由微软全球八大研究院携手倾力打造的首届微软研究峰会 Microsoft Research Summit 2021将于10月19日至21日在线上举办。来自全球科技界、学术界、工业界的同仁们将相聚云端，激荡智慧，共同探讨拓展科技边界的前沿研究，以多元视角呈现科技创新中的最新进展、未来趋势及业界洞察。

本次大会按照 Asia/India、EMEA、Americans 三个时区进行，在时间上对于亚洲的与会者非常友好。持续三天的大会中，你将听到全球300余位顶尖科学家和技术领导者所带来的150余场分享，分享内容将围绕「科学、赋能、可持续发展、医疗健康、信任」五大主题展开，话题涵盖人工智能的行业应用、机器学习、可持续发展、隐私与安全、健康和生命科学等等。

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亚太前沿之声

本届大会上，包括微软公司董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉、微软公司首席技术官 Kevin Scott、微软研究院全球负责人 Peter Lee 等在内的多位重磅嘉宾将带来精彩分享。除此之外，来自亚太地区的教授、学者和科研人员也将带来诸多前沿的创新分享，并将在20多个主题论坛中通过演讲报告和圆桌讨论等多种形式，与来自全球的专家学者深入交流、探讨前沿技术在「科学、赋能、可持续发展、医疗健康、信任」五大方面的进展、价值、趋势，碰撞新的火花，同时也展现亚太地区的科研实力。

微软亚洲研究院院长周礼栋，副院长张冬梅、刘铁岩、潘天佑将携微软亚洲研究院各大研究方向的资深研究员，分享人工智能系统与网络、云服务的智能运维、深度学习和大规模 AI、强化学习、搜索与推荐、生物医疗、可持续发展等多个方向的最新研究成果。

中国科学院教授陈熙霖、北京大学教授谢涛、复旦大学教授彭鑫、香港大学教授宫鹏、清华大学教授王书肖、加州大学伯克利分校教授马毅、东京大学教授佐藤徹（Toru Sato）、首尔国立大学教授 Kyoung Mu Lee 等来自亚太地区的各领域顶尖学者也将在大会上带来精彩报告。

以下主题论坛及研讨会由微软亚洲研究院倾力筹办，你一定不要错过！

主题论坛

• 探索健康与生命科学

Health & Life Sciences: Discovery

分享嘉宾：赛诺菲大中华区医学部负责人谷成明，微软亚洲研究院主管研究员邓攀、王童、夏应策等10位分享者

时间：北京时间10月19日11:00-13:30

计算机与生物医学、公共卫生的交叉研究已成为当下的热点方向之一，人工智能技术也逐渐在相关研究中被广泛应用。本论坛汇聚了在该领域积极探索的全球产业界、学术界专家，聚焦人工智能在基因组学、新药研发、医疗成像、卫生健康、精准医疗等方面的研究和应用。同时，专家们还将探讨在该领域中进行创新探索所内含的思维范式与内驱力。

• 负碳研究（第二场）

Research for Carbon Negative (Part 2)

分享嘉宾：香港大学教授宫鹏，微软亚洲研究院副院长刘铁岩、潘天佑，主管研究员郑书新，研究员魏欣然，资深学术合作经理石贝贝，清华大学教授王书肖、副教授刘竹、邢佳，东京大学教授佐藤徹（Toru Sato）等10余位分享者

时间：北京时间10月19日14:00-16:30

为应对全球气候变化，四分之三的世界经济体已经做出了碳中和的承诺。除了政策经济和能源结构转型，基础科学研究被认为是碳中和的重要途径之一。本论坛将邀请全球来自碳领域和计算机科学领域的知名专家，从包括政策、市场和技术等在内的不同角度分享碳中和的创新成果，分享者的专业覆盖地球科学、环境科学、能源科学以及工程科学等多个领域。期待多学科研究人员的碰撞，可以加速推动碳中和创新，以及计算机科学的跨学科创新。

• 趋向于类人的视觉学习与推理

Towards Human-Like Visual Learning and Reasoning

分享嘉宾：加州大学伯克利分校教授马毅，中国科学院教授陈熙霖，微软亚洲研究院首席研究员吕岩、曾文军，高级研究员罗翀、胡瀚、袁路，主管研究员王玉旺，首尔国立大学教授 Kyoung Mu Lee，新加坡南洋理工大学助理教授张含望等20余位分享者

时间：北京时间10月20日11:00-13:30，14:00-16:30

近年来，深度学习使得语音识别、图像识别和机器翻译等方面都取得了显著的进步，在人工智能应用中发挥着关键作用。来自微软及全球多所高校的计算机科学领域的知名学者将在本论坛上针对计算机视觉的前沿发展进行探讨。讨论议题覆盖计算机视觉中的关键问题，包括可解释性的学习、少样本及零样本视觉学习，以及计算机视觉未来前瞻等等。

• 云智能/智能运维

Cloud Intelligence/AIOps

分享嘉宾：微软亚洲研究院副院长张冬梅、高级研究员林庆维，香港中文大学教授吕荣聪，芝加哥大学教授卢山, 北京大学教授谢涛，复旦大学教授彭鑫等10余位分享者

时间：北京时间10月20日11:00-13:30

云计算平台已经成为全球基础设施的一部分，为商业、社会和人类生活带来了前所未有的数字化转型机遇。本论坛汇聚了来自学术界和工业界的顶尖学者，共同探索利用人工智能和机器学习帮助大规模设计、构建、运维复杂云系统的研究和实践前沿。

研讨会（Workshop）

• 数据驱动的网络研究平台

Data-driven Networking Research Platform

分享嘉宾：微软雷德蒙研究院院长 Johannes Gehrke，微软亚洲研究院院长周礼栋，首席研究员熊勇强，资深学术合作经理石贝贝，资深研究员牛治雄，清华大学教授刘云新，北京大学副教授边凯归，南京大学副教授田臣，微软研究院主管研究员 Francis Yan，新加坡国立大学副教授何丙胜，首尔国立大学副教授 Byung-Gon Chun，芝加哥大学助理教授江鋆晨等10余位分享者

时间：北京时间10月21日9:00-12:00

数据驱动的网络技术和边缘计算技术的研究已引起学术界和工业界的广泛关注，但目前真实的网络数据还远不足以构建以数据驱动的理想的训练模型。以此为出发点，研究者们通过科研教育合作社区 OpenNetLab，为研究人员搭建了一个可提供通用基准数据集、具有多个协作节点的分布式网络平台。该平台还可针对各种网络环境培训/评估其AI模型和拥塞控制算法。本研讨会邀请了各领域专家学者分享以数据为驱动的网络和边缘计算的最新研究成果，共同探讨下一代网络技术和边缘计算的发展。此次研讨会还将发布全新的 OpenNetLab 2.0，以进一步支持网络和边缘计算的研究和教育工作。

* 研讨会的入场人数容量有限，先到先得！

更多微软亚洲研究院参与的分享环节

• 云网络的未来

The Future of Cloud Networking

分享嘉宾：微软亚洲研究院院长周礼栋、主管研究员牛治雄等近20位分享者

时间：北京时间10月19日11:00-13:30

十几年来，微软研究院一直位于云网络创新的最前沿。通过与微软云平台 Azure 合作，微软研究院的研究工作涵盖了网络堆栈的各个方面，以及网络管理与验证，各项研究成果已转化至 Azure 平台的各个部分，并获得了业界的认可和褒奖。在该论坛上，来自微软研究院的科研人员和微软云平台 Azure 的专家将针对目前正在努力解决的问题进行探讨，并进一步探索云网络领域的未来。

• 因果机器学习（第一场）

Causal Machine Learning (Part 1)

分享嘉宾：图灵奖得主Yoshua Bengio、Judea Pearl，微软首席科学官 Eric Horvitz，微软亚洲研究院高级研究员陈薇、丁锐，微软雷德蒙研究院高级研究员 Daniel McDuff、主管研究员 Adith Swaminathan，微软剑桥研究院高级研究员 Javier González Hernández，斯坦福大学教授 Susan Athey等20余位分享者。

时间：北京时间10月20日11:00-13:30

因果关系是科学和工程中的一个基础概念。近年来，因果机器学习在人工智能和诸多交叉领域产生了卓越影响。一方面，新的机器学习技术被用来解决因果发现和因果推断的问题；另一方面，因果观念对于机器学习的鲁棒性，泛化能力，领域迁移，以及可解释性等方面产生显著提升。在本论坛上，包括两位图灵奖得主在内的因果领域众多专家将聚焦因果机器学习的现状以及未来发展，带来精彩的分享讨论。

• 深度学习和大规模 AI（第一场）

Deep Learning & Large-Scale AI (Part 1)

时间：北京时间10月19日11:00-13:30

演讲主题：大规模自监督预训练：从语言到视觉
演讲嘉宾：微软亚洲研究院主管研究员董力

演讲主题：NUWA：语义可控视觉内容创造平台
演讲嘉宾：微软亚洲研究院高级研究员纪蕾、研究员吴晨飞

• 搜索与推荐的未来

The Future of Search and Recommendation

时间：北京时间10月19日11:00-13:30，14:00-16:30

演讲主题：SPTAG++：毫秒量级千亿超大规模向量搜索解决方案
演讲嘉宾：微软亚洲研究院主管研究员陈琪

演讲主题：面向推荐任务具备注意力机制的知识感知图神经网络
演讲嘉宾：微软亚洲研究院研究工程师杨亚鸣

• 强化学习（第一场）

Reinforcement Learning (Part 1)

时间：北京时间10月20日11:00-13:30

演讲主题：深度强化学习在行业中的应用
演讲嘉宾：微软亚洲研究院副院长刘铁岩、高级研究员边江

此外，针对不同时区的参会嘉宾，大会还提供了十余场互动交流活动。点击阅读原文注册 Microsoft Research Summit 2021，你将发现更多精彩内容以及活动细节！

Tips：记得提前预约你感兴趣的环节观看会议直播。

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