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李航、梅宏、邢波、俞栋、俞益洲、朱文武等人入选:2022 ACM Fellow公布

新一届 Fellow 中华人学者占比超过两成。
今天凌晨,美国计算机协会 ACM(Association for Computing Machinery)公布了最新一届会士名单。

ACM 创立于 1947 年,是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织之一。

ACM Fellow 是由该组织授予资深会员的荣誉,目的为表彰会员中对于计算机相关领域贡献前 1% 的学者,其审查过程十分严格,每年遴选一次,研究员由同行提名,提名由委员会审查。

本年度新入选科学家中共有 57 人,他们的贡献涉及网络安全、人机交互、移动计算和推荐系统等领域。今年的入选者中包括 13 名华人学者,他们来自北京大学腾讯字节跳动等机构和公司。

以下是本次入选的完整名单:

  • Maneesh Agrawala
  • Stanford University
  • For contributions to visual communication through computer graphics, human-computer interaction, and information visualization

  • Anima Anandkumar
  • California Institute of Technology
  • For contributions to tensor methods for probabilistic models and neural operators

  • David Atienza Alonso
  • EPFL
  • For contributions to the design of high-performance integrated systems and ultra-low power edge circuits and architectures

  • Boaz Barak
  • Harvard University
  • For contributions to theoretical computer science, in particular cryptography and computational complexity, and service to the theory community

  • Michel Beaudouin-Lafon
  • Université Paris-Saclay
  • For contributions to human-computer interaction, instrumental interaction and generative theory, and community leadership

  • Peter Boncz
  • Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)), Vrije Universiteit Amsterdam
  • For contributions to the design of columnar, main-memory, and vectorized database systems

  • Luis H. Ceze
  • University of Washington
  • For contributions to developing new architectures and programming systems for emerging applications and computing technologies

  • Ranveer Chandra
  • Microsoft
  • For contributions to software-defined wireless networking and applications to agriculture and rural broadband

  • Nitesh Chawla
  • University of Notre Dame
  • For contributions to machine learning research for imbalanced data, graphs, and interdisciplinary innovations

  • 纪怀新(Ed H. Chi)

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  • 谷歌首席科学家
  • 入选理由:对社会计算和推荐系统机器学习数据挖掘技术的贡献。
  • 纪怀新于 1999 年获得明尼苏达大学博士学位,他曾在 1997 年进入帕罗奥多研究中心担任实习生,1999 年转正为正式员工,2005 年升任为高级研究员,2011 年加入谷歌,2017 年升任首席科学家。

  • Corinna Cortes
  • Google
  • For theoretical and practical contributions to machine learning, industrial leadership, and service to the field

  • Bill Curtis
  • CAST Software/ Consortium for Information and Software Quality (CISQ)
  • For contributions to software process, software measurement, and human factors in software engineering

  • Constantinos Daskalakis
  • Massachusetts Institute of Technology
  • For fundamental contributions to algorithmic game theory, mechanism design, sublinear algorithms, and theoretical machine learning

  • Kalyanmoy Deb
  • Michigan State University
  • For technical contributions in evolutionary multi-objective optimization algorithms and multi-criterion decision support

  • Bronis R. de Supinski
  • Lawrence Livermore National Laboratory
  • For contributions to the design of large-scale systems and their programming systems and software

  • Sebastian Elbaum
  • University of Virginia
  • For contributions to the analysis and testing of evolving systems and robotic systems

  • 方玉光(Yuguang "Michael" Fang)

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  • 香港城市大学计算机科学系物联网讲座教授
  • 入选理由:对无线网络和移动计算做出突出贡献。
  • 方玉光曾多次获得通信领域重要奖项,包括 IEEE 通信学会通信与信息安全技术委员会(CISTC)Technical Recognition Award、IEEE ICNP 最佳论文奖等等。他还曾担任 IEEE Transactions on Vehicular Technology 和 IEEE Wireless Communications 的主编。

  • Kevin Fu
  • Northeastern University
  • For contributions to computer security, and especially to the secure engineering of medical devices

  • Craig Gotsman
  • New Jersey Institute of Technology
  • For contributions to computer graphics, geometry processing, and visual computing

  • Ahmed E. Hassan
  • Queen's University
  • For contributions to the quality assurance of large-scale software systems

  • Abdelsalam (Sumi) Helal
  • University of Florida
  • For contributions to mobile and pervasive computing, and their applications in graceful aging and accessibility

  • Jörg Henkel
  • Karlsruhe Institute of Technology
  • For contributions to hardware/software co-design of power and thermal efficient embedded computing

  • Manuel V. Hermenegildo
  • Universidad Politecnica de Madrid & IMDEA SW Institute
  • For contributions to program analysis, verification, parallelism, logic programming, and the IMDEA Software Institute

  • Michael Hicks
  • University of Maryland, Amazon Web Services
  • For contributions to programming language design and implementation, program analysis, and software security

  • Torsten Hoefler
  • ETH Zurich
  • For foundational contributions to High-Performance Computing and the application of HPC techniques to machine learning

  • 洪宜安(Jason Hong)

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  • 卡耐基梅隆大学计算机科学学院人机交互研究所的教授
  • 入选理由:为普及计算以及隐私与安全做出突出贡献。、洪宜安的主要研究方向是利用人机交互机器学习、系统和社会心理学的思想和方法,研究智能手机隐私、可用安全性以及人工智能的偏见和公平性。

  • Sandy Irani
  • University of California, Irvine
  • For contributions to the theory of online algorithms and quantum complexity theory

  • Hiroshi Ishii
  • MIT Media Lab
  • For contributions to tangible user interfaces and to human-computer interaction

  • Alfons Kemper
  • Technical University of Munich
  • For contributions to database management system technology

  • Samir Khuller
  • Northwestern University
  • For contributions to algorithm design with real-world implications and for mentoring and community-building

  • Farinaz Koushanfar
  • University of California, San Diego
  • For contributions to secure computing and privacy-preserving machine learning

  • 郭宗杰(C.-C. Jay Kuo)

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  • 南加州大学 William M. Hogue 电气与计算机工程教授
  • 入选理由:对视觉计算技术、应用和指导做出贡献。
  • 郭宗杰(Prof. C.-C. Jay Kuo),美国南加州大学(University of Southern California)教授。于 1987 年获得美国麻省理工学院的博士学位,为南加州大学讯号及影像处理研究系的系主任,同时任美国南加州大学工程院,数学院,及电脑科学院的终身教授。郭宗杰院士致力于数字媒体处理、多媒体压缩、通讯网络技术及嵌入式多媒体系统设计等研究领域,为多媒体领域中最为多产的研究学者之一。

  • 李航

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  • 字节跳动科技有限公司研究部门负责人
  • 入选理由:为与搜索和对话相关的机器学习技术做出突出贡献。
  • 李航毕业于京都大学,是东京大学博士,曾就职于 NEC 公司中央研究所、微软亚洲研究院华为技术有限公司诺亚方舟实验室。他的主要研究方向是自然语言处理信息检索机器学习数据挖掘。他还是 ACL Fellow 和 IEEE Fellow,也是《机器学习方法》等书的作者。

Jimmy Lin

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  • 滑铁卢大学 David R. Cheriton 计算机科学学院的教授
  • 入选理由:对问答、信息检索自然语言处理等领域做出突出贡献。
  • Jimmy Lin 的研究旨在构建可帮助用户理解大量数据的工具,并专注于大规模分布式算法和数据分析基础设施。

  • Radu Marculescu
  • The University of Texas at Austin
  • For contributions to low-power and communication-based design of embedded systems

梅宏

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  • 北京大学教授、中国科学院院士
  • 入选理由:为软件工程研究做出贡献,并在中国建立了研究标准。
  • 梅宏的研究工作主要涉及软件工程及软件开发环境、软件复用及软件构件技术、(分布)对象技术、软件工业化生产技术及支持系统、新型程序设计语言等。他针对开放网络环境下软件动态适应和在线演化两个核心难题,提出基于微内核的中间件构件化体系结构和基于容器的构件在线组装机制,建立了构件化的软件中间件技术体系与框架。提出基于软件体系结构(SA)的构件化软件开发方法 ABC,拓展 SA 到软件全生命周期,实现了对系统级结构复杂性和一致性的有效控制。

  • David M. Mount
  • University of Maryland at College Park
  • For contributions to algorithms and data structures for geometric data analysis and retrieval

  • Gonzalo Navarro
  • University of Chile
  • For theoretical and practical contributions to the fields of text searching and compact data structures

  • Rafael Pass
  • Cornell University, Tel-Aviv University
  • For contributions to the foundations of cryptography

  • Marc Pollefeys
  • ETH Zurich, Microsoft
  • For contributions to geometric computer vision and applications to AR/VR/MR, robotics, and autonomous vehicles

  • Alex Pothen
  • Purdue University
  • For contributions to and leadership in combinatorial scientific computing

  • Moinuddin Qureshi
  • Georgia Institute of Technology
  • For contributions to memory hierarchy design

  • Ashutosh Sabharwal
  • Rice University
  • For the invention of full-duplex wireless and open-source wireless research platforms

  • Timothy Sherwood
  • University of California, Santa Barbara
  • For contributions to computer system security and performance analysis

  • Stefano Soatto
  • University of California, Los Angeles
  • For contributions to the foundations and applications of visual geometry and visual representations learning

  • John T. Stasko
  • Georgia Institute Of Technology
  • For contributions to the design, analysis, usage, and evaluation of software and information visualization

  • 苏振东(Zhendong Su)

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  • 瑞士苏黎世联邦理工学院计算机科学教授
  • 入选理由:对软件测试和分析领域的贡献。
  • 苏振东自 2018 年 8 月起担任苏黎世联邦理工学院计算机科学系正教授。他曾在加州大学戴维斯分校担任计算机科学正教授和校长研究员。他的研究涵盖编程语言和编译器、软件工程、计算机安全、深度学习和教育。

  • Gary J. Sullivan
  • Microsoft
  • For contributions to video and image compression and leadership in its standardization

  • Jaime Teevan
  • Microsoft
  • For contributions to human-computer interaction, information retrieval, and productivity

  • Kentaro Toyama
  • University of Michigan
  • For contributions to the innovation and critique of digital technology for socio-economic development and social justice

  • Rene Vidal
  • Johns Hopkins University, University of Pennsylvania
  • For contributions to subspace clustering and motion segmentation in computer vision

  • 邢波(Eric Xing)

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  • 默罕默德・本・扎耶德人工智能大学(MBZUAI)校长、卡耐基梅隆大学(CMU)教授
  • 入选理由:对机器学习中的算法、架构和应用的贡献。
  • 邢波曾任卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授,机器学习系副主任,专攻机器学习、计算生物学和统计方法等方向。他与合作者开发了 Petuum 平台利用工作站、分布式计算机、移动设备或嵌入式设备来解决大型机器学习的问题。2016 年 11 月,邢波创立 Petuum 公司,担任 CEO 和首席科学家。2020 年 11 月,邢波成为全球第一所人工智能大学 MBZUAI 校长。

  • 俞栋

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  • 腾讯 AI Lab(人工智能实验室)副主任
  • 入选理由:在语音处理深度学习应用方面的贡献。
  • 俞栋腾讯杰出科学家,腾讯 AI Lab 副主任,腾讯优图实验室杰出科学家兼腾讯智能平台部副总经理。IEEE Fellow(国际电气电子工程师学会院士)、ISCA Fellow。俞博士是语音识别深度学习领域的专家,100 项专利的发明人,多次获得最佳论文奖,深度学习开源软件 CNTK 的发起人和主要作者之一,引领了语音技术领域多项突破性工作,是首次将深度学习技术应用在语音识别领域的研究领头人之一,该成果极大推动了语音识别的技术发展。

  • 俞益洲

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  • 香港大学计算机科学系教授
  • 入选理由:对计算机图形学和计算机视觉的贡献
  • 俞益洲是香港大学计算机科学系的全职教授。他博士毕业于加州大学伯克利分校,曾在伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)担任 12 年终身教授。俞益洲目前是 IEEE 院士和 ACM 杰出会员。俞教授在人工智能和视觉计算方面做出了重要贡献,包括计算机图形学、计算机视觉图像处理、医学图像分析和机器学习。他是 2002 年美国国家科学基金会 CAREER 奖、ACCV 2018 年最佳应用论文奖、ACM SCA 2011 年和 2005 年最佳论文奖以及 1998 年微软研究生奖学金的获得者。俞益洲与他人共同发明的技术经常被电影和医疗保健行业采用。他在 AAAI、CVPR、ICCV、MIA、NeurIPS、SIGGRAPH、TIP、TMI、TOG 和 TPAMI 等国际顶级会议和期刊上发表了 100 多篇论文。他目前的研究兴趣包括深度学习计算机视觉图像处理、医学人工智能计算机图形学。

  • Haitao (Heather) Zheng

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  • 芝加哥大学 Neubauer 计算机科学教授
  • 入选理由:对无线网络和移动计算做出突出贡献。
  • Haitao (Heather) Zheng 现为芝加哥大学 Neubauer 教授。她于 1999 年在马里兰大学获得电子和计算机工程博士学位。在 2017 年加入芝加哥大学之前,她在业界实验室(贝尔实验室和微软亚洲研究院)工作了 6 年,并在加州大学圣巴巴拉分校工作了 12 年。在芝加哥大学,她与 Ben Y. Zhao 教授共同领导 SAND 实验室(系统、算法、网络和数据方向)。

  • 朱文武

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  • 清华大学计算机系教授
  • 入选理由:对多媒体网络和网络表征的贡献
  • 朱文武是 IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow、欧洲科学院院士。他的研究方向主要包括多媒体网络计算、大数据分析等。

  • Denis Zorin
  • New York University
  • For contributions to computer graphics, geometry processing, and scientific computing

参考内容:
https://www.acm.org/media-center/2023/january/fellows-2022
理论ACM Fellow
相关数据
Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。

http://www.msra.cn
清华大学机构

清华大学(Tsinghua University),简称“清华”,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学和一流学科”,入选“基础学科拔尖学生培养试验计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”,为九校联盟、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—MIT低碳大学联盟成员,被誉为“红色工程师的摇篮”。 清华大学的前身清华学堂始建于1911年,因水木清华而得名,是清政府设立的留美预备学校,其建校的资金源于1908年美国退还的部分庚子赔款。1912年更名为清华学校。1928年更名为国立清华大学。1937年抗日战争全面爆发后南迁长沙,与北京大学、南开大学组建国立长沙临时大学,1938年迁至昆明改名为国立西南联合大学。1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立,清华大学进入了新的发展阶段。1952年全国高等学校院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。

http://www.tsinghua.edu.cn/
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华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。

https://www.huawei.com/cn/
字节跳动机构

北京字节跳动科技有限公司成立于2012年,是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一,是中国北京的一家信息科技公司,地址位于北京市海淀区知春路甲48号。其独立研发的“今日头条”客户端,通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析,为用户智能推荐个性化信息,从而开创了一种全新的新闻阅读模式

https://bytedance.com
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
李航人物

李航,毕业于日本京都大学电气电子工程系,日本东京大学获得计算机科学博士学位。北京大学、南京大学兼职教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究员,微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员、华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任,是《统计学习方法》作者。

邢波人物

卡内基梅隆大学计算机科学学院教授,机器学习系副主任,专攻机器学习、计算生物学和统计方法等方向。他与合作者开发了Petuum平台,利用工作站、分布式计算机、移动设备或嵌入式设备来解决大型机器学习的问题。2016年11月,邢波创立Petuum公司,担任CEO和首席科学家。

俞栋人物

俞栋,语音识别与深度学习领域的专家,现任腾讯AI Lab(人工智能实验室)副主任。俞栋曾在语音识别领域出版了两本专著并发表过大量论文,也是60项专利的发明人及深度学习开源软件CNTK的发起人和主要作者之一。

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Jimmy Lin人物

滑铁卢大学教授,David R. Cheriton计算机科学系David R. Cheriton主席。研究兴趣:构建帮助用户处理大数据的工具,研究方向处于信息检索、自然语言处理和数据库的交叉领域,专注于大规模分布式算法和数据分析基础架构。曾在Twitter、cloudera工作。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

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。

计算机图形技术

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。

信息检索技术

信息检索(IR)是基于用于查询检索信息的任务。流行的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、概率模型和语言模型。信息检索最典型和最常见的应用是搜索引擎。

机器学习技术

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。

人工智能技术

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)

计算机视觉技术

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。

推荐系统技术

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。

数据挖掘技术

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。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

自然语言处理技术

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。

语音处理技术

语音处理(Speech processing),又称语音信号处理、人声处理,其目的是希望做出想要的信号,进一步做语音辨识,应用到手机界面甚至一般生活中,使人与电脑能进行沟通。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。

http://www.tencent.com/
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Infor机构

Infor是一家跨国企业软件公司,总部设在美国纽约市。Infor专注于通过云计算作为服务交付给组织的业务应用。最初专注于从财务系统和企业资源规划(ERP)到供应链和客户关系管理的软件, Infor在2010年开始专注于工业利基市场的软件,以及用户友好的软件设计。Infor通过Amazon Web Services和各种开源软件平台部署云应用。

www.infor.com
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北京大学机构

北京大学创办于1898年,初名京师大学堂,是中国第一所国立综合性大学,也是当时中国最高教育行政机关。辛亥革命后,于1912年改为现名。2000年4月3日,北京大学与原北京医科大学合并,组建了新的北京大学。原北京医科大学的前身是国立北京医学专门学校,创建于1912年10月26日。20世纪三、四十年代,学校一度名为北平大学医学院,并于1946年7月并入北京大学。1952年在全国高校院系调整中,北京大学医学院脱离北京大学,独立为北京医学院。1985年更名为北京医科大学,1996年成为国家首批“211工程”重点支持的医科大学。两校合并进一步拓宽了北京大学的学科结构,为促进医学与人文社会科学及理科的结合,改革医学教育奠定了基础。

官网,http://www.pku.edu.cn/
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