氢原子百科 
朱松纯，男，1968年出生于湖北省鄂州市，[2]毕业于中国科学技术大学计算机系，[8]曾获美国哈佛大学计算机博士学位。[2]国际知名计算机视觉专家、统计与应用数学家、人工智能专家，现任第十四届全国政协委员[9]，北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院、智能学院院长，[10]北京大学武汉人工智能研究院首席科学家。[11]
1986年，朱松纯考入中国科学技术大学计算机系，[8]1991年获学士学位。[2]1992年朱松纯赴美国哈佛大学学习，师从国际数学大师大卫•曼福德教授，[4]1994年获硕士学位。[2]1996年博士毕业时，朱松纯第一次用统计的方法，以数学模型准确地刻画了“什么是纹理”，解决了困扰计算机视觉领域20多年的基础问题。[8]此后他在美国布朗大学应用数学专业从事博士后研究工作，1997年，朱松纯留在高校从事AI研究，先后任教于布朗大学、斯坦福大学、加州大学等高校。[8]2020年9月，朱松纯回国筹建北京通用人工智能研究院，[1]同时担任清华大学与北京大学讲席教授，并任北京大学人工智能研究院院长和清华大学通用人工智能研究院院长等职务。[3]2022年12月21日，北京大学武汉人工智能研究院第一届理事会第一次会议召开，朱松纯担任首席科学家。[12]
朱松纯长期致力于构建计算机视觉、统计建模与计算、认知、机器学习、自然语言和对话、机器人自治、乃至人工智能科学的统一数理框架，率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论，在视觉常识推理、场景理解等领域作出重要贡献。[13][14]他曾在国际顶级期刊和会议上发表论文400余篇，[15]曾获马尔奖、计算建模奖、第二届J.K.Aggarwal 奖等多个国际奖项。[15][3]
早年与教育经历
1968年，朱松纯出生于湖北省鄂州市梁子湖区梁子镇一个贫困家庭。[1]朱松纯从小就对计算机非常感兴趣。父母非常支持他学习这方面的知识，甚至还特意为他买了一台电脑。[16]1977年高考制度恢复，刚上小学三年级的朱松纯看到从四面八方赶来的考生深受触动，下定决心要好好读书，并立下了当科学家的志愿。此后他刻苦读书，成为镇上同年级唯一升入高中的学生。[8]
1986年，朱松纯考入中国科学技术大学计算机系，大学期间朱松纯渐渐对 AI 产生了浓厚兴趣，不仅主动到自动化系旁听AI导论课程，还选修了给研究生开设的神经网络课。大三时，他参与了早期视觉注意机制的研究，并在此期间读到了英国学者大卫·马尔的著作《视觉》，引领他开启了计算机领域的长期研究。此后他提出了“可否构建一个‘大一统’理论，对各种纷繁复杂的智能现象进行解释，实现通用的 AI？”这一问题，而探寻这个问题的答案就成了他此后科研的主要目标。[8]
1992年，朱松纯赶赴美国哈佛大学，师从国际数学家协会主席、菲尔兹奖获得者大卫·芒福特，攻读计算机专业[8]，于1994年获得硕士学位。[2]1996年，朱松纯博士毕业时，以超前的思维挑战传统范式，第一次用统计的方法，以数学模型准确地刻画了“什么是纹理”，解决了困扰计算机视觉领域20多年的基础问题。[8]
工作与科研经历
1996年博士毕业后，朱松纯在美国布朗大学应用数学专业从事博士后研究工作。[17]1997年，朱松纯选择留在高校继续从事 AI 研究，探索人工智能“大一统”理论，[8]先后加入美国坦福大学计算机系人工智能实验室、美国俄亥俄州立大学计算机系与认知科学中心、美国洛杉矶加州大学统计系与计算机系，担任讲师、助理教授、副教授、正教授职位，[17]并于2003年荣获计算机视觉领域国际最高奖项之一的马尔奖（The Marr prize）。[2]
2004年，时任美国洛杉矶加州大学视觉与图像科学中心主任一职的朱松纯，邀请了包括时任美国微软亚洲研究院院长兼首席科学家沈向洋等在内的11名全球著名计算机领域专家、学者，一同访问鄂州大学，并向鄂州市提出在莲花山建设“计算机视觉和信息研究院”的意见。同年年底，中国第一个民办非营利性科研机构湖北莲花山计算机视觉和信息研究院成立，朱松纯出任院长，[1]就此开启了大数据标注的先河。[18]此后在做数据标注的过程中，朱松纯发现了大数据方法的局限，明白仅靠数据的堆砌无法实现真正的智能。2008年，朱松纯率先带领团队转向认知领域的研究，此后他连续领导两届大型跨学科国际专项MURI，带领来自剑桥大学、耶鲁大学等院校的顶尖专家，集中攻克认知推理、人机交互等下一代人工智能发展的难题，并逐渐探索出通用人工智能大一统理论的基本蓝图。[18]
2011年，朱松纯当选为电气和电子工程师学会(IEEE)计算机学会会士fellow，次年他担任IEEE计算机学会会士(fellow)评选委员会副主席。2013年，朱松纯在中国科学院担任海外顾问一职。[3]2017年，朱松纯在美国洛杉矶领衔创办了暗物智能科技公司（DMAI）[19][2]致力于构筑以多模态人机交互、场景认知理解、机器智能决策等高维价值驱动，人机价值与行为双向对齐为核心优势的强认知人工智能技术平台，[20]公司于2018年7月落户广州南沙。[2]
2020年9月，朱松纯以人工智能战略科学家的身份回国创建北京通用人工智能研究院，担任院长，同时，他还出任北京大学讲席教授、北京大学人工智能研究院院长、智能学院院长、清华大学基础科学讲席教授等职务。[15][1]在朱松纯推动下，北京大学在元培学院建立了通班，清华大学在自动化系建立了因材施教培养计划通用 AI 方向，他还在北京大学和清华大学领衔打造了全新的、本博贯通的人工智能课程体系。[8]2022年12月21日，北京大学武汉人工智能研究院第一届理事会第一次会议召开，研究院落户光谷，朱松纯担任首席科学家。[12]2023年，朱松纯当选为第十四届全国政协提案委员会委员。[21]
主要成就
朱松纯长期致力于构建计算机视觉、统计建模与计算、认知、机器学习、自然语言和对话、机器人自治、乃至人工智能科学的统一数理框架，[13]其中包括作为统一表示形式的时空、时间和因果图以及用于推理和学习的众多蒙特卡洛方法 。[22]率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论，在视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域作出重要贡献。[14]
视觉的统计建模与计算理论 —— 为马尔的视觉理论建立统一的数理模型
在构建计算机视觉与统计建模与计算的研究领域上，1995年到2005年期间，朱松纯与导师曼福德、UCLA同事以及博士生，为计算视觉创始人马尔提出的早期视觉概念， 包括纹理、图像基元以及原始简约图等建立了一个统一的数理模型，提出统计建模的最小最大熵原理，将神经学和心理学的发现植入统计物理的吉布斯模型，从而导出一类新型的马尔科夫随机场的概率模型，并将该模型扩展到中层视觉模型，描述形状与格式塔组成原则。他们还发现了自然图像的尺度不变与尺度变化的统计规则，将各种视觉模式及其对应的数理模型映射到一个连续的熵频谱和信息尺度，进一步研究了各种模型之间跳转和感知转化的机制。朱松纯还和博士生王亦洲导出感知尺度空间理论 。[22]
在1990年代，朱松纯发展了两类新的非线性偏微分方程。一类用于图像分割，将PDE连接到统计图像模型的这项工作在ICCV 2013上获得了赫尔姆霍茨奖。另一类吉布斯反应和扩散方程于1997年发表，并采用Langevin动力学方法进行推理和学习随机梯度下降。[23]
实现图像与场景的解译（parsing）计算框架 —— 扩展了模式识别创始人傅京孙先生的句法模式识别理论
在认知和机器学习的研究领域上，1999年-2010年期间，朱松纯与其首位博士生屠卓文提出用数据驱动的蒙特卡洛马尔可夫链方法求图像分割和解译问题的全局最优解，还与其博士生Adrian Barbu提出了 Swendsen-Wang Cut的蒙特卡洛算法，在通用的概率采样计算中，实现大的状态跳转，突破传统方法计算的瓶颈问题。该领域的这一进步使拆分合并运算符在文献中首次可逆，并且比吉布斯采样器和跳跃扩散方法快了100倍。这一工作获得第九届国际视觉大会颁发的马尔奖。[22]
2006-2015年间，朱松纯提出了概率随机的与或图模型来表达上下文相关图语法，重启了模式识别领域创始人傅京孙先生倡导的句法模式识别框架，他提出时空因果与或图为物体、场景、事件和因果关系建立统一的模型，并用于场景与事件的解译任务。[22]
提出人工智能的“暗物质” —— 研究视觉与认知的物理与社会常识
在自然语言和对话和机器人自治的研究领域上，自2010年以来，朱松纯将计算机视觉与认知科学、自然语言理解、机器人等学科结合，探索他所提出的“人工智能的暗物质”——占95％的、无法通过感知输入观测到的智能，[23]其中他提出的视觉与认知科学的结合实现了物理常识的推理和社会常识的推理，视觉与自然语言理解的结合通过人机情景对话来获取常识，并于2010年率先从图像和视频的解译图中自动产生文本描述的I2T 方法。[22]
探索迈向通用人工智能的新的研究路径 ——“小数据、大任务”范式
在人工智能科学的研究领域上，朱松纯在2017年发表了一篇广为流传的文章 《浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一》。在文中，朱松纯将行业中流行的数据驱动型深度学习研究称为“大数据、小任务”范式，该范式使用大量标注的数据为每个特定任务训练神经网络，导致AI模型无法解释、应用范围狭窄等问题。与之相反，朱松纯提出了“小数据、大任务”的范式，主张以此来实现通用人工智能。朱松纯团队构建了一个大规模、逼真的VR / AR环境，用于训练和测试负责执行大量日常任务的自主AI个体。[23]
实时双向人机价值对齐
2022年7月14日，朱松纯团队在国际顶级学术期刊Science Robotics发表了最新的研究成果《实时双向人机价值对齐Bidirectional human-robot value alignment》，论文同时被Science官网和Science Robotics官网头条刊登，文章提出了一个可解释的人工智能（XAI）系统，阐述了一种机器实时理解人类价值观的计算框架，并展示了机器人如何与人类用户通过实时沟通完成一系列复杂人机协作任务，研究涵盖了认知推理、自然语言处理、机器学习、机器人学等多学科领域。[24]
社会任职
时间任职单位担任职务1996年-1997年美国布朗大学应用数学专业博士后[3]1997年-1998年美国斯坦福大学计算机系人工智能实验室讲师[3]1998年-2002年美国俄亥俄州立大学计算机系与认知科学中心助理教授[3]2002年-2006年美国洛杉矶加州大学统计系与计算机系副教授[3]2004年国际计算机视觉杂志编辑委员会委员[25]2004年计算机图形学和视觉的基础和趋势编辑委员会委员[25]2005年莲花山计算机视觉和信息科学研究院院长[26]2005年-2009年IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence编辑委员会委员[25]2006-2020年美国洛杉矶加州大学统计系与计算机系正教授[3]2008年-2013年国际模式识别协会Aggarwal奖评选委员会委员[25]2010年-2020年美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目MURI首席科学家[3]2010年-2015年MURI 场景理解项目首席研究员[25]2011年电气和电子工程师学会（IEEE）计算机学会会士[3]2011年-2013年国际模式识别协会Aggarwal奖评选委员会主席[3]2012年国际计算机视觉与模式识别大会(CVPR)主席[3]2012年IEEE计算机学会会士(fellow)评选委员会副主席[3]2013年IEEE计算机学会院士委员会副主席2013年中国科学院海外顾问[3]2016年-2021年MURI 视觉常识推理项目首席研究员[25]2019年国际计算机视觉与模式识别大会(CVPR)主席[3]2020年11月清华大学基础科学讲席教授[3]2020年11月北京大学讲席教授[3]2020年11月北京通用人工智能研究院院长[3]2021年2月清华大学通用人工智能研究院院长[3]2022年北京大学武汉人工智能研究院第一届理事会首席科学家[11]2023年中国人民政治协商会议第十四届全国委员会委员、提案委员会委员[21][9]2024年1月北京人形机器人创新中心专家委员会副主任[27]
人才培养
朱松纯提出，以中国之思想，创世界之科技，从中国的优秀哲学思想中找到人工智能学科发展的根基，以原创的科研范式，原创的技术路线，开展有组织的科研。[8]2005年，朱松纯创建中国第一个民办非营利性科研机构湖北莲花山计算机视觉和信息研究院，先后召开了一系列计算机视觉和信息领域的国际学术交流会、研讨会，制订了数据采集行业标准，研究并诞生了世界首个大型的图像/视频解译数据库和AIGC场景应用，培养了中国早期一批计算机视觉、人工智能人才。[1]2021年朱松纯分别在北京大学元培学院和清华大学自动化系成立“通用人工智能实验班”，[28]先后吸引200多学者加入，包括30多位海外名校毕业的博士生，组建了通用视觉、自然语言与人机交互、机器学习、认知计算与常识推理、多智能体、机器人等多支研究团队，[8]制定了全新的本博贯通的人工智能教程，[28]培养了通用人工智能方向的“通识、通智、通用”型国际顶尖复合型人才。[29]
2023年，朱松纯发起全国通用人工智能人才培养计划，[30]并在教育部的支持下联合全国9所高校展开联合培养博士生的专项计划，[31]他利用通研院与高等院校的优势资源实现战略合作，实现通研院与北大联合开设的20多门通用人工智能前沿课程的共享，同时通过双聘导师、课题研究、平台搭建等联合培养学生，帮助学生瞄准国际前沿方向。2023年秋季，第一批“通计划”学生开始入学，在合作高校进行课程修读，完成相关专业培养方案中所列的必修课程，部分学生开始参与通研院学术和科研活动。2024年“通计划”专项博士研究生招生指标为130人。[32]
社会活动
| 时间 | 活动名称 | 事件 |
|---|---|---|
| 2019年5月 | 2019 ACM中国图灵大会 | 朱松纯作题为“人工智能：走向大一统的时代”的演讲[33] |
| 2020年9月 | 北京大学人工智能研究院工作会 | 朱松纯结合自己的科研经历，介绍了对人工智能学科规划与未来发展方向的思考、设想[34] |
| 2021年3月 | “科研范式变革”专题研讨会 | 朱松纯以“人工智能：学科大交叉、大融合”为题，讲述了人工智能领域对内融合统一、对外交叉拓展的趋势[35] |
| 2021年5月 | 第五届世界智能大会 | 朱松纯发表“构建人工智能学科体系：通识、通智、通用”主题演讲[36] |
| 2021年6月 | CICAI国际人工智能会议 | 朱松纯作“可解释性人工智能：如何让机器获得人类有依据的信任”的主题报告[37] |
| 2021年11月 | 区委理论学习中心组学习（扩大）会议 | 朱松纯以“人工智能：趋势、变局与战略机遇”为题授课，剖析了人工智能发展现状和趋势[38] |
| 2021年12月 | PRCV2021 | 朱松纯作题为“Computer Vision: A Task-oriented and Agent-based Perspective”的报告[39] |
| 2022年9月 | 北京大学智能学科建设20周年大会 | 朱松纯以“二十年历程，风华正茂；二十载耕耘，硕果累累”为题作北京大学智能学科建设20年总结报告[40] |
| 2023年2月 | 北京大学英杰交流中心 | 朱松纯围绕“有组织科研”发表演讲[41] |
| 2023年2月 | AAAI SafeAI 研讨会 | 朱松纯针对 “通用人工智能、人工智能安全” 等问题和加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell 进行对话[42] |
| 2023年7月 | 鄂州首届人才周活动 | 朱松纯发表人工智能的主旨演讲[1] |
| 2023年8月 | 北京大学智能学科2023年暑假战略研讨会 | 朱松纯对北大智能学科建设的阶段性进展进行了总结和规划[43] |
| 2023年12月 | 第二十五期山东干部讲堂 | 朱松纯以“通用人工智能：前沿、趋势、机遇、战略”为题作报告[44] |
知名语录
朱松纯曾在中国科学报说：“科学家处于一个玩自拍的年代。”[45]
朱松纯被人民日报采访时说道：“做科学研究不是到北京天桥看把戏，哪里热闹就去哪里，而是要做原始创新。”[8]
朱松纯曾和中国科学报记者说：“‘自由式探索’和‘有组织科研’并不对立，而是局部和整体的关系。”[45]
朱松纯曾在人民日报说：“科技创新时不我待，我只想做出一些原创性的成果。”[8]
朱松纯曾和中国科学报记者赵广立说道：“不谋全局者，不足谋一域。在角逐科技制高点的进程中，我们要敢于采取‘你打你的，我打我的’战略思想。”[45]
朱松纯曾在中国科学报说：“我们需要利用新型举国体制的优势，纵向贯通学研产、横向实现大交叉，在共同目标下，形成‘纵横交织’的创新联合体。”[45]
朱松纯被人民日报采访时说道：“中国要在 AI 竞争中胜出，必须走原创的技术路线，必须培养大量具有国际视野和家国情怀的 AI 顶尖人才。”[8]
荣誉奖项
| 时间 | 授予单位 | 荣誉称号/奖励 |
|---|---|---|
| 1992年 | 哈佛大学 | 研究生院奖学金[3] |
| 1995年 | 哈佛大学 | 工程领域 Ali Jury 奖[3] |
| 1999年 | 第7届国际计算机视觉大会 | 马尔奖(Marr Prize)荣誉提名[3] |
| 2001年 | 美国海军研究所 | 杰出青年科学家奖[3] |
| 2001年 | 美国国家科学基金委员会 | 青年教授奖励基金[3] |
| 2001年 | Sloan基金 | Sloan fellow[3] |
| 2003年 | 第九届国际计算机视觉大会 | 马尔奖（ Marr prize）[3] |
| 2007年 | 第11届国际计算机视觉大会 | 马尔奖（ Marr prize）荣誉提名[3] |
| 2007年 | 中国自然科学基金会 | “海外杰青”[46] |
| 2008年 | 国际模式识别协会 | 第二届J.K.Aggarwal 奖[3] |
| 2009年 | 中国教育部 | “长江学者”讲座教授[46] |
| 2011年 | 电气和电子工程师学会 | 计算机学会会士fellow[3] |
| 2013年 | 第14届国际计算机视觉大会 | 赫尔姆霍茨奖[3] |
| 2017年 | 国际认知科学学会 | 计算建模奖[3] |
| 2019年· | ACM TURC大会 | 最佳论文奖[3] |
| 2020年 | ICML 桥感知与推理研讨会 | 最佳论文奖[47] |
人物关系
| 关系 | 名字 | 简介 | 图片 |
|---|---|---|---|
| 妻子 | 崔洁 | 崔洁毕业于中国科技大学，后在美国深造拿到美国国籍，[6]2013年崔洁辞去工作后，全职陪伴女儿朱易滑冰[6] |  |
| 女儿 | 朱易 | 2002年出生，中国花样滑冰运动员。[48]2018年1月夺得全美花滑锦标赛新人组女单冠军，2018年9月朱易成为中国国家集训队女单选手，[7]2022年代表中国参加北京冬季奥运会[49] |  |
| 导师 | 大卫•曼福德（David Mumford） | 是哈佛大学、布朗大学荣休教授，曾先后获得菲尔茨奖、麦克阿瑟奖、美国国家科学奖章等荣誉，是美国科学院院士、意大利国家科学院外籍院士、挪威国家科学院外籍院士、英国皇家科学院外籍院士、北京大学名誉教授[50] |  |
社会评价
30年潜心研究通用AI，把人机团队合作领域的AI研究向前推进了一大步。（人民日报海外版记者施芳评）[8]
朱松纯为计算机视觉在中国的发展与人才启蒙做出了贡献。（清华大学自动化系评）[3]
朱老师是一个很纯粹的科学家，经常看见朱老师静坐沉思，面前的草稿纸上密密麻麻。对于我们向他请教的问题，他总能很快给出独到的见解，为我们打开思路。（北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫评）[8]
朱松纯在认知科学领域，如视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域做出重要贡献。（中国计算机学会评）[51]
朱松纯对计算机视觉的思考超越了像素、来到了范式和语义的层面，然后3D和语义还可以互动的时候，我还是觉得备受激励。（斯坦福大学计算机科学教授、人工智能科学家李飞飞评）[52]
个人文章
| 时间 | 名称 | 配图 |
|---|---|---|
| 2010年 | 《如何到达月球：我们知道我们没有以错误的方式进行研究吗？》[53] |  |
| 2011年 | 《视觉分类问题可以解决吗？通过机器学习？》[53] |  |
| 2011年 | 《黑客、数学和统计：为什么我们要包容不同的视觉风格》[53] |  |
| 2014年 | 《如果你不能解决一个简单的视觉问题，你可能需要解决一个复杂的问题！》[53] |  |
| 2014年 | 《“暗物质”和“暗能量”在图像和视觉上》[53] |  |
| 2015年 | 《重温常识——之前淹没人工智能的问题！》[53] |  |
出版书籍
| 出版时间 | 书籍名称 | 出版社 | 书籍图 |
|---|---|---|---|
| 2020年 | 《 Monte Carlo Methods》[3] | Springer |  |
| 2021年 | 《 Computer Vision: Statistical Models for Marr's Paradigm》[3] | Springer |  |
| 2021年 | 《 Computer Vision: Stochastic Grammars for Parsing Objects》[3] | Springer |  |
| 2021年 | 《 Cognitive Models for Visual Commonsense Reasoning》[3] | Springer |  |
| 2022年 | 《可解释人工智能导论》[54] | 电子工业出版社 |  |
学术论文
截止至2023年11月27日，朱松纯在国际顶级期刊和会议上共发表论文400余篇，下表仅收录部分[15]
| 发表时间 | 论文名称 | 作者 | 刊载于 |
|---|---|---|---|
| 1995年 | FORMS: A Flexible Object Recognition and Modelling System[55] | Song Chun Zhu，Alan L | International Conference on Computer Vision |
| 1995年 | Region Competition: Unifying Snakes， Region Growing， Energy/Bayes/MDL for Multi-band Image Segmentation[55] | Song Chun Zhu，Tai Sing Lee，Alan L | International Conference on Computer Vision |
| 1996年 | Region Competition: Unifying Snakes， Region Growing， and Bayes/MDL for Multiband Image Segmentation. [55] | Song Chun Zhu，Alan L | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 1996年 | FRAME: Filters， Random fields， and Minimax Entropy - Towards a Unified Theory for Texture Modeling[55] | Song Chun Zhu，Ying Nian Wu，David Mumford | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 1996年 | FORMS: A flexible object recognition and modelling system[55] | Song Chun Zhu，Alan L | International Journal of Computer Vision |
| 1997年 | Learning Generic Prior Models for Visual Computation[55] | Song Chun Zhu，David Mumford | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 1997年 | Minimax Entropy Principle and Its Application to Texture Modeling[55] | Song Chun Zhu，Ying Nian Wu，David Mumford | Neural Computation |
| 1997年 | Prior Learning and Gibbs Reaction-Diffusion[55] | Song Chun Zhu，David Mumford | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 1998年 | Stochastic Computation of Medial Axis in Markov Random Fields[55] | Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 1998年 | GRADE: Gibbs Reaction and Diffusion Equation[55] | Song Chun Zhu，David Mumford | International Conference on Computer Vision |
| 1998年 | Filters， Random Fields and Maximum Entropy (FRAME): Towards a Unified Theory for Texture Modeling[55] | Song Chun Zhu，Ying Nian Wu，David Mumford | International Journal of Computer Vision |
| 1999年 | Embedding Gestalt Laws in Markov Random Fields[55] | Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 1999年 | Equivalence of Julesz and Gibbs Texture Ensembles[55] | Ying Nian Wu，Song Chun Zhu，Xiuwen Liu | International Conference on Computer Vision |
| 1999年 | Fundamental Bounds on Edge Detection: An Information Theoretic Evaluation of Different Edge Cues[55] | Scott Konishi，Alan L. Yuille，James M. Coughlan，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2000年 | Integrating Bottom-Up/Top-Down for Object Recognition by Data Driven Markov Chain Monte Carlo[55] | Song Chun Zhu，Rong Zhang，Zhuowen Tu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2000年 | Learning in Gibbsian Fields: How Accurate and How Fast Can It Be?[55] | Song Chun Zhu，Xiuwen Liu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2000年 | Order Parameters for Minimax Entropy Distributions: When Does High Level Knowledge Help?[55] | Alan L. Yuille，James M. Coughlan，Song Chun Zhu，Ying Nian Wu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2001年 | Example-Based Facial Sketch Generation with Non-parametric Sampling[55] | Hong Chen，Ying-Qing Xu，Heung-Yeung Shum，Song Chun Zhu，Nanning Zheng | International Conference on Computer Vision |
| 2001年 | Introduction by Guest Editors[55] | Alan L. Yuille，Song Chun Zhu，David Mumford | International Journal of Computer Vision |
| 2001年 | Visual Learning by Integrating Descriptive and Generative Methods[55] | Cheng-en Guo，Song Chun Zhu，Ying Nian Wu | International Conference on Computer Vision |
| 2002年 | What Are Textons? [55] | Song Chun Zhu，Cheng-en Guo，Ying Nian Wu，Yizhou Wang | European Conference on Computer Vision |
| 2002年 | A Generative Method for Textured Motion: Analysis and Synthesis[55] | Yizhou Wang ，Song Chun Zhu | European Conference on Computer Vision |
| 2002年 | Image Segmentation by Data-Driven Markov Chain Monte Carlo[55] | Zhuowen Tu，Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2003年 | Modeling Visual Patterns by Integrating Descriptive and Generative Methods[55] | Cheng-en Guo，Song Chun Zhu，Ying Nian Wu | International Journal of Computer Vision |
| 2003年 | Statistical Modeling and Conceptualization of Visual Patterns[55] | Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2003年 | Towards a Mathematical Theory of Primal Sketch and Sketchability[55] | Cheng-en Guo，Song Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2004年 | Modeling Complex Motion by Tracking and Editing Hidden Markov Graphs[55] | Yizhou Wang ，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2004年 | Analysis and Synthesis of Textured Motion: Particles and Waves[55] | Yizhou Wang ，Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2004年 | Multigrid and Multi-Level Swendsen-Wang Cuts for Hierarchic Graph Partition[55] | Adrian Barbu，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2005年 | A Generative Model of Human Hair for Hair Sketching[55] | Hong Chen，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2005年 | Image Parsing: Unifying Segmentation， Detection， and Recognition[55] | Zhuowen Tu，Xiangrong Chen，Alan L. Yuille，Song Chun Zhu | International Journal of Computer Vision |
| 2005年 | Cloth Representation by Shape from Shading with Shading Primitives[55] | Feng Han ，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2006年 | Composite Templates for Cloth Modeling and Sketching[55] | Hong Chen，Zi Jian Xu ，Ziqiang Liu，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2006年 | A Generative Sketch Model for Human Hair Analysis and Synthesis[55] | Hong Chen，Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2006年 | A Stochastic Grammar of Images[55] | Song Chun Zhu，David Mumford | Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision |
| 2007年 | Layered Graph Match with Graph Editing[55] | Liang Lin，Song Chun Zhu，Yongtian Wang | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2007年 | Primal sketch: Integrating structure and texture[55] | Cheng-en Guo，Song Chun Zhu，Ying Nian Wu | Computer Vision and Image Understanding |
| 2007年 | Mapping Natural Image Patches by Explicit and Implicit Manifolds[55] | Kent Shi，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2008年 | A hierarchical and contextual model for aerial image understanding[55] | Jake Porway，Kristy Wang，Benjamin Z. Yao，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2008年 | A Hierarchical Compositional Model for Face Representation and Sketching[55] | Zijian Xu ，Hong Chen，Song Chun Zhu，Jiebo Luo | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2008年 | An integrated background model for video surveillance based on primal sketch and 3D scene geometry[55] | Wenze Hu，Haifeng Gong，Song Chun Zhu，Yongtian Wang | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2009年 | Evaluating information contributions of bottom-up and top-down processes[55] | Xiong Yang，Tianfu Wu ，Song Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2009年 | Flow mosaicking: Real-time pedestrian counting without scene-specific learning[55] | Yang Cong，Haifeng Gong，Song Chun Zhu，Yandong Tang | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2009年 | From image parsing to painterly rendering[55] | Kun Zeng，Mingtian Zhao，Caiming Xiong，Song Chun Zhu | ACM Transactions on Graphics |
| 2009年 | Learning mixed templates for object recognition[55] | Zhangzhang Si，Haifeng Gong，Ying Nian Wu，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2010年 | Discovering scene categories by information projection and cluster sampling[55] | Dengxin Dai，Tianfu Wu ，Song Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2010年 | Layered Graph Matching with Composite Cluster Sampling[55] | Liang Lin，Xiaobai Liu，Song Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2010年 | Learning Artistic Lighting Template from Portrait Photographs[55] | Xin Jin，Mingtian Zhao，Xiaowu Chen，Qinping Zhao，Song Chun Zhu | European Conference on Computer Vision |
| 2011年 | A Numerical Study of the Bottom-Up and Top-Down Inference Processes in And-Or Graphs[55] | Tianfu Wu ，Song Chun Zhu | International Journal of Computer Vision |
| 2011年 | C4: Exploring Multiple Solutions in Graphical Models by Cluster Sampling[55] | Jacob Porway，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2011年 | Image representation by active curves[55] | Wenze Hu，Ying Nian Wu，Song-Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2011年 | Parsing video events with goal inference and intent prediction[55] | Mingtao Pei，Yunde Jia，Song-Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2012年 | Cost-Sensitive Top-Down/Bottom-Up Inference for Multiscale Activity Recognition[55] | Mohamed R. Amer，Dan Xie，Mingtian Zhao，Sinisa Todorovic，Song Chun Zhu | European Conference on Computer Vision |
| 2012年 | Intrackability: Characterizing Video Statistics and Pursuing Video Representations[55] | Haifeng Gong，Song Chun Zhu | International Journal of Computer Vision |
| 2012年 | Learning Hybrid Image Templates (HIT) by Information Projection[55] | Zhangzhang Si，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2013年 | Beyond Point Clouds: Scene Understanding by Reasoning Geometry and Physics[55] | Bo Zheng ，Yibiao Zhao，Joey C. Yu，Katsushi Ikeuchi，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2013年 | Human Attribute Recognition by Rich Appearance Dictionary[55] | Jungseock Joo，Shuo Wang，Song-Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2013年 | Learning AND-OR Templates for Object Recognition and Detection[55] | Zhangzhang Si，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2013年 | Learning and parsing video events with goal and intent prediction[55] | Mingtao Pei，Zhangzhang Si，Benjamin Z. Yao，Song-Chun Zhu | Computer Vision and Image Understanding |
| 2013年 | Scene Parsing by Integrating Function， Geometry and Appearance Models[55] | Yibiao Zhao，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2014年 | Animated Pose Templates for Modeling and Detecting Human Actions[55] | Benjamin Z. Yao，Bruce X. Nie，Zicheng Liu ，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2014年 | Detecting potential falling objects by inferring human action and natural disturbance[55] | Bo Zheng ，Yibiao Zhao，Joey C. Yu，Katsushi Ikeuchi，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2014年 | Integrating Context and Occlusion for Car Detection by Hierarchical And-Or Model[55] | Bo Li ，Tianfu Wu ，Song-Chun Zhu | European Conference on Computer Vision |
| 2014年 | Unsupervised Learning of Dictionaries of Hierarchical Compositional Models[55] | Jifeng Dai，Yi Hong，Wenze Hu，Song-Chun Zhu，Ying Nian Wu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2015年 | Attributed Grammars for Joint Estimation of Human Attributes， Part and Pose[55] | Seyoung Park，Song-Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2015年 | Joint action recognition and pose estimation from video[55] | Bruce Xiaohan Nie，Caiming Xiong，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2015年 | Learning 3D Object Templates by Quantizing Geometry and Appearance Spaces[55] | Wenze Hu，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2015年 | Understanding tools: Task-oriented object modeling， learning and recognition[55] | Yixin Zhu，Yibiao Zhao，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2016年 | Inferring Forces and Learning Human Utilities from Videos[55] | Yixin Zhu，Chenfanfu Jiang，Yibiao Zhao，Demetri Terzopoulos，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2016年 | Inferring human intent from video by sampling hierarchical plans[55] | Steven Holtzen，Yibiao Zhao，Tao Gao，Joshua B. Tenenbaum，Song-Chun Zhu | IEEERSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems |
| 2016年 | Learning And-Or Model to Represent Context and Occlusion for Car Detection and Viewpoint Estimation[55] | Tianfu Wu ，Bo Li，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2016年 | Learning Social Affordance for Human-Robot Interaction[55] | Tianmin Shu，Michael S. Ryoo，Song-Chun Zhu | International Joint Conference on Artificial Intelligence |
| 2016年 | Robot learning with a spatial， temporal， and causal and-or graph[55] | Caiming Xiong，Nishant Shukla，Wenlong Xiong，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2017年 | A glove-based system for studying hand-object manipulation via joint pose and force sensing[55] | Hangxin Liu，Xu Xie ，Matt Millar，Mark Edmonds，Feng Gao 0013，Yixin Zhu，Veronica J. Santos，Brandon Rothrock，Song-Chun Zhu | IEEERSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems |
| 2017年 | Alternating Back-Propagation for Generator Network[55] | Tian Han ，Yang Lu ，Song-Chun Zhu，Ying Nian Wu | AAAI Conference on Artificial Intelligence |
| 2017年 | CERN: Confidence-Energy Recurrent Network for Group Activity Recognition[55] | Tianmin Shu，Sinisa Todorovic，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2017年 | Inferring Human Attention by Learning Latent Intentions[55] | Ping Wei ，Dan Xie，Nanning Zheng ，Song-Chun Zhu | International Joint Conference on Artificial Intelligence |
| 2017年 | Jointly Recognizing Object Fluents and Tasks in Egocentric Videos[55] | Yang Liu，Ping Wei ，Song-Chun Zhu | International Conference on Computer Vision |
| 2017年 | Learning social affordance grammar from videos: Transferring human interactions to human-robot interactions[55] | Tianmin Shu，Xiaofeng Gao，Michael S. Ryoo，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2017年 | Mining Object Parts from CNNs via Active Question-Answering[55] | Quanshi Zhang，Ruiming Cao，Ying Nian Wu，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2018年 | A Causal And-Or Graph Model for Visibility Fluent Reasoning in Tracking Interacting Objects[55] | Yuanlu Xu，Lei Qin，Xiaobai Liu，Jianwen Xie，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2018年 | Attribute And-Or Grammar for Joint Parsing of Human Pose， Parts and Attributes[55] | Seyoung Park，Bruce Xiaohan Nie，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2018年 | Examining CNN Representations With Respect to Dataset Bias[55] | Quanshi Zhang，Wenguan Wang，Song-Chun Zhu | AAAI Conference on Artificial Intelligence |
| 2018年 | Generalized Earley Parser: Bridging Symbolic Grammars and Sequence Data for Future Prediction[55] | Siyuan Qi，Baoxiong Jia，Song-Chun Zhu | International Conference on Machine Learning |
| 2018年 | Intent-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning[55] | Siyuan Qi，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2018年 | Single-View 3D Scene Reconstruction and Parsing by Attribute Grammar[55] | Xiaobai Liu，Yibiao Zhao，Song-Chun Zhu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2018年 | Where and Why Are They Looking? Jointly Inferring Human Attention and Intentions in Complex Tasks[55] | Ping Wei ，Yang Liu，Tianmin Shu，Nanning Zheng ，Song-Chun Zhu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2019年 | A tale of two explanations: Enhancing human trust by explaining robot behavior[55] | Mark Edmonds，Feng Gao 0013，Hangxin Liu，Xu Xie ，Siyuan Qi，Brandon Rothrock，Yixin Zhu，Ying Nian Wu，Hongjing Lu，Song-Chun Zhu | Science Robotics |
| 2019年 | Learning Virtual Grasp with Failed Demonstrations via Bayesian Inverse Reinforcement Learning[55] | Xu Xie ，Changyang Li，Chi Zhang 0017，Yixin Zhu，Song-Chun Zhu | IEEERSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems |
| 2019年 | MetaStyle: Three-Way Trade-off among Speed， Flexibility， and Quality in Neural Style Transfer[55] | Chi Zhang 0017，Yixin Zhu，Song-Chun Zhu | AAAI Conference on Artificial Intelligence |
| 2019年 | Self-Supervised Incremental Learning for Sound Source Localization in Complex Indoor Environment[55] | Hangxin Liu，Zeyu Zhang ，Yixin Zhu，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2019年 | Understanding Human Gaze Communication by Spatio-Temporal Graph Reasoning[55] | Lifeng Fan，Wenguan Wang，Song-Chun Zhu，Xinyu Tang，Siyuan Huang | International Conference on Computer Vision |
| 2019年 | Unsupervised Disentangling of Appearance and Geometry by Deformable Generator Network[55] | Xianglei Xing，Tian Han ，Ruiqi Gao，Song-Chun Zhu，Ying Nian Wu | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |
| 2020年 | A Competence-Aware Curriculum for Visual Concepts Learning via Question Answering[55] | Qing Li，Siyuan Huang，Yining Hong，Song-Chun Zhu | European Conference on Computer Vision |
| 2020年 | A massively parallel and scalable multi-CPU material point method[55] | Xinlei Wang，Yuxing Qiu，Stuart R. Slattery，Yu Fang，Minchen Li，Song-Chun Zhu，Yixin Zhu，Min Tang ，Dinesh Manocha，Chenfanfu Jiang | ACM Transactions on Graphics |
| 2020年 | Congestion-aware Evacuation Routing using Augmented Reality Devices[55] | Zeyu Zhang ，Hangxin Liu，Ziyuan Jiao，Yixin Zhu，Song-Chun Zhu | IEEE International Conference on Robotics and Automation |
| 2020年 | Cooperative Training of Descriptor and Generator Networks[55] | Jianwen Xie，Yang Lu，Ruiqi Gao，Song-Chun Zhu，Ying Nian Wu | Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2020年 | Graph-based Hierarchical Knowledge Representation for Robot Task Transfer from Virtual to Physical World[55] | Zhenliang Zhang，Yixin Zhu，Song-Chun Zhu | IEEERSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems |
| 2020年 | “暗”，不止于“深”——迈向认知智能与类人常识的范式转换[56] | 朱毅鑫，高涛，范丽凤，黄思远，Mark Edmonds，刘航欣，高枫，张驰，綦思源，吴英年，Joshua B.Tenenbaum，朱松纯 | Engineering |
| 2021年 | Monocular 3D Pose Estimation via Pose Grammar and Data Augmentation[57] | Xu Yuanlu，Wang Wenguan，Liu Tengyu，Liu Xiaobai，Xie Jianwen，Zhu Song-Chun | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2021年 | Cooperative Training of Fast Thinking Initializer and Slow Thinking Solver for Conditional Learning[58] | Xie Jianwen，Zheng Zilong，Fang Xiaolin，Zhu Song-Chun，Wu Ying Nian | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2021年 | Hierarchical Human Semantic Parsing with Comprehensive Part-Relation Modeling[59] | Wang Wenguan，Zhou Tianfei，Qi Siyuan，Shen Jianbing，Zhu Song-Chun | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2022年 | Scene Reconstruction with Functional Objects for Robot Autonomy[60] | Han Muzhi，Zhang Zeyu，Jiao Ziyuan，Xie Xu，Zhu Yixin，Zhu Song-Chun，Liu Hangxin | International Journal of Computer Vision |
| 2022年 | Understanding Physical Effects for Effective Tool-Use[61] | Zhang Zeyu，Jiao Ziyuan，Wang Weiqi，Zhu Yixin，Zhu Song-Chun，Liu Hangxin | IEEE Robotics and Automation Letters |
| 2022年 | In situ bidirectional human-robot value alignment[62] | Yuan Luyao，Gao Xiaofeng，Zheng Zilong，Edmonds Mark，Wu Ying Nian，Rossano Federico，Lu Hongjing，Zhu Yixin，Zhu Song-Chun | Science Robotics |
| 2022年 | 可解释工智能导论[63] | 杨强 ，范力欣， 朱军，陈一晰 ，张拳石 ，朱松纯 | 中文信息学报 |
| 2023年 | 通讯式学习——统一的机器学习模式[64] | 袁路遥， 朱松纯 | Engineering |
| 2023年 | Communicative Learning: A Unified Learning Formalism[65] | Yuan Luyao，Zhu Song-Chun | Engineering |
| 2023年 | Guest Editorial: Introduction to the Special Section on Graphs in Vision and Pattern Analysis[66] | Bai Song，Torr Philip H.S，Krishna Ranjay，Li Fei-Fei，Gupta Abhinav， Zhu Song-Chun | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence |
| 2023年 | Rearrange Indoor Scenes for Human-Robot Co-Activity[67] | Wang Weiqi，Zhao Zihang，Jiao Ziyuan，Zhu Yixin，Zhu Song-Chun，Liu Hangxin | 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) |
| 2023年 | Diffusion-based Generation， Optimization， and Planning in 3D Scenes[68] | Huang Siyuan，Wang Zan，Li Puhao，Jia Baoxiong，Liu Tengyu，Zhu Yixin，Liang Wei，Zhu Song-Chun | 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) |
参考资料 68
- 北京大学人工智能研究院院长发表演讲，湖北鄂州是AIGC应用的诞生地 — 荆楚网
- 人工智能学者朱松纯加入北京大学，曾问鼎计算机视觉最高奖_科技湃_ — 澎湃新闻-The Paper
- 朱松纯 — 清华大学自动化系
- 朱松纯加盟北大担任AI研究院院长 — 鄂州市人民政府
- 朱松纯简介 — -北京大学人工智能研究院
- 他这个身家还被说是赘婿? — 中华网
- 著名运动员朱易回鄂省亲受到热烈欢迎 — 湖北省归国华侨联合会
- 参考 8
- 【权威观点】朱松纯：智能学科的源起、演进与趋势 — 北京大学人文交流研究-今日头条
- 朱松纯：30年潜心研究通用AI（科教人物坊） — 国家科技传播中心
- 北京大学武汉人工智能研究院落户光谷，朱松纯任首席科学家 — 今日头条
- 北京大学武汉人工智能研究院落户光谷，朱松纯任首席科学家 — 今日头条-武汉头条
- Song-Chun Zhu — UCLA Statistics
- 朱松纯加盟北大担任AI研究院院长 — 鄂州市人民政府
- 朱松纯 — 中央音乐学院
- 【学党史·忆侨史】(84)朱松纯:强认知AI的领路人 — 湖州统战
- 朱松纯 — 北京大学人工智能研究院
- 开辟AI行业发展新局 暗物智能朱松纯大一统理论框架“圆梦” — 中国新闻网
- 暗物智能：打造强认知AI，让“虚拟教师”成为现实 — 新华网手机版
- 公司简介 — 暗能智物
- 中国人民政治协商会议第十四届全国委员会各专门委员会委员名单 — 学习强国
- 重磅!顶尖AI学者UCLA教授全职回国，拟加入清华大学 — AEIC学术交流中心
- 专家行业新趋势新发展-谋定·经信研究：世界人工智能大会 — 中国新闻采编网
- 朱松纯团队新作:让AI读懂人类价值观，登上Science Robotics — 澎湃新闻
- Bio-sketch of Song-Chun Zhu — UCLA Statistics
- 北京大学人工智能研究院院长发表演讲，湖北鄂州是AIGC应用的诞生地 — 荆楚网
- 北京人形机器人创新中心专家委员会成立 — 北京市经济和信息化局
- 朱松纯：我为什么让北大通班学生读金庸 — 中国科学报
- 北大清华联合培养“人工智能通才” 把顶尖学生引入人工智能领域 — 环球网
- 朱松纯:打造世界智能科学的高地 — 人民论坛网
- 通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划成功启动 — 北京大学
- 通用人工智能协同攻关合作体 人才培养计划启动 — 中国网教育
- 【关注】中国图灵大会上 朱松纯教授演讲:走向大一统时代的人工智能! — 荆楚网
- 朱松纯教授受聘担任北大人工智能研究院院长并召开工作会议 全力推进国际国内合作 — 北京大学人工智能研究院
- 国家自然科学基金委成功举办“科研范式变革”专题研讨会 — 国家自然科学基金委员会
- 朱松纯教授出席第五届世界智能大会并发表主题演讲 — 北京大学
- 朱松纯:可解释性是人工智能获得人类信任的关键 — 中华网科技
- 南沙举办区委理论学习中心组学习(扩大)会议 — 广州市人民政府
- PRCV2021-day2 — SCU VIS
- 北京大学智能学科建设20周年大会举行 — 北京大学
- 以有组织科研推进原创性、引领性创新 — 光明网
- 关于AGI与ChatGPT，Stuart Russell与朱松纯这么看 — 腾讯网
- 北京大学智能学科2023年暑假战略研讨会顺利召开 — 北京大学
- 第二十五期山东干部讲堂开讲 — 济宁新闻网
- 参考 45
- 起底AI与大数据之中国科大系 — 中国科学技术大学公益基金会
- Appointments — UCLA Statistics
- 美籍华裔花滑小将朱易参加全锦赛:比赛超乎想象 — 腾讯体育
- 中国花滑队冬奥参赛阵容确定：金博洋、朱易获单人滑资格 — 澎湃新闻
- 北京大学名誉教授，+1 — 中青在线
- CNCC2018：李国杰、吕建、黄铭钧、吴军、朱松纯等9位讲者确认 — 中国计算机学会
- 人工智能学者朱松纯加入北京大学，曾问鼎计算机视觉最高奖 — 澎湃新闻
- Song-Chun Zhu — UCLA Statistics
- 可解释人工智能导论 — 豆瓣读书
- Journal Publications — UCLA Statistics
- 参考 56
- Monocular 3D Pose Estimation via Pose Grammar and Data Augmentation — 全球学者库
- Cooperative Training of Fast Thinking Initializer and Slow Thinking Solver for Conditional Learning — 全球学者库
- Hierarchical Human Semantic Parsing with Comprehensive Part-Relation Modeling — 全球学者库
- Scene Reconstruction with Functional Objects for Robot Autonomy — 全球学者库
- Understanding Physical Effects for Effective Tool-Use — 全球学者库
- In situ bidirectional human-robot value alignment — 全球学者库
- 参考 63
- 参考 64
- Communicative Learning: A Unified Learning Formalism — 全球学者库
- Guest Editorial: Introduction to the Special Section on Graphs in Vision and Pattern Analysis — 全球学者库
- Rearrange Indoor Scenes for Human-Robot Co-Activity — 全球学者库
- Diffusion-based Generation, Optimization, and Planning in 3D Scenes — 全球学者库