新加坡国立大学 (NUS)和世界各地的其他 12 所大学携手开创Egocentric 4D Live Perception (Ego4D)项目，推动人工智能技术发展。
技术困境
为了开启下一波人工智能技术浪潮，为增强现实 (AR) 和机器人技术的未来助手和创新提供动力，人工智能需要发展为以自我为中心（即第一人称）感知的全新范式。
这意味着在实时运动、交互和多感官观察的背景下，教人工智能通过人眼了解世界。
作为第三方观众观看世界并与之互动，与从第一人称的角度亲密地体验动作之间存在显着差异。
这种差异类似于从地面上观看他人乘坐过山车，而不是自己乘坐过山车——最终形成的过山车体验和理解完全不同。
这是目前人工智能 (AI) 及其应用程序所面临的障碍。
第一人称数据
新加坡国立大学电气和计算机工程系的一个团队一直在积极收集第一人称数据。
领导新加坡国立大学研究团队的Mike Shou助理教授说：“在过去的10年里，我们见证了人工智能在图像理解方面的革命，它是建立在ImageNet等数据集所奠定的基础上。
同样，我相信我们的Ego4D数据集将为以自我为中心的视频研究奠定必要的基础，并刺激为AR和机器人应用建立人工智能模型方面的显著进展。”
目前，该合作项目建立了世界上最大的第一人称视频数据集，新加坡国立大学的团队与合作伙伴一起，从9个国家的700多名研究参与者那里共同收集了3000多个小时的第一人称视频数据。
团队研究
与数据收集同样重要的是确定正确的研究基准，或任务，可用于测试和测量。
为了给所有参与的研究人员提供一个共同的目标，为现实世界的视觉和社会环境的感知建立基础研究，该联盟集体开发了五个新的、具有挑战性的基准，这需要对集体自我中心的数据集进行严格的注释。
新加坡国立大学的研究团队一直专注于其中的两个关键基准：
视听分析：即利用声音和视觉线索帮助 AI 机器识别某人在何时说什么；
理解互动：一个具有社交智能的人工智能应该理解谁在和谁说话，以及某人在任何特定时间点上关注谁。
目前团队已经为以下方面创建了多模态深度学习模型：
主动检测说话者（检测谁在说话，同时使用音频和视觉信号）；
探测谁在对谁说话；
检测在特定的社会互动中某人在关注谁。
目前，这些模型仅在长达 100 小时的视频数据上进行训练，这是整个 Ego4D 数据集的一小部分。
NUS 团队的下一步包括进行大规模的预训练，以创建一个通用的、强大的模型，该模型在整个数据集上进行训练，并且可以学习联合执行多项任务。
新加坡国立大学
National University of Singapore 新加坡国立大学,简称 NUS,创立于 1912 年,是新加坡首屈一指的世界级顶尖大学,为 AACSB 和EQUIS 认证成员,亚洲大学联盟、亚太国际教育协会、国际研究型大学联盟、Universitas 21 大学联盟、环太平洋大学协会成员,在工程、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域的研究享有世界盛名。
新加坡国立大学建有肯特岗、武吉知马和欧南园3个校区;设有16所学院,包括一所音乐学院。2019年全球最佳大学排行榜中,新加坡国立大学位列亚洲第一。
电气工程
硕士（电气工程）课程为实践工程师提供了一个在涉及纳米科学和纳米技术，生物医学系统，计算机/多媒体系统，通信和网络，智能控制，电子和光电子材料和器件，硅集成电路，微波和电磁学以及电力和能源系统等工程领域提升其知识和核心能力的机会。
电气工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成等。
从某种意义上讲，电气工程的发达程度代表着国家的科技进步水平。正因如此，电气工程的教育和科研一直在发达国家大学中占据十分重要的地位。
01
申请要求
工科本科或相关专业
02
申请时间
8月入学：1月第三个星期三 至 2月第三个星期二
1月入学：7月第四个星期三 至 8月最后一个星期三 （前一年）
以上就是小编为大家带来的新加坡国立大学合作项目，希望大家出国留学前做好疫苗接种与防护，如果还想了解在新加坡留学费用、新加坡理工学院留学等资讯，可以添加我们的客服微信kewo11，了解详情！
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