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什么样的人才,刚毕业会被百万年薪夺走?

7月23日,华为总裁发出的邮件引起社会热议。 根据该电子邮件,华为对2019年的8名顶级学生实行年薪制管理,报酬为100万元~200万元/年。

其中,钟钊、秦通两位博士的年薪制方案为182万~201万元/年,占8位毕业生年薪首位。

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这样的钱到底值不值得? 记者在查阅8名博士毕业生之一钟钊的论文摘要时发现,其自动化的深度神经网络结构搜索算法与常规做法相比,计算量下降到千分之一以下。

钟钊博士导师、中科院自动化研究所研究员刘成林在接受《每日经济信息》记者采访时表示,钟钊首要研究的是人工智能中深层神经网络结构的自动学习,该行业比较热门,但在国内高校从事相关研究的学者不多。 刘成林还透露,钟钊在攻读博士期间,已经在自己的研究行业取得了一定的成果。

“21世纪什么最贵? 人才! ”

在冯小刚导演的电影《天下无贼》中,葛优的台词已经被认为是经典。 现实和戏剧的情节也不一样。

近日,华为总裁发布的电子邮件显示,企业将对部分2019届顶尖学生实行年薪制管理。

华为打算录取的8名博士生的年薪制方案

钟:廖丹

华为在邮件中指出,要打赢未来的技术和商业战争,技术创新和商业创新的“两轮驱动”是核心动力,创新需要世界顶尖的人才,需要顶尖人才充分发挥智力的组织土壤。

“我们首先要用顶级的挑战和顶级的报酬来吸引顶级的人才。 今年首先从全世界招募20~30名天才“少年”,今后将逐年增加,调整我们队的战斗能力结构。 ”。

根据这封邮件,华为将对8名2019届顶级博士毕业生实行年薪制。 年薪制方案如下。

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其中,华为实行年薪制的2019年8名顶级学生中,年薪最高的是钟钊和秦通。

《每日经济信息》记者钟钊是中科院自动化研究所博士,其工程博士学位论文为《深度神经网络结构:从人工设计到自动学习》,其中文摘介绍如下。 本文首先从特定任务的神经网络结构入手,人工进行深度神经网络结构的创作与设计,并在此基础上与自动化神经网络结构设计的做法展开了深入的研究。

这篇论文在总结第一个贡献时, 提出了比较人工设计的中文手写文字识别的深度神经网络结构模型,提出了基于人工设计的视觉跟踪的深度神经网络结构模型,提出了基于强化学习和块思想的自动化深度神经网络结构搜索框架 提出了一种神经互联网结构搜索方法和互联网连接搜索方法,完成了整个自动化神经互联网结构搜索框架。

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论文摘要表明,大部分自动化深度神经网络结构检索算法需要非常耗时的互联网性能判断过程,实验结果表明,该方法大大降低了计算消耗,在cifar数据集上,、 一张显卡只需要运行一天就能检索到有竞争力的深度神经网络结构,与常规方法相比,计算量降低了千分之一以下。

作为钟钊的导师,刘成林告诉《每日经济信息》记者,中科院自动化研究所擅长人工智能各个方向的研究,学生也比较优秀和努力。 钟钊之所以有点特别,可能在于他研究的方向比较“火热”。

刘成林说:“我们和外部公司有一些合作。 他(钟钊) )进行的研究也与外部企业进行了部分合作。 博士期间有一定的成果,是他博士论文的一部分。 ”。

刘成林告诉记者,目前国内从事人工智能深度学习研究的学者非常多,但具体到深度神经网络结构自动学习这个行业,相对来说并不多。 这是刚刚兴起的研究方向,将来将应用于人工智能的各个行业。

另外,根据公开资料显示,秦通是香港科技大学机器人研究所的博士生,获得了ieee iros最佳学生论文奖。 其研究的趣味性主要包括机器视觉slam、视觉惯性制导融合、多传感器定位。 其中,视觉惯性制导相关研究多应用于机器人行业。

另外,北京大学有关人士表示,《每日经济信息》记者表示,此次实行年薪制的8名博士生名单中的李屹是北京大学数学科学学院的博士生。

据北京大学数学科学学院网站介绍,李屹的专业方向是建模语言设计和软件形式化的做法。 相关业务已在行业期刊和会议上发表多篇论文,多次获得学校奖、国奖。 此外,他还作为去年5月30日该学院研究生学术午餐会的主讲人,介绍了他们团队开发的两个框架和相关业务的进展。

然后,李屹也进入了该校的“~2019学年校长奖学金获得者名单”。

另外,8名博士毕业生中的贾许亚,记者调查发现,清华大学的计算机科学和技术系以贾许亚博士生闻名,但记者多次给清华大学的计算机科学和技术系打电话,也没有接电话。

根据记者的调查,该年度“本网络奖学金优秀技术课题奖”获得者名单中,贾许亚、郭泽华、吴振未的“reducing And Balancing Flowtable ENTRIESINSOFTware-Defined Networke” 在年度的“本网络奖学金优秀技术课题奖”中,贾许亚在“Alowoverheadflow-Holdingalgorithminsoftware-Defined networks”中获得了一等奖; 在年度的“本网络奖学金优秀技术课题奖”中,贾许亚的“intelligentpathcontrolforenergy-savinginhybridsdnnnetworks”获得了一等奖。

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