王海峰、李飞飞、山世光、王井东、汪玉……众多AI华人学者入选2022 IEEE Fellow

唐杰是清华大学计算机系副教授。他以学术社交网络搜索系统Arnetminer而闻名，该系统于2006年3月推出，目前已吸引来自220个国家的2,766,356次独立IP访问。他的研究兴趣包括社交网络和数据挖掘。

李飞飞，斯坦福大学计算机科学系教授，斯坦福视觉实验室负责人，斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌，担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月，返回斯坦福任教，现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启，李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人，Christopher Manning接任该职位。

数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。

图像数据处理、计算机图像（英语：Computer Graphics）是指用计算机所创造的图形。更具体的说，就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

数据科学，又称资料科学，是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

边缘运算（英语：Edge computing），又译为边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

普适计算是一个强调和环境融为一体的计算概念，而计算机本身则从人们的视线里消失。在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。普适计算是一个涉及研究范围很广的课题，包括分布式计算、移动计算、人机交互、人工智能、嵌入式系统、感知网络以及信息融合等多方面技术的融合。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

推荐系统（RS）主要是指应用协同智能（collaborative intelligence）做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤（Collaborative Filtering）。另外还有基于知识的推荐系统（包括基于本体和基于案例的推荐系统）是一类特殊的推荐系统，这类系统更加注重知识表征和推理。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

云计算（英语：cloud computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

情感计算(也被称为人工情感智能或情感AI)是基于系统和设备的研究和开发来识别、理解、处理和模拟人的情感。它是一个跨学科领域，涉及计算机科学、心理学和认知科学（cognitive science)。在计算机领域，1995年Rosalind Picard 首次提出affective computing。研究的目的是使得情感能够模拟和计算。这个技术也可以让机器人能够理解人类的情绪状态，并且适应它们的行为，对这些情绪做出适当的反应。这是一个日渐兴起的兴欣领域

一般来说，查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域，查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

神经形态工程也称为神经形态计算，是Carver Mead在1980年代后期开发的一个概念，描述了使用包含电子模拟电路来模拟神经系统中存在的神经生物学结构的超大规模集成（VLSI）系统。 近来，神经形态(Neuromorphic)一词已被用于描述模拟、数字、混合模式模拟/数字VLSI以及实现神经系统模型（用于感知，运动控制或多感官集成）的软件系统。

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息（如声音、图像和生物测量）”的函数。例如，信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量，并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此，对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语义分割,简单来说就是给定一张图片，对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。

信息论是在信息可以量度的基础上，研究有效地和可靠地传递信息的科学，它涉及信息量度、信息特性、信息传输速率、信道容量、干扰对信息传输的影响等方面的知识。通常把上述范围的信息论称为狭义的信息论，又因为它的创始人是香农，故又称为香农信息论。

国家“千人计划”特聘专家、四川省“千人计划”特聘专家，电子科技大学计算机科学与工程学院院长、教授、博导，从事最前沿的计算机科学研究，研究方向包括多媒体搜索、计算机视觉、人工智能、大数据等。

一般目标检测（generic object detection）的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置，这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法，并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

第五代移动通信系统（5th generation mobile networks），简称5G，是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日，圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制，5G 的网络也将会与其他通信技术并用，包含长距离的其他传统电信波段。

机器视觉（Machine Vision，MV）是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法，通常用于工业领域。

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要问题，主要用于跟踪一个人的每一个小动作并实时进行生物力学分析。

显著性检测是指定位图像或场景中显著区域的自动化过程。