相关领域的技术创新咨询以及深度的报道。”据悉，第一期双月刊《Computer》杂志将在 2020 年 3 月推出，以 IEEE 已出版的十余本顶级英文杂志内容汉化和国内内容采编构成。
图丨DeepTech 联合创始人陈序（图源：DeepTech）
三方还计划在 2020 年推出一系列领域跨界活动，发起一系列人工智能与多领域的交叉话题探讨，帮助技术开发者、技术爱好者、专家学者们提供更多的交流机会，畅享人工智能产业应用的更多可能。不仅如此，三方还发起并组建了编委会，邀请全球范围内的大计算领域的科研机构学者、产业代表共同组成期刊编委会成员，从期刊定位到内容，保持前瞻性与权威性。
DeepTech 成立于 2016 年，是一家专注于新兴科技与科学普及的内容、文化、产业和科技服务的硬科技内容品牌。通过引进及孵化具有全球影响力的科技媒体和产品 IP、生产高质量内容、建立垂直硬科技媒体矩阵、整合海内外和产学研资源，构建一个全球硬科技创新合作网络。截止至目前，DeepTech 已经拥有了 MIT Technology Review、CoinDesk 等多个国际科技领域先锋品牌的中国独家运营权。
睡前 FutureLab 是一家以高校竞赛作为切入点，帮助学生成长的互联网品牌。致力于在中国高校传播科学正能量，搭建高校、学生之间交流的桥梁。公司成立于 2014 年。目前以汇聚大学生学科竞赛、提供免费赛事报名管理系统为主，致力于为各项赛事提供更加简单易用的个性化定制服务，满足竞赛组委会对报名信息的管理及推广需求，提升高校竞赛水平，令高校学生能够能方便地参与优质竞赛，开拓眼界、提升能力。
IEEE 是电气和电子工程师协会的缩写，它是是世界上最大的非营利性专业技术学会。会员人数超过 40 万人，遍布 160 多个国家。IEEE 致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，在航空航天、信息技术、电力及消费性电子产品等领域已制定了 900 多个行业标准，现已发展成为具有较大影响力的国际学术组织。
《Computer》杂志隶属于 IEEE 旗下计算机专业人士品牌 IEEE Computer Society，成立于 1946 年，全球共有 85000 名会员。三方将各自优势资源注入合作，助力 IEEE《Computer》杂志在中国正式落地。从而填补了深科技领域核心要素：技术、人才、公司与产业、资本、政府、大众等相互间的信息与认知鸿沟。随着联合地深入，构建知识图谱，建立以数据和机器驱动的，快速了解核心要素与市场间链接的数据平台，并金融服务最大化变现价值，真正帮助和推动深科技领域技术、人才、公司的应用与价值提升。
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院院长，教授、IEEE Fellow 吕金虎在会上指出，2017 年国务院发布了新的人工智能规划，强调人工智能的重要地位。特别提到了群体智能技术，它是世界各个国防和经济发展的强大驱动力，群体智能是人工智能 2.0 的八大技术，以及八大关联技术，五大关键支撑平台之一。而吕金虎所率领的团队在理论方面攻破了这一“卡脖子”的技术。
图丨吕金虎（图源：DeepTech）
北京大学讲席教授、IEEE Fellow，ACM 杰出科学家谢涛谈到了人工智能的可信度问题。他说到，核心原因不是说人为故意去干预让它变得不好了，而是神经机器学习本身从数据来的就带有一些缺点，它可能不太可控，虽然整体效果比传统一直用的统计型机器学习要好，但它在某一些边角的情况上会出问题。基于这个问题，谢涛和微信测试团队合作开发出有效方法来应用到微信翻译上，使得软件在跑机器学习之后，能更准确地反馈给用户想要的结果。
图丨谢涛（图源：DeepTech）
京东 AI 研究院常务副院长、IEEE Fellow 何晓冬提到了京东 AI 研究院和中央美院的合作。何晓冬用王羲之的《兰亭集序》来训练机器，并将机器写出来的字和王羲之的原作结合，最终难以分辨哪个字是机器写的，哪个字是王羲之写的。
图丨何晓冬（图源：DeepTech）
浙江大学计算机学院副院长、陈为教授在发布会上作了《大数据可视化趋势与挑战》的技术报告。
图丨陈为 （图源：DeepTech）
北京大学研究员杨玉超在现场讲述了类脑计算架构的优势。类脑架构在输入和输出方面，可能有一半的都是定性的，因为在系统的处理模块方面是很高的。同时类脑架构具有高浓缩性计算，系统能够像人脑一样进行一个反应，实现极低时延的实时响应。
图丨杨玉超（图源：DeepTech）
清华大学副教授刘知远在自然语言处理的深度学习领域提出了一个新的研究思路，他希望能够把数据驱动深度学习和符号表示的知识图谱两者做深度结合，最终得到一种让机器可以像人类理解语言的方式一样去认知语言，而不单单是逐字逐句的将其转换为一种只有机器才懂的符号。
图丨刘知远（图源：DeepTech）
在最后的圆桌讨论环节上，谢涛、刘知远、陈为以及北京百奥普科创始人、董事长何芳连就中文科技期刊如何在国际上发声一题目展开了激烈讨论。谢涛表示，在计算机科学领域，国外期刊和国内期刊性质不太相同，国外期刊大都是针对特定子领域的，而国外杂志采的内容通常辐射面很广，采用会员制的商业模式。国内期刊则更像国外的杂志，辐射面很广。
图｜从左到右依次为：陈序、谢涛、刘知远、陈为、何芳连（图源：DeepTech）
刘知远说到：“国内期刊和杂志的影响力没有那么高，《Computer》在中国的落地，说不定会给我们一个更好的机会，让我们能够探索出新的学术交流和发表的模式，让我们能够探索一种新学习交流和发展的事情。”
何芳连谈起了趋势，她认为现在国内科研环境越来越优越，中国将诞生更多优秀的科学家。中文期刊应该鼓励科学家们发表原创性的单项发现（小故事），只要数据是真实可重复的，方法是科学性的，既使是阴性结论对后来人也是很有参考价值的。
陈为指出，会议和期刊需要长期融合，这是一场持久战。就像现在深度学习，这项技术发展非常的快，过去的模式已经不满足当下的需求，唯有让更多的人参与进来，才能创造出更好且更符合当下的结果。
（图源：DeepTech）
对《Computer》来说，中国的科学家们已提供了这样一个秉持学术精神的道路。越来越多的人，无论是科研工作者亦或是企业、科技圈的人士，都需要一本能够连接实验室和外界的桥梁。
