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60.000 US-Dollar pro Kopf: NVIDIA-Stipendienliste 2024 bekannt gegeben, fünf Chinesen ausgewählt

王林
王林nach vorne
2023-12-14 22:02:03532Durchsuche

Diesen Freitag wurde die Liste der ausgewählten Kandidaten für das mit Spannung erwartete NVIDIA-Stipendium bekannt gegeben.

Seit mehr als zwei Jahrzehnten bietet das NVIDIA Graduate Fellowship Program Doktoranden hervorragende Arbeitsunterstützung im Zusammenhang mit NVIDIA-Technologie. NVIDIA hat bisher fast 200 Studenten Zuschüsse in Höhe von 6 Millionen US-Dollar gewährt und damit die Forschung in Bereichen wie maschinelles Lernen, Computer Vision, Robotik und Systemprogrammierung vorangetrieben.

Das diesjährige Stipendienprogramm zielt darauf ab, 10 Doktoranden zu unterstützen, die auf dem Gebiet der Computerinnovation forschen. Jeder von ihnen kann ein Stipendium von bis zu 60.000 US-Dollar erhalten.

60.000 US-Dollar pro Kopf: NVIDIA-Stipendienliste 2024 bekannt gegeben, fünf Chinesen ausgewählt

Das NVIDIA-Stipendium steht Wissenschaftlern aus der ganzen Welt offen Auf der ganzen Welt gibt es jedes Jahr harte Wettbewerbe. In diesem Jahr gab es mehr als 500 Kandidaten, und fünf der zehn ausgewählten waren Chinesen.

Berichten zufolge werden die Gewinner vor dem Stipendienjahr ein Sommerpraktikum bei NVIDIA absolvieren. Die Arbeit, an der sie teilnehmen, ist an der Spitze des beschleunigten Rechnens – einschließlich Deep Learning, Robotik, Computer Vision, Computergrafikschaltungen und autonomes Fahren und Programmiersysteme und andere Projekte.

NVIDIA-Chefwissenschaftler Bill Dally sagte, dass die Empfänger des NVIDIA-Stipendiums die talentiertesten Forscher der Welt seien und dass die wissenschaftlichen Probleme, die sie untersuchen, von entscheidender Bedeutung seien.

Zehn Neuzugänge

Zu den Empfängern des Stipendiums 2024-2025 gehören:

Bailey Miller

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von der Carnegie Mellon. University (CMU)

Forschungsrichtung: Praktische Entwicklung Monte-Carlo-Methoden für die physikalische Simulation sollen der Skalierbarkeit und Robustheit von Monte-Carlo-Rendering-Algorithmen entsprechen, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung beschleunigter Random-Walk-Methoden liegt, die leicht zu unterscheiden sind, und auf der Verwendung volumetrischer Modelle zur Handhabung kniffliger und komplexer Geometrien.

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Nicklas Hansen

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von der University of California, San Diego (UCSD), und die Mentoren sind Xiaolong Wang und Hao Su.

Forschungsrichtung: Entwicklung datengesteuerter Weltmodelle, damit Roboter die reale Welt verstehen und mit ihr interagieren können.

Payman Behnam

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vom Georgia Institute of Technology, betreut von Alexey Tumanov.

Forschungsrichtung: Die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Systemen für leistungsstarkes, latenzarmes und energiesparendes Design

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Reinhard Wiesmayr

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von der Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich)

Forschungsinhalt: Forschung zu Signalverarbeitungsmethoden unterstützt durch maschinelles Lernen in drahtlosen Kommunikationssystemen

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Lied Weige

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Jia-Bin Huang und David Jacobs sind Mentoren von der University of Maryland, College Park

Forschungsrichtung: Fokus auf generative Modelle, die auf Bilder und Videos angewendet werden, mit dem Ziel, umfassende Methoden für Inhalte zu entwickeln Generierung, kontrollierbare manuelle Führungs- und Erstellungsprozesse und einfach zu interagierende Schnittstellen, die die menschliche Beteiligung fördern

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Toluwanimi Odemuyiwa

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Von der University of California, Davis (UC Davis), betreut von John Owens.

Forschungsrichtung: Entwerfen und Entwickeln von End-to-End-Abstraktionen und Frameworks für Graphalgorithmen unter Verwendung von Tensoralgebrasprachen, von plattformunabhängigen deklarativen Beschreibungen von Berechnungen bis hin zu plattformspezifischen Implementierungen

Yiming Li

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von der New York University, betreut von Chen Feng.

Forschungsrichtung: Wir widmen uns der Entwicklung robuster, effizienter und skalierbarer Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Analyse und Entscheidungsfindung von 3D-Szenen auf der Grundlage hochdimensionaler sensorischer Eingaben. Gleichzeitig werden wir auch umfangreiche Datensätze organisieren, um diese Algorithmen für die Anwendung auf autonome Roboter effektiv zu trainieren und zu verifizieren. Forschungsinhalte: Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zum Trainieren von Workstations. Niveau-Hardware und deren Anwendung auf Alltagsgeräten wie Laptops und mobilen Geräten für den breiten Einsatz, die Schulung und den gemeinsamen Austausch

Zhiqi Li

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Der Tutor ist Tong Lu von der Universität Nanjing

Forschungsgebiet: Erforschung der Entwicklung autonomer Fahrwahrnehmungstechnologie mit Vision als Kern

Zihao Yes Name muss neu geschrieben werden

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von der University of Washington, und sein Mentor ist Luis Ceze.

Forschungsrichtungen: Kompilierung maschinellen Lernens, grundlegendes Modelldienstsystem und Sparse Computing.

Andere Finalisten

NVIDIA gab außerdem die fünf Finalisten für das Stipendium 2024-2025 bekannt. Ihre Liste lautet wie folgt:

60.000 US-Dollar pro Kopf: NVIDIA-Stipendienliste 2024 bekannt gegeben, fünf Chinesen ausgewählt

Andrew Sauter, Absolvent des Georgia Institute of Technology (Georgia Institute of Technology). )

Bobby Venema Yogatama von der University of Wisconsin Madison

Guanzhi Wang vom California Institute of Technology (Caltech), betreut von Georgia Gkioxari und Yisong Yue.

Kim Sehoon, Absolventin der University of California, Berkeley (UC Berkeley)

Xi Deng, von der Cornell University, betreut von Steve Marschner.

Wir freuen uns darauf, dass diese Forscher ihre eigenen Beiträge in verschiedenen Bereichen leisten60.000 US-Dollar pro Kopf: NVIDIA-Stipendienliste 2024 bekannt gegeben, fünf Chinesen ausgewählt

Während die Top-Konferenzen für künstliche Intelligenz EMNLP und NeurIPS näher rücken, rekrutiert NVIDIA gleichzeitig Praktikanten. Jim Fan, leitender Wissenschaftler bei NVIDIA und Leiter der AI Agent Group, sagte, dass NVIDIA diesen Winter die gerade veröffentlichte GPU für alle vorbereitet habe

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