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10 篇）。出版开源专著《神经元网络与最深处研习》，Github 注目数 1.5 万，豆瓣评分 9.4 分。主持开发计划了开源框架 FudanNLP 和 FastNLP，已被国内外数百家一个单位使用。2015 年入选首届里面国科协青少年人才托举工程项目，2018 年获选钱伟长里面文信息解决弊端科技进步成就奖青少年创新成就奖一等成就奖，2021 年获选首届上海市算出机该协不会教学成果成就奖一等成就奖（排名榜第一）等。培养学生曾获选里面国里面文信息该协不会优博、里面国机器学习该协不会优博、上海市算出机该协不会优博、微软研究者、百度成就奖学金等。

张岳 人在正向的词法解决弊端

个人概述：随着最深处研习的发展，词法解决弊端取得显著进步，在许多标准测试集上吻合或超越了人类文明的水准。然而，最深处研习假设也展现出鲁棒性和本体论等总体的局限。近来学术研究显示，这些局限的最主要原因是假设没有习得这两项外观上，而是忽视伪外观上进行判断。为解决上述弊端，本次通报详述两个人工介入默许的办法，大大提很高这两项外观上把握。实验验证，对于感性分类弊端，这两项外观上可以让假设通过 50 个结果显示超越 3000 个结果显示的锻炼效果。对于数学方法者弊端，人工默许不仅可以急剧大大提很高机动性，还给翻译者厂商获取了一个新的可能模式。

个人人详述：张岳，西湖该大学工学院脚注智能实验室聘为学术副教授。2009 年指导讲师获选牛津该大学算出机科学指导讲师学位，而后在剑桥从事指导讲师后学术研究，再后进入新加坡生物科技与设计该大学任顾问讲师。2018 年 9 年底聘用加入西湖该大学。主要学术研究领域为词法解决弊端、脚注发掘出来、数学方法者，以及词法解决弊端在金融、生物医学等领域的应用。

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