分享到微博 分享到人人 分享到LinkedIn 分享到Email
微软亚洲研究院研究方向

为使访问教师项目更好地和微软亚洲研究院现有研究项目相结合,我们附上微软亚洲研究院的研究方向以供选择。

微软亚洲研究院目前主要从事五个领域的研究:

自然用户界面:开创新的技术,让人们能够以更自然、更多元的方式与机器互动,让使用计算机像与人交谈一样自然。

新一代多媒体:互联网将成为新一代多媒体应用的中心。多媒体文件在网络上能够被快速可靠地传递和分享,用户可以互动式地开展购物、教育、会议及娱乐等在线活动。

以数字为中心的计算:探索新的基础架构、算法、工具和应用软件,为企业和用户收集、分析和挖掘以数据为中心的信息。

互联网搜索与在线广告:致力于将数据挖掘、机器学习与知识发现等技术与信息分析、组织、检索和可视化的过程相结合,将目前的互联网搜索和在线广告提高到一个新的层次。

计算机科学基础:推进计算机科学中业已取得显著应用的领域的基础研究工作,包括理论计算、系统、网络和机器学习等方面。

领域 计划完成内容
多媒体计算组 多媒体计算组致力于研究以数据为中心的多媒体计算平台,用来采集、寻找、综合和理解多媒体及相关数据,以提供用户崭新的多媒体体验。主要解决以下问题:怎样构建多媒体数据的采集、搜索、挖掘以及进一步搜索的循环;怎样增强用户在内容创建、编辑、混合、分享、推荐、数据和隐私保护的体验;怎样将多媒体商业化,等等。同时也解决如何把多媒体技术推广到新的数据类型,例如数字医学健康中的传感器数据等。其目标是创建一个智能的多媒体计算平台,以新型的服务拓展用户能力,用提炼的知识增强用户才能。
网络多媒体组 网络多媒体组通过对媒体系统深入的研究,在基础理论上有所突破,在系统技术上有所创新,从而建立无缝的并有效的全新的媒体系统。我们的研究不仅致力于解决媒体内容和自适应的问题,也将解决媒体计算系统在网络带宽、处理能力、屏幕分辨力、内存和电池等各种可伸缩问题。我们的研究目的是根据用户的计算资源带给用户优化的计算和自适应的媒体体验。
多媒体通信组 多媒体通信组的使命是发挥项目组成员在多媒体、通信、网络、用户界面、机器学习等领域的特长,开发出方便计算机用户的工作和生活的新的工具和服务。随着计算机变得越来越快,网络变得越来越宽,我们希望计算机能变得更智能,能帮人做更多的事。我们多媒体通信组的研究人员力争发挥我们在多媒体、通信、网络、用户界面、机器学习等领域的特长,开发出方便计算机用户的工作和生活的新的工具和服务。我们相信只有从新的工具和服务中诞生出的计算需求,才能推动信息工业的持续发展。
视觉计算组 计算机视觉是一个新的研究领域,它研究如何让计算机有效地感知,处理及理解视觉信息,例如图像和视频。它的最终目标是让计算机效仿人眼和人脑惊人的感知能力,甚至在某些方面能够超越和协助人类。微软亚洲研究院的视觉计算组由优秀的研究员和工程师组成,他们的专长涵盖了计算机视觉研究领域的整个范畴:从数学理论到现实应用,从物理系统到软件开发,从低层次的图像处理到高层次的图像理解。该组的研究成果已经对于许多重要应用产生了深刻影响,例如高分辨率相机,人脸识别,图像搜索,Virtual Earth,以及图形学和电脑游戏。
网络图形组 网络图形组的研究领域主要集中在图形系统与平台,图形内容生成,网络信息可视化,以及游戏技术几个方面。网络图形组利用其图形研究方面广泛的专业知识来创建前沿的图形技术,包括微软的图形系统和平台以及DirectX和XDK游戏平台,网络信息的可视化与交互显示。在游戏技术的开发方面,组里的研究员正和微软图形工作室密切合作共同研究下一代的游戏引擎。
人机交互组 微软亚洲研究院人机交互组采用基础研究与易用性、用户体验、交互设计实践相结合的研究模式,旨在推动人机交互学科的发展。作为一个多学科的团队,我们利用计算机科学、行为科学、交互设计的综合背景来从事众多类型的项目,从而创想,构建和评估新交互界面和技术。从概念设计草图到孵化新产品,我们的目标是让技术成为促进人和信息交互的媒介,平衡用户在强大功能和简洁界面间的需求,从而扩展人机交互的潜能。
自然语言计算组 信息时代带来了海量的数字化文本。每一天,这些海量的文本通过互联网生成、传播、交换、储存和访问,进入位于世界各地的人们日常生活中。日益累积的数据使得信息的获取越来越困难,同时语言的障碍也变得越来越严重。为了克服这些困难,自然语言计算组正集中精力于相关的研究课题上,其中包括多国语言文本分析、中日文输入法、机器翻译、跨语言信息检索、自动问答、聊天机器人、中文对联、英语写作搜索、新一代新闻检索系统等。多年来,自然语言计算组对微软的产品作出了重大贡献,其中包括日本和中文输入法(IME),用于Office 2007的英文写作助理,进入到Windows Live和Bing搜索引擎中的中国对联游戏、中文分词系统、拼音搜索、搜索引擎speller,用于SQL 2005和SharePoint的文本挖掘技术,以及最近完成的英语写作垂直搜索英库(www.engkoo.com)等。
语音组 语音是人与人之间最自然、最便捷的沟通方式。然而当人要和电脑对话时,事情就不是那么简单了。我们语音组的工作是把人机语音互动变得更为人性化,加快反应速度,机器说话更自然与降低识别的错误率。我们研究工作集中在口语识别与合成技术、人机间的语音互动、利用电脑提高音频检索的效率,更用以辅助改进人与人之间的沟通与互动。
互联网搜索与数据挖掘组 互联网搜索与数据挖掘组致力于将数据挖掘、机器学习与知识发现技术和信息分析、 组织、 检索与可视化的过程相结合,将目前的互联网搜索提高到一个新的层次。例如, 我们正在研究如何挖据深层互联网结构, 以实现对多个在线数据库的一站式搜索,并利用网页布局结构提高链接分析和排序算法的性能。我们还在开发能处理大规模数据并快速适应新主题的分类和聚类算法,以适应互联网的动态特点。基于文档级别的排序和检索是信息检索领域25年来的传统模式,目前我们正在探索一种新的模式,以实现对象级别的互联网搜索。同时,我们还在研究一些基本理论问题, 例如理解互联网的演化过程及其建模。移动搜索是我们感兴趣的新领域之一,目前我们着力于实现在移动设备上的信息自适应转换以及无所不在的访问,并试图发现可能的新应用领域, 以连接物理世界中的搜索和数字世界搜索。 针对多媒体搜索技术, 除了传统的基于内容的检索技术, 我们还致力于分析媒体对象和其它网络内容例如文本、链接、深层网络结构和用户交互记录之间的多类型类间相关关系,以创建针对媒体对象的更优秀的语义理解与索引技术。
信息检索与挖掘组 信息检索与挖掘组(Information Retrieval and Mining)致力于研究开发尖端的搜索技术,帮助用户准确、快捷而方便地访问、查询所需的信息。该组研究开发的重点是互联网搜索与企业内搜索的基本方法,涉及机器学习、信息检索、数据挖掘与自然语言处理等学术领域。具体的研究方向包括:排序学习、搜索结果排序、搜索数据选取、搜索日志数据挖掘、下一代企业内搜索等。信息检索与挖掘组学术思想活跃,不断探索创新,取得了丰硕的研究成果,在SIGIR、WWW、ICML等国际顶尖学术会议及杂志上发表了大量论文,极大地促进了相关领域的学术发展。信息检索与挖掘组的技术成果已进入微软的Live Search、SharePoint Portal Server等多项产品,对微软公司作出了重大贡献。
互联网数据管理组 互联网是一个分布式、大规模、动态的信息源,包含大量非结构化、异构、及隐藏的数据。这些特点使得面向互联网的数据管理面临独特的挑战。互联网数据管理组的目标是构建系统和算法来应对这些挑战及更好地满足用户的信息需求。我们采用“数据+平台+工具”的基本研究方法来使得互联网数据管理像数据库系统一样有效,同时像信息检索系统一样灵活。
互联网智能组 互联网智能组的使命是:通过自动的互联网相关信息发掘以及智能的人机交互,将全世界的实用知识以及相关专家带到您的手中。为了达成使命,我们开发可规模化的自动内容分析和质量度量方法来处理互联网海量的文字信息,诸如博客、社区问答、在线论坛、新闻、用户评论、Twitter、维基百科等等,并从这些媒体中获取显式和隐含的知识。为了保证获取高质量的知识,我们对创建在线信息的用户进行统计分析,自动构建了针对不同主题的全局和局部的专家排名及推荐。这些结果不仅可以用以评价获取的知识,还能形成一个用户可接入的活跃专家网络。为了利用这种从大众产生出的协同智能,我们设计出灵巧的应用程序来简化用户的操作,并通过与用户交互来学习以提升系统的性能。通过分析互联网上的内容、辨识出专家和活跃参与者以及提供内容、用户和机器之间的灵巧交互,我们希望能够自动地辨识用户的意图和行为,并提供结合情境内及用户行为最佳化的应用。
理论组 微软亚洲研究院理论组致力于推进计算机科学基础理论的研究,并与研究院其他研究组、微软其他部门及学术界密切合作,解决科学研究与实际工作中遇到的具有挑战性的算法和理论问题。 理论组与国内外学术界建立了广泛的联系与合作。我们目前主要的研究方向包括算法博弈论,社会网络算法及分析,分布式计算,计算几何和复杂性理论。
系统组 系统研究组主要致力于跨越并连接计算机理论与实践的基本系统问题的研究。我们的专长在于设计并构建最尖端、最前沿的计算机系统,用以提升计算机使用体验,丰富人们的社会生活,并为新的科学发现创造有利条件,激发人类的所有潜能。目前的研究工作包括:用于提供互联网信息服务以及云计算的大规模分布式系统、构建分布式系统的各种工具与中间件,以及适用于新兴硬件与应用系统的系统架构。
无线与网络组 微软亚洲研究院的无线与网络组从事移动计算及网络方面的基础与技术研究。研究方向包括无线网络、移动系统、手机计算、嵌入式系统、安全及全新网络模式。我们的研究方法是理论与实践并重,通过构建实际系统以验证理论结果,并通过实验来提炼系统原理。
软件分析组 数据驱动是现代大型“软件+服务”开发过程的重要特点之一。分析软件开发和运行过程中产生出的海量数据,从中提取关于软件/服务质量和开发动态的重要信息,对于提高软件/服务质量至关重要。微软亚洲研究院软件分析组利用模式识别,机器学习和信息可视化等技术,致力于解决数据智能用于软件开发过程中的前沿问题,研制新一代数据浏览、分析和可视化工具。
机器学习组 微软亚洲研究院机器学习组致力于研究如何从海量数据中发现知识。随着互联网信息和用户在互联网上的交互行为的持续增加,只有准确地了解用户正在访问什么信息以及他们如何处理这些信息,服务供应商才能改进服务来更好地满足用户的需求。我们的研究包括:统计学习、知识发现、模式识别、文本挖掘、最优化算法、博弈论和海量多元数据的信息检索,可用来分析的数据包括了文本、图形、互联网日志以及软件使用的数据。在线广告和其他数字营销领域是我们创新技术的一个试验平台。
硬件计算组 硬件计算能推进软件服务和硬件设备的创新。在软件服务方面,我们主要研究计算机基础架构,探索在具体服务应用上的硬件创新机会,建立完整的硬件/软件解决方案。在硬件设备服务方面,我们与微软产品团队一起,判断硬件发展趋势,研究的交互方式,建立工作原型。我们的最终目标是通过探索硬件设备与软件服务的创新机会,推动硬件计算领域研究的技术进步,创造新的硬件设备和新的交互模式,为用户提供无处不在的丰富体验。