日前，微软亚洲研究院在北京举行“亚太教育峰会”。据微软亚洲研究院学术合作总监潘天佑介绍，微软两年一次的亚太教育峰会主要展示微软研究与各个高校进行联合研究的成果，并搭建一个微软与各高校进行前瞻技术研发碰撞的平台。在微软看来，未来的计算将更加“细密”地渗透到各个领域，带来各个领域的裂变，而高校是未来前沿创新的“聚集地”，微软将继续投入并支持更多的高校进行自由的创新。

在这次教育峰会上，这些高校研发成果引发关注：

运用移动群智感知技术绘制高精度城市噪声地图

随着城市化进程的不断推进，城市环境中急剧增加的噪音已成为城市建设和生活中令人烦恼的不和谐之“音”。人们对生活品质的执着追求，决定了一场对抗城市噪声污染的持久之战。上海交通大学朱燕民博士正在开发的一项高精度城市噪声地图服务系统，运用移动群智感知技术及云计算，绘制出整个城市的噪声时空分布图，不仅能为用户提供城市中任一地理位置的噪声值，还为城市管理者进行科学规划、制定噪声管理决策提供了有力的科学依据。研究人员通过智能手机收集城市的各个区域的噪声信息，实时记录周围环境中的噪声值。此项目开发了手机客户端应用App，利用手机麦克风设备监测环境噪声。移动端能将噪声数据上传到Microsoft Azure云平台上。借助云计算平台的存储及计算资源，对群智感知获取的噪声数据进行处理，估计不点地点的噪声等级，将城市呈现为不同颜色的网格，以指示不同的噪声水平。这项城市噪声地图服务的显著特征在于配置成本低、覆盖面广、精细度高、以及实时更新的能力。

“智慧校园”

早上7时，手机客户端准时提醒校园大巴到站时间，催促你准时上课；下午3时，系统推送三项你可能感兴趣的体育活动；晚上10时，手机为你呈现明日的课程安排及自习方案……在云计算、物联网等新一代信息技术蓬勃兴起的今天，智慧校园的建设已经在许多高校火热地开展起来。借助大数据驱动的虚拟化和云计算平台，中国科技大学孙广中博士正致力于打造一体化的数字化智慧校园服务系统，将教学、科研、管理、社交网络和校园生活充分融合。例如，通过分析智能校园卡上的消费记录，学校能够发现经济困难的学生，为其及时提供生活补助。基于社交网络信息、校园邮箱数据、图书借阅记录等，该系统能够精准地记录并再现每个学生的生活方式，如入睡时间、饮食规律等，并通过网页端呈现个人生活数据，针对每个学生的生活习惯给出具体性建议。此外，该项目还开发出一系列跨平台的移动应用，如通过 “大巴时刻表”和校园地图来帮助大一新生快速融入大学生活。

利用Azure平台进行智能人脸美化

在风靡电视圈的《最强大脑》节目中，一项“微观辨识韩国小姐”的挑战节目要求挑战者对由韩国小姐脸部五官任意合成的1700张照片进行分辨。该节目的播出引发了观众的热议，也让由微软亚洲研究院和华南理工大学电子与信息学院金连文教授团队共同合作完成、借助Microsoft Azure平台而发布的人脸美化程序从幕后来到了幕前。这一项目研究了基于数据驱动的人脸美化技术，包括平均脸的相关理论与技术、人脸形状美化、人脸图像分层技术、基于边缘保持能量最优化的自适应蒙板（Mask）生成方法，基于自适应Mask的人脸形状美化、人脸肤色美化及人脸纹理美化方法等。传统的图像处理技术通常是提高图片质量，但这一新的应用程序则采用了一项突破性的计算机图片处理技术，实现了对图片抽象内容的质量提升，在保持原有人物形象的基础上增加其吸引力。尽管现在市面上有一些商业性质的图片编辑软件系统，但是要掌握这些工具都需要经过较长时间且花费精力的学习。而这一基于Azure平台的智能人脸美化系统能够让用户以最少的精力来获得高效、方便的使用体验。即使是没有任何专业技能的用户，在使用这一应用程序时都能自己制作出迷人且自然的人像。

基于云环境与公众科学的生物多样性监测

地球目前正处于第六次物种大灭绝时期，生物多样性的监测和研究显得尤为重要。除了标本记录与实验观测之外，中国科学院许哲平博士尝试新的研究方法，比如从大量的科学文献中提取物种的时空分布信息。此研究项目还会从新闻杂志、植物园、生物保护区及植物爱好者社区等门户网站中实时抓取物种信息。4千多万页文献、1亿多条的记录——Microsoft Azure云平台为生物多样性的海量数据库提供了足够的存储空间与高性能的计算环境, 并且有效缩短了数据处理与图层生成过程所需要的时间，明显提高了计算效率。结合机器学习、自然语言处理等技术，与生物多样性相关的大量数据得到了有效的整合、分析、并最终呈现出一幅生动的物种分布图。

可持续的城市智能交通导航系统

在快速变化、纷繁复杂的城市交通系统中，人们已经习惯用智能手机搜索“最短行车路线”或是“最佳乘车方案”。今天，随着社会对城市化带来的交通拥堵、空气污染等问题日渐关注，“环保出行”已经成为一个大众熟知的概念。能否用云计算为人们规划更加绿色、节能的出行路线？清华大学徐迎庆博士，澳大利亚莫纳什大学（Monash University）Stephen Jia Wang博士，共同开展了一项关于智能交通导航系统的研究。此项研究将其重点放在城市客运交通的生态效益，即如何使用最少的资源（能源及其他材料），在带来最大的社会效益的同时，减少对城市的环境影响。过去，在评估交通运输行业的生态效益时，最重要的指标在于单位运输能耗以及二氧化碳、一氧化碳、碳氧化合物等汽车污染物的单位排放量。大数据及云计算平台的支持使研究者得以将用户行为加入分析范围，不再将视线局限于尾气排放量，而是以生态效益最大化为目标，从而为城市的可持续发展建设开发新一代的智能交通导航系统。

为中国少数民族搭建对外沟通的平台

—基于微软机器翻译平台 (Microsoft Translator Hub)的高效翻译系统

信息不对称是不同地区经济、文化水平差异一大决定性因素。在中国，这种差异性尤为突出——56个民族使用着80多种语言，其中的30多种文字还能够以书写方式记载下来。但是，对于大多数的少数民族而言，翻译稀缺的现象一直抑制着他们对全球信息与外部知识的渴望。哈尔滨工业大学朱聪慧博士的研究项目，借助微软机器翻译平台（Microsoft Translator Hub），致力于为中国的广大少数民族建立起一个便捷、有效的翻译系统，实现其与外界有效沟通的愿望。对于少数民族语言翻译，现有的中英统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）方法存在诸多局限，如要求大量的语料信息及高质量的平行语料库，并且需要经过庞大的计算处理来训练系统，这是普通的小型实验室无法做到的。这个研究项目利用微软机器翻译平台，突破性地建立了一种简化、实用的SMT系统，即基于现有的少数民族语言工具包，新建起一个高质量的平行语料数据库，将汉语作为中枢语言，最终实现少数民族语言与英文互译的功能。此外，所有的运算都将在微软云服务器上得以实现，因此大大降低了构建SMT系统的硬件要求。目前，该项目已建立了第一个翻译系统，实现了从英语到维吾尔语的自动文字翻译。