生物识别核心算法有哪几种，生物识别信息都有什么？
生物特征识别技术是计算机科学中，利用生物特征对人进行识别，并进行访问控制的学科领域。具体可包括人脸识别、虹膜识别、静脉识别、指纹识别……生物识别技术，都是依靠人体的人体的生理特征来进行身份验证的识别技术。因为它不会遗忘、不会丢失、可靠性、唯一性、便捷方便的特点，被广泛用于智能手机、智能门禁、智能考勤、智能社区中
人工智能机器学习深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。
1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些：
1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。
有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！
机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
甚至可以实现联想！
人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。
正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
什么是物联网产业链？
物联网概念
一、世界的物联网
物联网（Internet of Things，简称IOT）概念始终处于一个动态的、不断拓展的过程。 物联网概念，国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时提出来的。当时叫传感网，其定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网，提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，除RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。
在国外，物联网概念往往以可视化的形式来深入人心，如图：
来源：《物联网白皮书》
物联网体系可以形象地比喻成一棵树木，其由三部分构成： 底层的是树根，即技术部分。由传感器技术&设备、嵌入式处理器技术&设备、连接技术&设备构成，是整个树木赖以生存和发展的根基。技术&设备的发展程度决定了树干和树冠的茂盛程度。
传感器技术&设备：压力传感器、温度传感器、湿度传感器等；
嵌入式处理技术&设备：微控制器MCU、微处理器MPU、网络处理器等；
连接技术&设备：NFC、Zigbee、GPS、WIFI等。
树根上面是树干，即软件部分。这是树木的躯干和中枢神经。包括设备驱动软件、服务器端软件和应用客户端软件。
树干上面是树冠。即应用部分。这是整个物联网体系的成果，可分为工业性应用和民用型应用两部分。
二、中国的物联网
在我国，物联网的覆盖范围与时俱进，已经超越了1999年Ashton教授和2005年ITU报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签，其含义为： 物联网是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。 简单概括可为：把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
物联网体系
一、物联网基本要素
物联网发展的关键要素包括由感知、网络和应用层组成的网络架构，物联网技术和标准，包括服务业和制造业在内的物联网相关产业，资源体系，隐私和安全以及促进和规范物联网发展的法律、政策和国际治理体系。
二、物联网网络架构
物联网网络架构由感知层、网络层和应用层组成。 感知层实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制，并通过通信模块将物理实体连接到网络层和应用层。
网络层主要实现信息的传递、路由和控制，包括延伸网、接入网和核心网，网络层可依托公众电信网和互联网，也可以依托行业专用通信网络。
应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。应用基础设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口，以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。
来源：工业和信息化部电信研究院
三、物联网技术体系
物联网涉及感知、控制、网络通信、微电子、计算机、软件、嵌入式系统、微机电等技术领域，因此物联网涵盖的关键技术也非常多，为了系统分析物联网技术体系，特将物联网技术体系划分为感知关键技术、网络通信关键技术、应用关键技术、共性技术和支撑技术。
1. 感知、网络通信和应用关键技术。
传感和识别技术是物联网感知物理世界获取信息和实现物体控制的首要环节。传感器将物理世界中的物理量、化学量、生物量转化成可供处理的数字信号。识别技术实现对物联网中物体标识和位置信息的获取。
2. 网络通信关键技术。
网络通信技术主要实现物联网数据信息和控制信息的双向传递、路由和控制，重点包括低速近距离无线通信技术、低功耗路由、自组织通信、无线接入M2M 通信增强、IP 承载技术、网络传送技术、异构网络融合接入技术以及认知无线电技术。
3. 应用关键技术。
海量信息智能处理综合运用高性能计算、人工智能、数据库和模糊计算等技术，对收集的感知数据进行通用处理，重点涉及数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现等。面向服务的体系架构（Service-oriented Architecture ，SOA）是一种松耦合的软件组件技术，它将应用程序的不同功能模块化，并通过标准化的接口和调用方式联系起来，实现快速可重用的系统开发和部署。SOA 可提高物联网架构的扩展性，提升应用开发效率，充分整合和复用信息资源。
4. 支撑技术。
物联网支撑技术包括嵌入式系统、微机电系统（Micro ElectroMechanical Systems，MEMS）、软件和算法、电源和储能、新材料技术等。
5. 共性技术。
物联网共性技术涉及网络的不同层面，主要包括架构技术、标识和解析、安全和隐私、网络管理技术等。
四、物联网标准化体系
物联网标准是国际物联网技术竞争的制高点。由于物联网涉及不同专业技术领域、不同行业应用部门，物联网的标准既要涵盖面向不同应用的基础公共技术，也要涵盖满足行业特定需求的技术标准；既包括国家标准，也包括行业标准。
物联网标准体系相对庞杂，若从物联网总体、感知层、网络层、应用层、共性关键技术标准体系等五个层次可初步构建标准体系。 物联网总体性标准：包括物联网导则、物联网总体架构、物联网业务需求等。
感知层标准体系：主要涉及传感器等各类信息获取设备的电气和数据接口、感知数据模型、描述语言和数据结构的通用技术标准、RFID 标签和读写器接口和协议标准、特定行业和应用相关的感知层技术标准等。 网络层标准体系：主要涉及物联网网关、短距离无线通信、自组织网络、简化IPv6 协议、低功耗路由、增强的机器对机器（Machineto Machine，M2M）无线接入和核心网标准、M2M 模组与平台、网络资源虚拟化标准、异构融合的网络标准等。
应用层标准体系：包括应用层架构、信息智能处理技术、以及行业、公众应用类标准。应用层架构重点是面向对象的服务架构，包括SOA 体系架构、面向上层业务应用的流程管理、业务流程之间的通信协议、元数据标准以及SOA 安全架构标准。信息智能处理类技术标准包括云计算、数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算开放式虚拟化架构（资源管理与控制）、云计算互操作、云计算安全架构等。
共性关键技术标准体系：包括标识和解析、服务质量（Quality ofService，QoS）、安全、网络管理技术标准。标识和解析标准体系包括编码、解析、认证、加密、隐私保护、管理，以及多标识互通标准。安全标准重点包括安全体系架构、安全协议、支持多种网络融合的认证和加密技术、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。
物联网产业
一、产业体系
物联网相关产业是指实现物联网功能所必需的相关产业集合，从产业结构上主要包括服务业和制造业两大范畴。
来源：工业和信息化部电信研究院
物联网制造业以感知端设备制造业为主。感知端设备的高智能化与嵌入式系统息息相关，设备的高精密化离不开集成电路、嵌入式系统、微纳器件、新材料、微能源等基础产业支撑。部分计算机设备、网络通信设备也是物联网制造业的组成部分。
物联网服务业主要包括物联网网络服务业、物联网应用基础设施服务业、物联网软件开发与应用集成服务业以及物联网应用服务业四大类，物联网应用基础设施服务主要包括云计算服务、存储服务等，物联网软件开发与集成服务又可细分为基础软件服务、中间件服务、应用软件服务、智能信息处理服务以及系统集成服务，物联网应用服务又可分为行业服务、公共服务和支撑性服务。 物联网产业绝大部分属于信息产业，但也涉及其它产业，如智能电表等。物联网产业的发展不是对已有信息产业的重新统计划分，而是通过应用带动形成新市场、新业态，整体上可分三种情形：
一是因物联网应用对已有产业的提升，主要体现在产品的升级换代。如传感器、RFID、仪器仪表发展已数十年，由于物联网应用使之向智能化网络化升级，从而实现产品功能、应用范围和市场规模的巨大扩展，传感器产业与RFID 产业成为物联网感知终端制造业的核心；
二是因物联网应用对已有产业的横向市场拓展，主要体现在领域延伸和量的扩张。如服务器、软件、嵌入式系统、云计算等由于物联网应用扩展了新的市场需求，形成了新的增长点。仪器仪表产业、嵌入式系统产业、云计算产业、软件与集成服务业，不独与物联网相关，也是其它产业的重要组成部分，物联网成为这些产业发展新的风向标；
三是由于物联网应用创造和衍生出差异化的市场和服务，如传感器网络设备、M2M 通信设备及服务、物联网应用服务等均是物联网发展后才形成的新兴业态，为物联网所特有。物联网产业当前浮现的只是其初级形态，市场尚未大规模启动。
二、产业链条
梳理产业体系能够对物联网产业的内容有全局性了解，但想明确自身企业在产业链中的位置以及做相应战略规划，就需要知道整个物联网上下游产业链。
以我国为例，在物联网概念热炒之前，物联网产业链已经存在，主要以集成商为主角，但集成商又分布在各个行业、地域中。所以目前的物联网产业链基本可以理解为战国时代，同样的模式在不同的地域、行业被不同的集成商控制。
产业链上各部分的产业价值占比大约为：
（1）传感器/芯片厂商+通信模块提供商→15%；
（2）电信运营商提供的管道→15%；
（3）中间件及应用供应商+系统集成商+服务提供商→70%；
由此可见，在整个物联网产业价值链中，上游硬件厂商所占价值较小，绝大部分由中下游集成商/服务提供商分享，而这类占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体，以系统集成商的角色出现。电信运营商竭力在向两端延伸价值，但产业链的演变不是以运营商的意志为转移的，运营商可以在其中努力扩大产业链的自身价值，通过构建M2M平台和模块/终端标准化来逐步实现，但在实际的商业模式中，要让广大的集成商使用运营商标准的模块和平台，需要价值让利，通过模块的补贴、定制、集采逐步让集成商接纳运营商的标准，进而将行业应用数据流逐步迁移到运营商的平台上。
附：全球产业链各环节主要参与者产业定位和规模：
三、资源体系
物联网发展中的关键资源主要包括标识资源和频谱资源。
1. 标识。
目前，物联网物体标识方面标准众多，很不统一。但大致有条码表示、智能物体标识、RFID标识、通信标识这四种。
2. 频谱资源。
物联网的发展离不开无线通信技术，因此频谱资源作为无线通信的关键资源，同样是物联网发展的重要基础资源。目前在物联网感知层和网络层采用的无线技术包括RFID、近距离无线通信、无线局域网（IEEE 802.11）、蓝牙、蜂窝移动通信、宽带无线接入技术等。目前物联网应用大部分还在发展之中，物联网业务模型尚未全部确定，因此根据物联网业务模型和应用需求对频谱资源需求的分析、对多种无线技术体制“物联”带来的干扰问题分析、对频谱检测技术的研究、对提高空闲频谱频率利用率的方法研究、物联网频谱资源管理方式等方面将是物联网频谱资源研究的关键所在。
四、我国物联网产业概况
1. 产业保持较快增长，部分领域取得局部突破。
从2009年至今，我国物联网产业迅猛发展，从1700多亿元增长到6000多亿元，年复合增长率超过三成。同时物联网产业链不断健全，政策环境日趋完善、示范项目示范区建设取得较大成效，使我国物联网产业在量增的基础上实现了质的提升。
物联网制造业中，我国感知制造获得局部突破，与国外差距在逐步缩小。
（1）在光纤传感器在高温传感器和光纤光栅传感器方面获得了重大突破，在石油、钢铁、运输、国防等行业实现了批量应用，产品质量达到国际先进水平。
（2）在RFID 领域，我国中高频RFID 技术产品在安全防护、可靠性、数据处理能力等方面接近国际先进水平，产业链业已成熟，在国内市场占据90%的份额。我国已成功研发出自主的超高频产品并打进了国际市场。
（3）在工业物联网领域研制成功了面向工业过程自动化的工业无线通信芯片。
物联网服务业中，我国三大运营商的M2M服务一直是产业亮点。 中国移动和中国电信分别把物联网业务基地升级成为物联网分公司进行市场化经营。中国联通各类近场支付卡发卡量已经超过200 万张，基于WCDMA 网络的企业专网提供智能公交行车监控及调度系统，用户规模超过100 万，覆盖城市已超过200 个。
2. 产业体系相对完善，但不同产业环节所处阶段不同。
我国物联网产业体系已基本齐全，包括以感知端设备和网络设备为代表的物联网制造业，以网络服务、软件与集成服务、应用服务为代表的物联网服务业。
整体看来，我国在M2M 服务、中高频RFID、二维码等产业环节具有一定优势，在基础芯片设计、高端传感器制造、智能信息处理等产业环节依然薄弱；网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小，传感器、低频RFID 等感知端制造产业、高端软件与集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模，但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。 从全球来看，物联网大数据处理和公共平台服务处于起步阶段，物联网相关的终端制造和应用服务仍在成长培育。
3. 我国物联网产业已形成四大发展集聚区的空间格局
已初步形成分别以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大物联网产业集聚区的空间格局，其中：
（1）环渤海区域以北京为核心，主要借助产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业研发、设计、运营和公共服务平台的龙头区域；
（2）长三角区域以上海、无锡双核发展为带动，是我国物联网初始起步的区域，产业规模在国内也是排前列的，整体发展比较均衡，尤其无锡市作为“国家传感网创新示范区”，集聚了大批物联网龙头企业，在技术研发与产业化、以及应用推广方面发挥了引领示范作用；
（3）珠三角区域以深圳为核心，延续其在传统电子信息领域的研发制造优势，成长为物联网产品制造、软件研发和系统集成的重要基地；
（4）中西部地区以重庆和武汉为代表，在软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地。
4. 传统设备厂商借助物联网技术探索全新的产品服务模式。 与国际上传统产业与信息产业跨界融合的趋势相辉映，我国也出现设备制造业与物联网、互联网融合，创新产品和服务新模式的现象。家电行业借力物联网技术，已经率先开展拓展价值空间并改善产品服务的模式探索。这种创新模式，不仅涉足智能家居领域和家居设备，还将催生融合物联网元素的多种智能产品，如可穿戴设备、智能汽车设备、医疗健康设备、智能玩具等等。传统产业通过与物联网技术深度融合，同时利用互联网的平台服务以及移动互联网的商业模式，形成开放产业生态创新产品和服务的模式，将成为物联网产业发展的重要方向。
转载于:https://www.cnblogs.com/embedded-linux/p/10638952.html
马云的达摩院有多少科技人才？
阿里巴巴达摩院成立于2017年10月11日，致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究，2017年马云曾经宣布，要在未来3年之内，投入1000亿人民币用于阿里巴巴达摩院的技术研发，达摩院的目标就是打造全球最顶尖的研究机构之一。
所以自从达摩院成立之后已经引用了很多全球顶尖的科学家，虽然从绝对量来看，目前达摩院的人数并不是很多，但是他们每个人在自己的领域之内都具有很大的影响力，所以一个人可以顶上很多人。此外，达摩也依赖于阿里巴巴这个大家庭，实际上阿里巴巴目前所拥有的工程师队伍至少达到3万人以上，这些人随时都有可能会参与到达摩院的一些科学研究当中。
目前达摩院既有专职的科学家，也有一些兼职的科学家，这些科学家来自全球各地，他们主要分布在机器智能、数据计算、机器人、金融科技、 X实验室5个领域14个实验室里面，具体如下：
学术委员会成员。高文：北京大学博雅讲席教授、信息与工程科学部主任，中国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow，国家自然科学基金委员会副主任。
梅宏：北京理工大学教授、副校长，中国科学院院士，发展中国家科学院院士。
吴朝晖： 浙江大学校长，中国科学院院士，之江实验室副理事长。
黄如： 北京大学信息科学技术学院教授、院长，中国科学院院士。IEEE Fellow
Michael I. Jordan： 加州大学伯克利分校教授，美国工程院院士, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士。
周以真：哥伦比亚大学教授、数据科学研究所主任，IEEE Fellow, ACM Fellow。
Henry M. Levy：华盛顿大学教授、计算机科学与工程学院院长，美国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow
George M. Church： 哈佛大学&麻省理工学院教授，美国工程院院士, 美国科学院院士，“人类基因组计划”领军人物
Avi Wigderson ：普林斯顿大学高等研究院教授, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士 。
1、语音实验室致力于语音识别、语音合成、语音唤醒、声学设计及信号处理、声纹识别、音频事件检测等下一代人机语音交互基础理论、关键技术和应用系统的研究工作。形成了覆盖电商、新零售、司法、交通、制造等多个行业的产品和解决方案，为消费者、企业和政府提供高质量的语音交互服务。
研究团队
鄢志杰： 达摩院语音实验室负责人， 中国科学技术大学博士，IEEE高级会员。曾任微软亚洲研究院语音团队主管研究员。
付强： 达摩院语音实验室研究员，西安电子科技大学博士，曾获中国科学院杰出科技成就奖（2014年）、中国语音产业联盟先进个人（2016年）。
马斌： 达摩院语音实验室研究员，香港大学博士。加入阿里前，他是新加坡资讯通信研究院 （I2R）的语言技术部门负责人和资深研究员。曾获新加坡总统科技奖。
冯津伟： 达摩院语音实验室研究员，弗吉尼亚理工大学博士。曾主持开发基于麦克风阵列的视频跟踪系统。
李威： 达摩院语音实验室资深算法专家， 香港大学计算机系博士。曾任百度语音技术部资深工程师，负责百度语音识别声学模型、语音合成核心算法及训练流程的研究和开发工作。
高杰：达摩院语音实验室资深算法专家 ，中科院博士。曾任微软STC语音科学家，负责基于分布式计算平台的超大规模语音识别模型训练系统的研究和开发工作。
雷赟：达摩院语音实验室资深算法专家， 德州大学达拉斯分校博士。曾任Facebook和SRI的研究科学家。
王雯： 达摩院语音实验室资深技术专家， 普渡大学计算工程博士。在IEEE/ACL会议和期刊上发表了100篇以上的论文，曾任SRI资深研究科学家。
2、视觉实验室致力于研发与运用图像和视频的分析和理解、三维视觉等技术，构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
研究团队
任小枫： 达摩院视觉智能实验室负责人， 华盛顿大学计算机科学与工程系客座教授，拥有加州大学伯克利分校博士学位，曾担任亚马逊资深主任科学家，负责Amazon Go计算机视觉算法的研发。
ZELNIK, Lihi：达摩院以色列实验室负责人， 曾任以色列理工学院电气工程系的副教授，纽约康奈尔大学的客座教授。拥有魏茨曼科学研究所计算机科学博士。
潘攀： 达摩院视觉智能实验室资深算法专家， 拥有伊利诺伊大学芝加哥分校博士学位。拍立淘以图搜图的创始人之一。
刘铸：资深技术专家，纽约大学博士，曾任AT&T科研实验室主任科学家，哥伦比亚大学和纽约大学的客座教授。拥有140多项美国专利。
Itamar Friedman：资深技术专家 ，拥有以色列理工学院电子工程学院的计算机视觉和机器学习硕士学位，他曾是Visualead的首席技术官。
3、语言技术实验室致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。包含自然语言处理核心技术，如分词、词性、句法、语义等多语言基础模块，以及情感分析、信息提取、机器翻译和机器阅读理解等技术的研究，已经在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
研究团队
司罗：达摩院语言技术实验室负责人 ，卡内基梅隆大学博士。曾任普渡大学计算机系终身教授。
黄非： 达摩院语言技术实验室研究员 ，卡内基梅隆大学博士。曾担任ACL、NLPCC等领域主席、IJCAI资深程序委员。曾在Facebook、IBM Watson等从事NLP相关工作。
葛妮瑜： 达摩院语言技术实验室研究员 ，布朗大学计算语言学博士。曾任职IBM研究院，从事自然语言处理和机器翻译工作。
陈博兴： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 中国科学院博士。曾是新加坡信息与通信研究所、加拿大国家研究委员会研究员。
骆卫华： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 曾任中科院计算所高级工程师，承担国家重大专项或自然科学基金课题十余项。
张琼： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 浙江大学博士，曾在雅虎工作。
刘晓钟： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 雪城大学博士。曾任印第安纳大学布卢明顿分校信息与计算学院终身教授。
李林琳：达摩院语言技术实验室高级算法专家， 萨尔大学计算机博士。曾就职于巴黎LIMSI-CNRS研究所、微软奥斯陆、百度。
4、决策智能实验室致力于通过研发与运用机器学习和运筹优化技术构建智能决策系统，提升业务运营效率、降低运营成本和增加运营收益。与合作伙伴在计算资源优化、新零售、智慧物流等行业构建多个创新系统，在各类公共事业的场景中提升人效、能效、物效。
研究团队
姚韬： 达摩院决策智能实验室研究员， 拥有斯坦福大学管理工程与科学系博士学位，美国宾州州立大学工业工程系终身教授。
许欢： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 加拿大麦吉尔大学电子工程系博士。曾任新加坡国立大学副教授，佐治亚理工大学助理教授。曾任NIPS领域主席。
谭剑： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 哥伦比亚大学电子与计算机系博士，俄亥俄州立大学电子与计算机系助理教授，IBM沃森实验室研究员。
张京桥：达摩院决策智能实验室资深算法专家， 拥有伦斯勒理工学院博士学位，曾任亚马逊Device部门应用科研资深经理。
杨程： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 10余年机器学习、数据挖掘等经验，曾负责搜索推荐、智能营销、供应链优化等商业化算法，多次参与双11等极端环境下的大规模实时机器学习项目，目前关注新零售场景中的在线学习、动态优化等智能决策研究。
5、城市大脑实验室致力于通过互联网和人工智能，打通城市数据管道，发掘数据价值，构建城市新的基础设施。已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域。 是首批国家人工智能开放创新平台之一，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。
研究团队
华先胜： 达摩院城市大脑实验室负责人 ，北京大学应用数学博士，IEEE Fellow，ACM杰出科学家。曾任ACM Multimedia、IEEE ICME等国际会议程序委员会主席，全球MIT TR35获得者。研究。
张磊： 达摩院城市大脑实验室高级研究员， 西北工业大学自动化学院博士，IEEE Fellow。曾在香港理工大学电子计算学系任研究助理和副研究员，加拿大麦克马斯特大学博士后。香港理工大学电子计算学系讲座教授。
6、计算技术实验室致力于计算、存储、互联方向的前沿性研究，探索从系统软硬件架构到芯片设计技术的全栈实现。采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在计算资源优化、新计算体系方向等构建创新系统，提升计算能力。
研究团队
谢源 ：达摩院计算技术实验室负责人 IEEE Fellow，普林斯顿大学博士。
骄旸： 达摩院计算技术实验室研究员， 负责组建芯片开发工程团队，目前的开发重点是人工智能芯片。曾在华为创建并领导美国和上海的技术团队进行全新GPU开发；在三星作为GPU团队的核心成员，参与项目的规划和创建团队。
何建德： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 曾在硅谷从事计算机绘图芯片设计工作。
陈义平： 达摩院计算技术实验室资深技术专家 ，美国佛罗里达大学电机硕士学位。曾先后就职于S3、AMD，并在AMD参与Machine-Intelligent系列产品开发。
李伟良： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 负责组建AliNPU上海ASIC团队。曾在S3 Graphics从事图形芯片的设计，后供职于AMD。
尹莉： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 负责芯片技术部软件部门，精于体系结构、编译器以及系统性能优化。曾在S3 graphics图形芯片架构部门，负责图形芯片可编程流水线以及后端编译器优化；后在Intel MLT部门从事二进制翻译、虚拟机以及spark性能优化。
张涛： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 宾夕法尼亚州立大学博士。曾在苹果担任高级平台架构师，起草iPhone内部SoC的性能标准制定以及内存性能建模和评估。
柳春笙： 达摩院计算技术实验室Research Scientist 杜克大学博士。曾就职于Nvidia，Altera（Intel），华为海思等设计公司。
蒲宇： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 荷兰TU Eindhoven博士。曾任日本东京大学特任研究员；IBM苏黎世实验室研究员；担任IEEE TCAS副主编与多个国际学术会议委员。
程超： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 明尼苏达大学电子与计算机工程博士。曾任职于高通，从事无线系统算法的研发，并曾任职于Intel和Marvell。
7、智能计算实验室致力于下一代海量、异构数据的分布式存储、管理、查询、分析和机器学习系统与算法的研究和应用。通过并行与分布式数据处理和云上系统资源管理，多场景、多模态、异构计算引擎融合统一系统智能与自治化，数据安全隐私计算等关键技术，为各行业、各场景提供高效的算法支持和安全、可靠、强有力的计算引擎。
研究团队
周靖人： 达摩院智能计算实验室负责人 ，哥伦比亚大学计算机博士，IEEE Fellow。拥有几十篇顶级会议和期刊论文，并持有多项专利发明。曾任微软研究院研究员、微软研发合伙人。
丁博麟： 达摩院智能计算实验室资深技术专家， 伊利诺伊大学香槟分校博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾担任美国微软研究院研究员。
钱正平： 达摩院智能计算实验室资深技术专家， 华南理工大学博士。在系统及相关领域顶级会议发表多篇论文，任微软亚洲研究院主管研究员。
杨红霞： 达摩院智能计算实验室资深算法专家， 杜克大学博士。拥有顶级论文30余篇。曾任IBM Watson研究员、Yahoo！主任数据科学家等职。
曾凯： 达摩院智能计算实验室高级技术专家， 加州大学洛杉矶分校博士，曾在美国加州大学伯克利分校AMP Lab从事博士后研究。曾任微软资深科学家。
于文渊： 达摩院智能计算实验室资深技术专家 爱丁堡大学博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾获SIGMOD2017和VLDB2010最佳论文奖，VLDB2017最佳演示奖。曾担任七桥科技CEO、美国Facebook 研究科学家等。
8、数据库与存储实验室致力于新硬件加速、智能与自治化数据库、云上数据管理和系统资源调配、多态数据引擎、非结构化数据管理、数据库核心算法、数据存储、并行与分布式数据处理、数据安全等关键技术研究，实现数据库系统和底层存储系统高并发、高可靠性、分布式处理、数据一致性以及高响应和深度的数据分析能力。
研究团队
李飞飞：达摩院数据库与存储实验室负责人， 犹他大学计算机系终身教授。曾获ACM、IEEE、Visa、Google、HP、华为等多个奖项，获IEEE ICDE 2014 10年最有影响力论文奖、ACM SIGMOD 2016最佳论文奖、ACM SIGMOD 2015最佳系统演示奖、IEEE ICDE 2004最佳论文奖、美国NSF Career Award、中国基金委海外重点研发奖，2018年ACM杰出科学家等。担任多个国际一流学术期刊和学术会议的编委、主席。
曹伟： 达摩院数据库与存储实验室资深技术专家， 阿里云数据库团队负责人，计算机协会数据库专委会委员。
吴结生：达摩院数据库与存储实验室研究员， 俄亥俄州立大学计算机博士学位。2014年加入阿里云西雅图，任职存储基础平台和云存储的负责人。曾就职于微软 Azure 存储团队 （2008-2014年）， Ask.com 基础设施团队（2004-2008年）和中国科学院计算技术研究所（国家智能计算机研究开发中心，1996-1999年）。
占超群： 达摩院数据库与存储实验室研究员， 集团数据库事业部 OLAP Platform负责人，先后担任多个阿里巴巴以及专有云大数据商业项目总架构师。
汪晟： 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist ，新加坡国立大学计算机博士。曾留校从事博士后研究。
张铁赢： 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist，曾就职于中科院计算所和卡耐基梅隆大学，CCF数据库专委委员，CCF大数据专委委员。
9、智能交通实验室致力于机器学习、自动驾驶、物联网通讯、云端调控等技术研究，满足传统物流配送行业在人力成本、货物安全、交付速度、节能环保等方面的诉求，打造“车-路-云”一体化的智能物流网络，实现智能、精准、快速、高效、安全、环保的货物流转和投递。
研究团队
王刚 ：达摩院智能交通实验室负责人， 伊利诺伊大学香槟分校博士，曾任新加坡南洋理工大学终身教授。全球MIT TR35获奖者，人工智能顶尖期刊IEEE TPAMI编委，ICCV 2017和CVPR 2018领域主席。研究领域包括深度学习及其在计算机视觉、自动驾驶上的应用。
10、金融智能实验室致力于满足金融领域对AI技术的安全性、可靠性、实时性、对抗性的更高要求，在图像识别、智能问答、知识图谱等方面有着业界领先的研究成果和成熟的商业产品，通过与商业伙伴的合作，提升其智能化的能力，推动金融业的智能进步。金融智能作为蚂蚁金服核心技术引擎之一，被广泛应用于智能客服、交易风控、支付营销、保险智能理赔、贷款准入、反欺诈反套现、财经资讯
研究团队
漆远： 达摩院金融智能实验室负责人， 蚂蚁金服副总裁，麻省理工学院博士，曾任普渡大学计算机科学系和统计系终身副教授。
宋乐： 达摩院金融智能实验室研究员， 悉尼大学博士，世界知名机器学习专家，曾任佐治亚理工学院终身副教授。
11、区块链实验室致力于区块链中共识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究和应用，以商业与金融等应用场景为突破口，率先实现有自主权的工业级/金融级区块链系统。
研究团队
张辉 ：达摩院区块链实验室负责人， 南加州大学计算机科学博士。现IEEE Senior Member，发表40多篇顶级学术论文。曾担任NEC Labs America部门主管。
俞本权： 达摩院区块链实验室研究员， 曾任谷歌主任工程师，并完成了YouTube E-Commerce 平台建设、youtube.com/movies的创建、承担Google Analytics的数据和后台系统架构设计，并主导下一代谷歌分析后台的研发。
闫莺：达摩院区块链实验室资深技术专家， 复旦大学计算机系博士，现任中国软件协会区块链创业学院及区块链专委会专家、中国电子学会区块链专家委员。曾任微软亚洲研究院主管研究员、区块链负责人。
胡丹青： 达摩院区块链实验室高级产品专家， 威斯康星大学麦迪逊分校经济学博士。曾就职于上海清算所发行托管部。
李书博： 达摩院区块链实验室高级技术专家， 北京邮电大学硕士。曾担任海航科技技术研究院研发总监、三星电子中国研究院云计算部门负责人。
李怀勇： 达摩院区块链实验室资深专家， 厦门大学MBA。精通大数据行业，带领团队实现了保护用户隐私下的数据安全共享新技术及新模式的突破。现负责区块链及安全计算平台业务发展。
殷山： 达摩院区块链实验室高级技术专家， 南京大学硕士。研究领域包括网络安全和密码学、大数据计算架构设计、机器学习平台方案实现。曾任趋势科技技术经理、三星电子中国研究中心创业事业部项目负责人。
12、生物识别实验室致力于各种模态生物识别核心技术的研发及其在金融和民生场景的应用，目前已经具备了人脸、眼纹、虹膜、声纹、掌纹、行为特征等多模态的生物识别核心算法研发能力，并且研发了全球独有眼纹技术专利和领先的活体检测，累积服务超过3亿用户。
研究团队
蒋国飞： 达摩院金融科技研究领域负责人 / 生物识别实验室负责人， 蚂蚁金服副总裁。拥有160多篇顶级论文，曾获SIGKDD等会议最佳论文奖。任NEC集团副总裁，领导NEC全球研发。
李亮 ：达摩院生物识别实验室资深算法专家 ，中国科学院自动化所博士，中国科学院大学博士后。曾就职于索尼中国研究院。目前负责蚂蚁金服生物识别算法与模型的研发以及基于生物识别的身份认证体系建设，在国际期刊和会议发表论文十余篇。
宋杨 ：达摩院生物识别实验室资深算法专家， 早稻田大学工学博士，2016年加入蚂蚁金服，目前从事多媒体和机器视觉系统的研发工作。曾在华为和富士通研究所（东京）工作，发表40篇论文。
陈继东： 达摩院生物识别实验室资深数据技术专家， 中国人民大学计算机应用博士，复旦大学计算机学院博士后。现任蚂蚁金服全球可信身份平台ZOLOZ亚洲区总经理，负责生物识别技术研发与全球化商业应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等场景成功应用，实现刷脸支付全球首次在肯德基的商业落地。曾任EMC中国研究院大数据实验室主任。
13、量子实验室量子实验室的目标是实现量子计算的潜力。
研究团队
施尧耘： 达摩院量子实验室负责人， 北大计算机本科、普林斯顿计算机博士。在加州理工学院的量子信息中心做博士后研究后，他加入密歇根大学安娜堡分校，历任电子工程和计算机科学助理教授、副教授和正教授。研究涉猎量子信息科学的多个领域，包括量子计算复杂度、量子计算经典模拟和量子密码学。他在阿里巴巴致力于建设一个跨学科的国际团队，以实现量子计算颠覆性的潜力。
马里奥·塞格德：达摩院量子实验室科学家， 马里奥为芝加哥大学博士。在贝尔实验室和普林斯顿的高级研究所工作后，任职罗格斯大学计算机科学系教授。马里奥于2001年和2005年两获哥德尔奖，分别基于他在Probilistic Checkable Proofs和流计算的空间复杂度上的贡献。
14、人工智能实验室致力于研究前沿科技并与商业结合，将人工智能技术赋能机器，服务20亿消费者。当前孵化出天猫精灵个人助手等产品。实验室的使命是让机器拥有智能，让人性充满光辉，将基于阿里巴巴强大消费者沟通渠道和完善的服务生态，立志成为下一代人机交互入口。
研究团队
陈丽娟：达摩院人工智能实验室负责人， 淘宝网第一代产品经理，淘宝网产品团队总负责人；阿里旗下购物比价网站一淘网总经理；阿里巴巴智能生活总经理、阿里巴巴IoT创建人。
聂再清：达摩院人工智能实验室研究员， 美国亚利桑那州立大学博士学位（师从美国人工智能学会主席Subbarao Kambhampati教授），现任阿里巴巴达摩院人工智能实验室北京研发中心负责人，语音助手首席科学家，教育部人工智能专家组咨询组专家。曾就职于微软亚洲研究院，任首席研究员，负责微软自然语言理解、实体挖掘的研发工作。他是微软学术搜索，人立方，以及企业智能助理EDI的发起人和负责人，也是微软自然语言理解平台LUIS的技术负责人。
李剑叶： 达摩院人工智能实验室研究员 ，拥有清华大学美术学院文学硕士学位，德国iF学生设计奖评委，中国红星设计奖评委，清华美院工业设计系客座讲师，研究方向为智能硬件、机器人工业设计。有16年工业设计经验，曾任锤子科技设计副总裁，飞利浦香港设计中心资深顾问。
陈颖： 达摩院人工智能实验室研究员，芬兰坦佩雷理工大学博士，北京大学学士与硕士。现任阿里巴巴人工智能实验室人工智能与边缘计算首席科学家，边缘计算实验室负责人，负责IOT产品。加入阿里巴巴之前在美国高通公司担任首席工程师。曾担任MPEG国际视频编码标准(H.264/AVC,H.265/HEVC系列)联席主编，获得过国际标准组织及国际电气工程委员会ISO/IEC杰出贡献奖。
茹忆： 达摩院人工智能实验室研究员， 中国第一代智能手机和IoT产品的研发和制造者，15年智能硬件的研发经验。曾为摩托罗拉Linux内核研发负责人，负责摩托罗拉Ming系列智能手机Linux内核研发。2016年加入阿里巴巴负责天猫魔盒和电视系统的产品和研发，发布了桌面5.0系统，并开发了阿里第一款人工智能语音助手天猫精灵。建立阿里巴巴第一个具备全球领先水平的声学实验室，成为领先行业的智能声学测试标准和方法。
杜海涛： 达摩院人工智能实验室产品总负责人， 拥有14年互联网和人工智能产品经验。研究方向为面向用户的大数据、语音交互、图像视觉及多模态融合的新一代人机交流系统的相关产品研究工作。帮助AI Labs近两年拿下31项人工智能产品相关产品专利，开创性的研发了中文领域最新一代的人机交流系统及硬件产品-天猫精灵。
刘旭：达摩院人工智能实验室总监， 在HP工作近10年，担任HP中国研发中心Chief of Staff。
李名扬： 达摩院人工智能实验室资深算法专家， 毕业于加州大学河滨分校电子工程专业，博士毕业以后在Google Tango/Daydream 从事AR/VR算法研发以及基于不同的硬件设备的产品化的工作，在2017年底加入阿里巴巴人工智能实验室。
关于【生物识别核心算法有哪几种】和【生物识别信息都有什么】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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