「AI 影响因子」是雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目，旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，雷锋网 AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。
距离「AI 影响因子」上线已经七个月时间，4 月份至 9 月份我们相继推出六篇「AI 影响因子」的相关盘点：
AI 影响因子 5 月回顾：国内企业研究院 89 篇顶会论文被录用，商汤腾讯阿里领衔
AI 科技评论十月份与各个企业点对点联系，并将数据进行整理上线。继七、八月连续两个月占据排行榜榜首，腾讯 AI lab 凭借在 NIPS 2018 以及 ECCV 2018 上的不俗表现，还有在开源上的一系列成果，第三次获得活跃度之最。京东、新加坡松下研究院、搜狗紧随其后，在比赛以及企业活动上均相当活跃。
Part.1 会议/期刊论文
对于腾讯 AI Lab 来说，10 月又是收获月。
EMNLP 于 10 月 31 日-11 月 4 日在比利时布鲁塞尔举行。今年是腾讯 AI Lab 第 2 次参加这一会议，共有 16 篇文章入选，涵盖语言理解、语言生成、机器翻译等多个研究主题。
除了 EMNLP，腾讯 AI Lab 今年将第三次参加 NIPS，共有 20 篇论文入选，其中 2 篇被选为亮点论文（Spotlight），涵盖迁移学习、模仿学习、半监督学习等多个研究主题。
除了腾讯 AI Lab，微软亚研院在今年的表现相当亮眼。在今年 10 月于韩国首尔召开的 ACM MM 上，由京都大学和微软亚洲研究院合作完成的《Beyond Narrative Description: Generating Poetry from Images by Multi-Adversarial Training》（超越叙事描述：通过多对抗训练，从图像生成诗歌 ）获得最佳论文。
Part.2 比赛
当地时间 10 月 1-5 日，在西班牙马德里召开的 IROS 上，来自新加坡松下研究院申省梅团队、新加坡南洋理工大学陈义明教授团队的联合团队 Robotics.SG 获得 IROS Mobile Manipulation Hackathon 挑战赛冠军。
人脸识别竞赛 MegaFace 日前公布最新榜单，其中，搜狗图像技术团队在此次竞赛的 Face Identification（人脸识别）任务中，以 99.939% 的识别准确率斩获大赛第一名。在人脸识别领域中，MegaFace 是以在海量注册人脸中检索特定人脸的准确率为重要指标，难度比 LFW 更大。
Part.3 开发
今年 9 月，腾讯 AI Lab 机器学习中心宣布成功研发出世界上首款自动化深度学习模型压缩框架—— PocketFlow，这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架。就在这个月，他们将这一框架开源。
与此同时，10月18日，腾讯 AI Lab 宣布正式开源「Tencent ML-Images」项目，该项目由多标签图像数据集 ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络 ResNet-101 构成。
同样在 10 月，商汤科技正式开源 mmcv。mmcv 是一个基础库，主要分为两个部分，一部分是和 deep learning framework 无关的一些工具函数，比如 IO/Image/Video 相关的一些操作，另一部分是为 PyTorch 写的一套训练工具，可以大大减少用户需要写的代码量，同时让整个流程的定制变得容易。
10 月 29 日，云从科技宣布在全球最大的开源语音识别数据集 Librispeech 上，将错词率（Worderrorrate，WER）降到了 2.97%，并将 Librispeech 的 WER 指标提升了 25%。
Part.4 企业活动
十月，京东在企业活动上表现最为亮眼。
在CNCC 2018 上，京东组织了以「数据开创商业新生态」为主题的技术论坛，并邀请了来自不同背景的大数据、物联网等方向的计算机技术领域专业人员，雷锋网 AI 科技评论对该技术论坛的主席之一——京东集团副总裁翁志先生进行了专访。
此外，京东还在 CNCC 2018 上发起首届“中日韩智慧城市与城市计算论坛”，并邀请中日韩三国智能城市和城市计算领域顶级学者共同分享、讨论智能城市的历史、现状和未来。
字节跳动在 10 月也相当活跃。
在 CNCC 2018 上，字节跳动副总裁、字节跳动人工智能实验室主任马维英带来题为《人工智能赋能内容创作和交流》的报告。在报告中，马维英回顾了内容分发、内容理解和内容创作等多个方面的技术变革历程。
此外，在 CNCC 2018 「高通量媒体内容理解」论坛上，字节跳动人工智能实验室总监王长虎对抖音的内容进行了介绍，也进一步分析了抖音影响力如此大的三个因素：算法力、运营力、产品力。
在 CNCC 2018 「高通量媒体内容理解」论坛上，快手多媒体内容理解部负责人李岩进行了主题演讲，对多模态内容生成与理解进行了阐述。
10 月 10 日，深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛在京召开。深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司联合发布中国第一个深度学习工程师认证考试方案和第一个体系化的深度学习人才培养方案。
10月9日，《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范（标准编号：JR/T 0164-2018）》由中国人民银行正式发布。该标准由中国建设银行、清华大学、北京得意音通技术有限责任公司发起，历时3年研证。
在 10 月召开的 EMNLP 2018 上，微软亚洲研究院武威与北京大学助理教授严睿主讲《聊天机器人的深度学习模型》tutorial。
除了以上信息，还有多家中国企业为顶会提供赞助，如百度、京东、视源股份、依图科技、搜狗、华为、香侬科技。
以上便是 AI 影响因子 10 月活跃企业的主要信息。
雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」：
「AI 影响因子」是一个呈现国内企业研究院学术&开发实力的数据库，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。
从会议/期刊论文出发，AI 科技评论以「中国计算机学会 CCF 推荐国际学术期刊会议」1 所推荐的国际学术会议及期刊为主要标准，向企业研究院征集统计该年会议/期刊被录用的论文，以作为评选标准的一部分。此外，以 ICLR 为代表的新生会议也在 AI 科技评论的评选考虑范围之内。
从比赛出发，AI 科技评论围绕目前国际与国内较受认可的比赛（包括但不限于数据竞赛平台 Kaggle 的下属比赛、各类数据库竞赛等），向企业研究院征集统计该年获得优秀名次的赛事，以作为评选标准的一部分。
从开发项目出发，围绕发起开源项目/工具及相关更新，企业研究院所构建的开源生态同样是 AI 科技评论密切关注的领域。
这三部分的内容将帮助学术青年更客观、更全面地了解企业研究院在不同领域上的侧重点，做到有的放矢。与此同时，这三部分的内容也为企业研究院在「AI 影响因子」上的展示提供翔实而准确的数据基础，并作为「AI 影响因子」数据库及衍生榜单的重要标准。
除此之外，「AI 影响因子」数据库还将收录企业研究院的一些企业相关活动，如人事变动、高校合作、会议赞助等。
AI 影响因子官网：https://www.leiphone.com/aiWeights
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丛末