某机构与约翰霍普金斯大学宣布首批AI研究奖项获得者
某机构与约翰霍普金斯大学今日宣布了首批博士生奖学金和教师研究奖项获得者，这些奖项属于JHU + 某机构交互式人工智能计划（AI2AI）的一部分。该计划于4月启动，设立于约翰霍普金斯大学怀廷工程学院，专注于推动人工智能领域的突破性进展，重点研究机器学习、计算机视觉、自然语言理解和语音处理。
博士生奖学金获得者
Kelly Marchisio - 计算机科学博士生 研究重点：理解和利用词嵌入空间几何，创建更小、更有用、跨语言和领域更通用的词嵌入空间。
Arya McCarthy - 计算机科学博士生
研究重点：千语言处理，不仅建模数千种语言，还让它们的集体证据和共性相互加强，包括创建神经机器翻译模型、形态学工具等。
Carolina Pacheco Oñate - 生物医学工程博士生 研究重点：在数据和标注有限的领域推进计算机视觉，结合深度学习与概率模型和领域知识。
Desh Raj - 计算机科学博士生 研究重点：识别自由流动的多方对话，这是未来对话智能系统的核心组件。
Anshul Shah - 计算机科学博士生 研究重点：基于姿态的动作识别、视频理解、自监督学习和多模态学习。
Jeya Maria Jose Valanarasu - 电气与计算机工程博士生 研究重点：解决领域适应问题，专注于少样本或零样本学习以适应新数据。
教师研究奖项获得者
Mark Dredze - 计算机科学副教授 项目："将大型语言模型的知识表示与信息提取系统集成" 研究重点：利用语言模型学习的信息来改进语言技术应用。
Philipp Koehn和Kenton Murray - 计算机科学教授与研究科学家 项目："评估多语言机器翻译的多语言性" 研究重点：研究大型通用翻译模型的局限性。
Anqi Liu - 计算机科学助理教授 项目："通过分布鲁棒学习实现在线领域适应" 研究重点：通过建模不确定性实现快速鲁棒的AI算法适应。
Jesus Antonio Villalba López - 电气与计算机工程助理研究教授 项目："通用语音处理模型" 研究重点：使用大规模AI模型有效提取语音信息。
Soledad Villar - 应用数学与统计助理教授 项目："绿色AI：通过利用对称性实现强大轻量级机器学习" 研究重点：利用对称性和低维结构减少机器学习能耗和数据需求。
Laureano Moro-Velazquez - 语言与语音处理中心助理研究教授 项目："改进非典型语音者的口语理解" 研究重点：创建非典型语音数据集和开发新语音技术。
Mahsa Yarmohammadi - 语言与语音处理中心助理研究科学家 项目："通过自动投影和人工监督快速创建多语言数据集" 研究重点：研究快速创建多语言数据集的方法。
Alan Yuille - 认知科学与计算机科学教授 项目："用于少样本学习的弱监督多模态变换器及其在新领域和细粒度任务中的泛化" 研究重点：改进自监督和弱监督变换器在细粒度任务、少样本学习和领域泛化中的表现。
该计划为怀廷工程学院的博士生提供年度奖学金，并资助由约翰霍普金斯大学教师领导的研究项目，这些项目与博士后研究人员、本科生、研究生和研究人员合作进行。
