张宏江

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张宏江:AI不仅模仿人类,还将超过人类
《中国企业家》2017年第8期26-27,共2页张宏江 杨倩 
你能否想象人类像阿尔法狗一样,一天跟自己下300万盘棋？像特斯拉一样,每天开几十万辆车在路上跑,产生数据？人类有没有能力像世界各个街角分布的上百万摄像头一样,几秒钟找出目标？AI行业的热闹,始于去年3月阿尔法狗（AlphaGo）和李世...
关键词：谷歌 阿尔法 计算能力 李世石 角分布 在路上 特斯拉 微软研究院 第四范式 图像识别 
管理知识员工的五大法则——微软亚洲工程院的实践
《企业家信息》2006年第9期89-90,共2页张宏江 
对于知识密集型企业——特别是软件企业来说，智力资源犹如企业存续与发展的动力引擎。
关键词：知识员工 工程院 知识密集型企业 实践 亚洲 微软 法则 管理 软件企业 智力资源 
管理知识员工的五大法则——微软亚洲工程院的实践
《经理人内参》2006年第12期38-40,共3页张宏江 
显而易见，雇用优秀的知识型员工能够切实降低企业的管理成本，降低企业各级领导的管理难度。
关键词：管理成本 知识员工 微软亚洲工程院 微软 法则 知识型员工 企业 雇用 
管理知识员工的五大法则 微软亚洲工程院的实践
《中外管理》2006年第6期74-76,共3页张宏江 
对于知识密集型企业——特别是软件企业来说，智力资源犹如企业存续与发展的动力引擎。微软亚洲工程院的300多位员工（不包括后勤支持和服务人员），他们中的每一个人都完全契合彼得·杜拉克对“知识型工作者”的定义。毫不夸张地说，...
关键词：知识员工 知识密集型企业 企业管理 软件企业 智力资源 服务人员 精英人物 
人品第一
《北大商业评论》2006年第3期74-77,共4页张宏江 
微软是创意天才的集会，但并非是天才就能拿到入场券。态度和创意力相比，前者更重，因为“态度不正，心浮气躁的‘天才’会影响到整个团队甚至组织”。如何防态度不正者进来？如何让态度正者长留？我们专访微软亚洲工程院院长张宏江博士。
关键词：人品 天才 入场券 工程院 创意 微软 博士 
中国软件亟需哪几类人?
《软件世界》2005年第3期56-56,共1页张宏江 
中国软件人才匮乏是个不争的事实。这个数字在2003年就已超过30万，且仅限在软件开发人员上。全国35所软件学院的成立，在一定程度上解决了燃眉之急。Sun工程院的成员大多来自软件学院，像IBM研发中心、CA、EDS等软件企业则更多地从全...
关键词：软件企业 软件产业 软件人才 中国 软件开发 
流程管理要精细化
《软件世界》2005年第1期42-43,共2页张宏江 
关键词：中国软件产业 机会 流程管理 精细化 正面 未来 从业人员 全球 问题 
一种利用人物相似度的视频索引算法被引量：2
《电子学报》2004年第6期968-972,共5页王鹏 马宇飞 张宏江 杨士强 
本文面向视频分析和索引技术 ,提出一种利用人物相似度进行视频索引的算法 .该算法应用SVMs概率输出理论 ,将底层特征空间距离映射为语义层人物相似度 ,并提出一种新的非监督聚类算法 ,修正部分误判 ,最终实现对视频节目中人物的自动聚...
关键词：视频分析和索引 人物相似度 机器学习 非监督聚类 
基于内容图像检索的特征子空间抽取被引量：5
《软件学报》2003年第2期190-193,共4页苏中 马少平 张宏江 
国家自然科学基金;国家重点基础研究发展规划(973)~~
作为一种有效的解决手段,相关反馈(relevance feedback)技术在基于内容图像检索(content based image retrieval)的研究中得到了深入的发展.尽管有效,已有的反馈算法却始终没有解决特征空间的有指导降维和特征中的噪声去除这两个问题....
关键词：内容图像检索 特征子空间抽取 图像数据库 图像反馈算法 主成分分析 
傅立叶描述子识别物体的形状被引量：85
《计算机研究与发展》2002年第12期1714-1719,共6页王涛 刘文印 孙家广 张宏江 
国家自然科学基金 (6990 2 0 0 4);国家重点攻关项目基金(2 0 0 1BA2 0 1A0 7)资助
傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一 .利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子 ,并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法 ,定义了新的具有旋转、平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子 .与...
关键词：多边形近似 傅立叶描述子 形状主方向 形状识别 物体识别 模式识别 图像识别 计算机 
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