阿姆斯特丹，2022年7月19日 / 3BL Media / - 高通技术公司（Inc.Francisco Vargas（剑桥大学）和Dingfan Chen（Cispa Helmholtz信息安全中心）。

QIF是一项年度计划，致力于认识，奖励和指导欧洲，印度和美国最具创新性的工程博士生。The Europe program rewards excellent young researchers in the fields of artificial intelligence and cybersecurity with individual prizes of $40,000, dedicated mentors from the Qualcomm Technologies team as well as the opportunity to present their work in person to an audience of technical leaders at the company’s HQ in San Diego.

“在QIF欧洲，每年我们收到的洞察力和前瞻性的提议感到高兴，而2022年的同伙也不例外。创新的研究人员将影响重要的技术领域，例如，可解释的AI，数据隐私，公平和可推广的算法等等。自豪地支持他们的小说研究，并期待在未来几年看到赢家在AI和网络安全领域蓬勃发展。”

十二名决赛选手是来自苏黎世，伦敦帝国学院，麦克斯·普朗克学院，剑桥大学，牛津大学的麦克斯·普朗克学院的博士学位候选人。

经过仔细的审查后，以下四名获奖者因其出色的建议而被选为：

由Kaveh Razavi监督的Patrick Jattke（Eth Zurich）被选为他的提案“ Rowhammer遇到AI：利用深度学习来构建一般的Rowhammer测试方法”。

帕特里克（Patrick）的建议搜索了一种新方法来查找Rowhammer位翻转。Rowhammer是现代记忆中的一个硬件错误，并且已经近十年来一直是半导体行业的关注。通常不披露现有解决方案的详细信息，因此很难评估其安全保证。帕特里克（Patrick）建议将两种最先进的罗哈默分析技术结合起来，以自动发现新设备中的弱点。

由卡尔·E·拉斯穆森（Carl E.

元学习是机器学习的一部分，与“学习如何学习”有关。仍然存在重大限制，会影响其在实践中的适用性。该提案旨在回答我们是否可以建立元模型，以很好地量化其不确定性并具有较小的测试时间资源要求，以及我们是否可以减少培训这些模型所需的数据量。

地层将研究改善高斯神经过程（GNP）的模型类别，并超越NP内的高斯假设。然后，他将研究如何开发有效的等效性NP，这可以通过更少的参数和更轻松的培训来提高性能。

由尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）监督的弗朗西斯科·瓦尔加斯（Francisco Vargas）（剑桥大学）已被选为他的提案：“通过SchrödingerBridges进行采样，推理和运输的统一框架”。

弗朗西斯科（Francisco）带我们进入了Schrödinger桥问题的旅程，其中人们试图找到两个概率分布之间的随机演变。他着手通过Sinkhorn算法的镜头统一机器学习社区中此问题的工作，将变异推理，采样和最佳运输相关联。188bet网址怎么打不开令人兴奋的理论巡回演唱会，即成功的理论见解，对几种离散算法的基本连续性提供了有趣的理论见解，并且可能使将上述字段中的算法应用于另一个算法成为可能。

由Mario Fritz监督的Dingfan Chen（Cispa Helmholtz信息安全中心）已被选为她的建议：“统一具有隐私数据共享的深层发电机”。

在实际应用程序中，由于数据或相应法规的私人性质，通常禁止数据共享，这阻碍了技术进步。差异化（DP）数据出版，其中仅使用生成模型创建了一种消毒形式的数据（具有严格的隐私保证），它提供了解决方案。但是，现有方法仍在努力生成对许多真实世界应用程序方案有用的高保真数据。该提案旨在为私人发电机的设计空间及其系统探索提供统一的视图，以得出适合不同用例的新方法。

有关QIF的更多信息，请访问：https://www.qualcomm.com/research/university-relations/innovation-fellowship

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