肖仰华，肖仰华在复旦做什么

摘要： 今天给各位分享肖仰华的知识，其中也会对肖仰华在复旦做什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录：1、首届中文NL2SQL挑战赛落幕,国双获...

今天给各位分享肖仰华的知识，其中也会对肖仰华在复旦做什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录：

• 1、首届中文NL2SQL挑战赛落幕,国双获得亚军
• 2、肖仰华主要科研成果
• 3、Able说AI丨专访复旦大学肖仰华教授:领域认知智能应用及趋势
• 4、肖仰华精选论文
• 5、认知智能如何在行业落地?听听复旦大学肖仰华教授怎么说
• 6、堪比阿波罗登月计划:美国“星际之门”项目步子迈太大?

首届中文NL2SQL挑战赛落幕,国双获得亚军

1、月12日，首届中文NL2SQL挑战赛在南京落幕，国双数据科学团队最终获得亚军。 以下为详细介绍：NL2SQL技术背景NL2SQL全称为Nature Language To SQL，指将自然语言转化为SQL查询语句以检索信息的技术。

肖仰华主要科研成果

肖仰华主要科研成果包括以下几个方面：科研项目负责：以项目负责人身份承担了国家自然科学基金青年基金、复旦优秀青年基金等重要科研项目。作为主要参与人参与了多项国家自然科学基金面上项目和企业资助项目。科研论文发表：累积发表了14篇高质量科研论文，其中包括计算机学会A区文章4篇、B区文章7篇。

在科研方面，以项目第一负责人承担包括国家自然科学基金青年基金、复旦优秀青年基金、复旦211基金、教育部博士点新教师基金在内的多项。作为项目主要参与人，参与多项国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金、IBM中国研究院基金、 微软亚洲研究院、平安保险等多项企业资助项目。

肖仰华教授是计算机科学领域的一位杰出学者，其论文涵盖了数据库、生物信息学、软件工程和数据管理等多个领域，展示了他在学术研究上的广泛影响力和深入贡献。在2010年的《扩展数据库技术国际会议》上，肖仰华与合作者提出了“基于K-对称性的身份匿名化模型”，应用于社交网络中，为保护用户隐私提供了新思路。

主要研究兴趣包括：大数据管理与挖掘、图数据库、中文知识图谱等。曾访问美国贝勒医学院人类基因组测序中心从事海量基因序列数据管理研究，受到微软“铸星计划”支持访问微软亚洲研究院从事十亿规模大图数据管理和知识图谱的研究工作。曾获得中国计算机学会2010年度优秀博士论文提名奖、教育部高校科研成果二等奖。

Able说AI丨专访复旦大学肖仰华教授:领域认知智能应用及趋势

Able说AI，专访复旦大学肖仰华教授：领域认知智能应用及趋势Able：肖教授，您好肖仰华！在您《知识图谱：概念与技术》一书中曾提到：“在行业智能化肖仰华的实现过程中，迫切需要将行业知识赋予机器并且让机器具备一定程度肖仰华的行业认知能力，从而让机器代替行业从业人员从事简单知识工作。

肖仰华精选论文

1、文章标题：肖仰华精选论文 肖仰华教授是计算机科学领域的一位杰出学者，其论文涵盖了数据库、生物信息学、软件工程和数据管理等多个领域，展示了他在学术研究上的广泛影响力和深入贡献。在2010年的《扩展数据库技术国际会议》上，肖仰华与合作者提出了“基于K-对称性的身份匿名化模型”，应用于社交网络中，为保护用户隐私提供了新思路。

2、肖仰华的科研成果获得了广泛认可，曾获得2010年度中国计算机学会优秀博士论文提名奖、复旦大学优秀博士论文奖。他的研究成果在生物信息学领域也有所突破，如参与设计并实现了大图数据库系统Trinity，在生物序列数据处理方面取得了显著成就。

3、作为项目主要参与人，参与多项国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金、IBM中国研究院基金、 微软亚洲研究院、平安保险等多项企业资助项目。 累积发表高质量科研论文30篇，多数发表包括计算机学会A区及B区会议和SCI影响因子5以上的国际期刊。

4、肖仰华1，1980年9月出生，GDM@FUDAN负责人。于2009年获得复旦大学计算软件理论博士学位。现任复旦大学计算机学院副教授、博导、兼任国内某领先互联网企业首席科学家。主要研究兴趣包括：大数据管理与挖掘、图数据库、中文知识图谱等。

5、对学生的工作和研究方面十分负责，有一次我们赶aaai的deadline，肖老师指导我们改论文直到晚上十点多，没有任何怨言。在学术研究方面，我们这边主攻知识图谱及其应用，基本以做研究为主。当然，选择研究还是工程都是可以和肖老师商量的。肖老师也非常尊重同学们的意愿。

6、肖仰华主要科研成果包括以下几个方面：科研项目负责：以项目负责人身份承担了国家自然科学基金青年基金、复旦优秀青年基金等重要科研项目。作为主要参与人参与了多项国家自然科学基金面上项目和企业资助项目。科研论文发表：累积发表了14篇高质量科研论文，其中包括计算机学会A区文章4篇、B区文章7篇。

认知智能如何在行业落地?听听复旦大学肖仰华教授怎么说

1、肖仰华教授认为，让机器具备认知能力，进而代替人类从事一些体力劳动（包括简单的脑力劳动）是必然趋势。在工业企业中，年轻人正在远离工厂，未来的工业生产将更多地依赖于机器和机器的大脑。人只需要在大屏幕后通过人机混合的智能形态来干预整个工业的生产制造和各个环节。

2、肖教授，您好！在您《知识图谱：概念与技术》一书中曾提到：“在行业智能化的实现过程中，迫切需要将行业知识赋予机器并且让机器具备一定程度的行业认知能力，从而让机器代替行业从业人员从事简单知识工作。

3、综上所述，爱数与复旦大学携手成立认知智能联合研究中心，共同推进私域环境下大规模知识网络的构建和应用，将为组织创造更多价值，推动机器智能的持续发展。

4、肖仰华教授认为，大模型与行业知识的融合是大模型在金融领域落地的关键。通过注入领域知识，可以增强大模型对金融业务的理解和适应能力，提高模型的准确性和可靠性。同时，行业知识的融入还可以帮助大模型更好地处理金融领域的专业术语和表达方式，提升模型的易用性和实用性。

堪比阿波罗登月计划:美国“星际之门”项目步子迈太大?

投资规模与资金来源存疑庞大投资规模引发质疑：“星际之门”计划初始投资1000亿美元，未来4年扩展至5000亿美元，这一规模远超市场预期，甚至堪比“曼哈顿原子弹计划 + 阿波罗登月计划”总额。然而，如此庞大的数字被美国著名TMT投资人Gavin Baker认为是“荒谬的”，除非软银抛售所有阿里巴巴和Arm的股票。

规模与重要性：该项目可类比于二战末期的“曼哈顿计划”和上世纪60年代的“阿波罗计划”，在美国历史上极为罕见，表明其规模和重要性。战略目标：如同“曼哈顿计划”研制原子弹、“阿波罗计划”登月一样，“星际之门”计划旨在让人工智能领域占据世界高点。

二战时期的军事项目：虽然具体排名和金额可能因不同来源而异，但二战时期的美国军事项目，如曼哈顿计划和阿波罗计划，都是历史上投资巨大的项目。曼哈顿计划旨在研发原子弹，而阿波罗计划则实现了人类的登月任务。这些项目的投资规模在当时无疑是空前的，对战争的胜利和科技的进步产生了深远影响。

阿波罗登月计划结束以后，美国宇航局近50年未开展载人登月，其重返月球的步子迈很大，所以挑战是前所未有的，而且由于政府和预算等问题进展一直迟缓。嫦娥工程则是中国宇航局提出的第一个月球 探索 计划，它分为三个由易到难的阶段：无人探月，载人登月和长期驻月 。

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