活动：“微软与你同行”微软亚洲研究院秋季校园访问
主题：“科技成就梦想，激情演绎未来”



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* 微软亚洲研究院
* 同济大学新闻网 - “微软与你同行”活动在嘉定校区开展

Part A 校友经验分享会

时间：2006.09.25 上午十时
地点：同济大学嘉定校区国际会议中心三楼圆桌报告厅
主讲：微软亚洲研究院 高校关系部专员 刘湘雯 & 研究员 夏增林

> 议程一：夏增林学长谈大学期间的学习经验

·夏学长是同济大学自动化专业的毕业生，目前在 MSRA 研究方向为无线供电
·专业要精，要明确自己的方向
·不仅要在自己的专业上有所成就，同时一定要博学，以成为一个复合型人才
·珍惜大学时光，学习的绝佳时期
·重视比赛机会，重视实践项目的价值

> 议程二：参与座谈的同学提问（Q&A 均非原话，加入了笔者个人理解）

Q1：大学课程对今后的职业生涯究竟有多大的帮助？微软亚洲研究院如何为职员规划个人发展？
A1：（夏）顶级人物和下层员工的区别就在于专业知识的功底，在大学里的课程能够帮助你打好广泛的基础，但是要更多地去自学，因为知识学得越底层，人通常越高层。这正是所谓精英文化，人生规划方面一定要选准方向做到专而精，知识层次一定要深入。

Q2：微软亚洲研究院的研究方向？
A2：软硬不限，方向自由。按实际分配，例如深蓝之父加入之后就带领着一个硬件开发团队。研究院与产品部门有着非常明显的区别，MSRA 开发的技术都是非常具有前瞻性的，通常都没有很明确的开发时间表。它们在被开发成功以后，通常都是作用于产品或者作用于产品的开发过程。产品根植于研究，所以研究院也是非常重要的部门。

Q3：MSRA 的口号是“Your Potential, Our Passion”，能讲讲关于潜力的问题么？
A3：微软亚洲研究院很重视大家的潜力，但是这个潜力不是那种虚无缥缈的，难以观察到的。一个什么都不懂的人，他的“潜力”当然很大，但是他显然比一个已经什么都非常深入的人要不适合一个工作岗位。所以其实这里的所谓 Potential 还是要是那种比较明朗的，让人看到希望的那种比较近的、比较实际的潜力表现，例如一个人的学习能力和良好的基础。

Q4：I have a friend who doesn't like English at all, and he(she?) have a strong interest in Japanese. Does he(she) have a chance to work in MSRA? Is is very important to have good English skills in MSRA?
A4：It is important obviously. We recommend him to apply for a job in MSRA(Japan) directly.

Q5：您刚才提到项目经验非常重要，那么项目的来源主要是哪些呢？
A5：主要来源有以下几个：一是各种科技比赛；二是来自专业导师的项目；三是在网上以及各种研讨会上主动去搜集和申请；四是各种技术俱乐部。

Q6：我是来自软件学院的同学，我们有很多专业课程采取直接用项目和答辩来获取成绩的形式。项目的合作过程中经常会出现一些矛盾和不愉快，您认为怎样才能做到良好的合作？
A6：首先要保证每个人自己的态度没有问题，要做到对别人的意见能够真正的接受。所谓真正的接受并不是说一味地否定他人，坚持己见；也不能是完全放弃主见。应该要换位思考，时刻保持冷静客观地分析和探讨，用合理性解决问题。

Part B 沈向洋院长技术演讲

时间：2006.09.25 下午七时
地点：同济大学嘉定校区国际会议中心一楼六百人报告厅
主讲：微软亚洲研究院 院长 沈向洋 

> 议程一：演讲“无‘数’不在的计算”



·资料图片：沈向洋（Harry Shum, hshum@microsoft.com）

#1：Theme

演讲的主题是“Data Centric Computing”，即以数据为中心的计算。
沈院长提到 TCP/IP 协议的著作人获得了图灵奖这个重要的事件。下面转载一段关于这件事的信息：

2005年2月16日，美国计算机协会（ACM，the Association for Computing Machinery）授予 Vinton G. Cerf 和 Robert E. Kahn 两人2004年的 A.M.Turing 奖，以表彰他们在计算机网络领域的先锋性工作，包括设计和实现了 TCP/IP 协议栈。这也是图灵奖设立39年以来首次被颁发于计算机网络领域。Kahn 和 Cerf 于1973年共同创造了一系列计算机网络间共享数据，使互联网不断扩展和增强的标准，合称传输控制协议和互联网协议（TCP/IP）。

#2：Trends

·Harry 爆料：众所周知的 Moore 定律的不断被验证实际上是受迫性、被动性的——他与 Intel 比较接近的消息来源告诉他，出于对摩尔这位 Intel 元老之一的尊重，人们主动按照摩尔定律为日程表来进行新产品的研发和推出……否则摩尔定律将远比现在的实际状况早地被终结。目前靠增加晶体管元件提升频率的方法已经遇到难以逾越的瓶颈——更精细的工艺，以及功率问题。各芯片生产厂商纷纷转向多核，即并行处理这条出路。
·计算机硬件的发展趋势：从 Mainframe → Personal Computer → Blade Server 的形态转化可以看出，小型化的趋势是必然的。

#3：What Centric

·在计算机史的开端，计算机主要用于解决大规模的科学计算问题，即 Computation-Centric。
·最近的二十五年来的模式是面向应用程序的，即 Application-Centric。一个明显的缺陷是其具有文件格式相关性，与目前由互联网大潮带来广泛应用的 XML 技术、TCP/IP 协议等在理念上有很大的差别。
·将来的模式将是 Data-Centric。因为所有人都将关注的核心放在 Data 上，比较突出的表现是现在的软件架构从过去的 C/S 模式大行其道转变为以 B/S 模式为主。用户不再愿意花精力来关注 Client，而希望能够直接通过任意的 Browser 和通用的 Page 进行直接的数据操作。
·The real value is the information you depend on!

#4：Data-Centric

·Harry 认为，Data-Centric 的概念主要涉及以下四个部分：Find，Aggregate，Share（Internet 的最大魅力），Understand。
·MSRA 的研究方向主要有 User Interface，Digital Media，Network & System，Digital Entertainment，Information Search and Mining 等等。大多关于人类日常生活或者人机交互。

#5：Finding

在讲解 Find 这部分时，Harry 演示了微软的 Video Search。他表示，视频搜索这个技术有很大的需求，但是做起来相当的困难。
现场播放了一段 CCTV 采访微软亚洲研究院的录像，其中说到，微软的这个视频搜索的技术是“基于内容的视频索引（Content-Based Video Indexing）”以及“基于内容的视频呈现（Content-Based Video Presentation）”。

传统的视频搜索方式是和多数的图像搜索一样，采用查询关联文本（Meta Text）的方式，准确度依赖于图片的来源处的文本资料。这是一种直接文本（Direct Text）。

新的视频搜索方式是“搜到里面去”，从视频内容生成新的索引文本，也就是运用人工智能“认出”正确的视频。这是一种运用隐藏文本（Hidden Text）的搜索方式。

#6：Aggregating

演示的内容是关于 Data-Centric with Phone。现在便携性设备和无线的通讯方式变成了发展的焦点，硬件也正得到快速的发展。
主要原因是便携设备的用途非常广泛，例如 Data Collector，Global Access，Remote User Interface，Personal Identification，Mobile Storage 等等。

之后 Harry 现场演示了一个 MSRA 的 Smart Remote Mail 的小项目，它能够做到用一个 Smartphone 收取电子邮件，并根据电子邮件中的内容得到获取信息的要求，然后自动与家中的计算机连接，从那里获取相应的文档作为邮件的附件传到办公室的电脑里。实在是一个简单的应用，但在今后估计将会是一个很普遍的需求。

#7：Understanding

Harry 首先推荐了两本书，有趣的是后一本还是关于 Google 的商业和文化。

·《The World Is Flat: A Brief History of the Twenty-first Century》By Thomas L. Friedman
·《The Search: How Google and Its Rivals Rewrote the Rules of Business and Transformed Our Culture》By John Battelle




这个部分进行了两个演示。第一个是“Chinese Couplets”中文对联系统。Harry 表示，对于这样的系统来说，从对联中归纳总结约束和规则是基础。目前技术的发展遇到的主要问题是语料不够多，古代流传的对联，即使算上诗歌，也并不多，所以目前的人工智能来说，要获得真正有文采，符合逻辑，又在文字的使用上巧妙合理的对联，还是有相当大的困难。

微软的这个对联系统在网上有 Demo，载体是 Flash，目前可以处理八字以下的对联并给出横批。在 http://duilian.msra.cn 或 http://couplet.msra.cn 可以进行测试。现场测试的结果有好有坏，比较猥琐的是我们学校的那句“同心同德同舟济”让他们遭遇了尴尬，估计回去之后他们要针对这个上联进行特别的“优化”了。

第二个演示是“Handwriting Math Equation Recognition”，也就是在手写板或者 Tablet PC 的屏幕上写一个数学表达式，软件自动将其识别并转换为印刷体。测试的结果是比较理想的。

#8：Ending

Harry 认为，Data-Centric Computation 是 Web 2.0 的特性之一，在 Web 2.0 的时代，“Who owns more data, who wins”。对于微软亚洲研究院本身来说，他们提出了所谓 Research 2.0，而 DCC 也是这个概念的焦点。

> 议程二：与会者提问（Q&A 均非原话，加入了笔者个人理解）

Q1：Microsoft Windows Vista 是否会再次跳票？
A1：原定的计划是明年一季度发布，目前来看进度是正常的。发布的拖延是安全性上的问题导致的。目前 Longhorn 工程的代码量已经超过 7000 万行。

Q2：您如何看待流氓软件和安全性问题？
A2：世界上没有 100% 的安全性。微软很重视安全性问题，在这方面也有产品发布，例如进军反病毒市场的 Windows Live OneCare ( http://www.windowsonecare.com )。而对于已经发布的产品的安全性，主要还是以 Patch 为手段来解决，因为计划总跟不上变化，及时打 Patch 已经是不错的方案。一个问题是，官方发布了补丁，但用户却不安装。这种问题就不仅仅属于安全性范畴了。

Q3：关于嵌入式的普及问题您有何看法？
A3：微软一直看好嵌入式市场，也为此而进行着努力，产品方面仍然以平台为主，例如 Windows Mobile，Windows CE (及其 Smartphone Edition) 等。便携式设备的协议以及标准化问题是目前的一个难点，也就是如何解决互相兼容和通讯的问题。另一个难点是安全性。家庭电子产品互联导致的控制权的放大使得管理安全性的问题更加明显。

Q4：关于之前提到的 Video Search 的内容判断技术是如何实现的？
A4：视频组织方式的一个进步是 YouTube 的 Tag，它比关联的上下文更为准确一些。至于机器的判断，要超越人工的话，还是要从小的单位做起，也就是要将视频“单词”化，例如从视频中自动发现一个篮球或者一个棒球。

Q5：您们有没有关于 P2P 方面的研究？是否能够将搜索扩展到 P2P 上去？毕竟现在有许多有用的资源存在于大众的 P2P 网络之中。
A5：MSRA 的网络组和系统组有对这方面的研究。

Q6：微软与 Google 的关系？有竞争，是否还会有合作？
A6：（半开玩笑）两个从 Stanford 出来的大学生，搞出个公司好像还蛮像模像样的。微软目前来说与 Google 更多的当然是竞争。Bill Gates 从前在应对 IBM 时有人问过他是否担心 IBM 而睡不好觉，他回答说 IBM 有什么好怕的，他们的招数我都知道；我怕的是两三个大学生一拍脑袋瓜搞出个什么公司。结果真的就出现了这样的一个 Google。

Q7：我校电信学院有机器视觉的研究方向。您对这个领域的前景如何看待？
A7：最大的目标是 Image Understanding。前几年仍然缺乏 Training Data，而近年来有了 Internet 的普及之后信息爆炸，有了训练语料可以更好地产生 Understanding 的标准，所以更加具有希望了。

Q8：对高校 IT 专业的意见？
A8：如果说是问我微软亚洲研究院对于大学需要培养怎样的学生的态度，要达到什么标准，我这里有一个 Harry 个人的“三好”标准。第一是数学好，第二编程能力好，第三是态度好。这里态度好指的是愿意创新、愿意 Push Yourself，一种研究者的态度。

Q9：Windows Vista 对于双核、多核处理器的支持怎样？Windows 2000 和 XP 的支持并不好，均没有发挥出多核的功效，而是简单的当做多处理器使用。
A9：不必对 Vista 在这方面的表现有很大的期待。多核的硬件产品历史还太短，相对 Vista 的开发周期来说是很近的一件事情。线程程序设计是十分底层和高深的。这还与开发工具有关，如何实现充分的并行利用资源仍然是在研究中的一个课题。


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