近期，中国人工智能学会公示了2019年优秀博士学位论文评选的最终结果，一共有15篇博士论文入选。其中有10篇博士论文获得了优秀博士学位论文奖，5篇论文获得优秀博士学位论文提名奖。
中国人工智能学会组织了9名国内的权威专家成立了优博评审委员会，学会理事长李德毅担任评审委员会主席，对入围的20篇博士论文进行最终的评审，经过专家的两轮投票，确定了最终的10篇论文获得优秀博士学位论文奖、5篇论文获得优秀博士学位论文提名奖。
任何单位和个人如对公示的评审结果持有异议，请在名单公示之日起15日内（7月23日前）向中国人工智能学会办公室提出，凡匿名异议不予受理。
自从不端曝出学术不端事件之后，如今的博士毕业论文审查非常严格，重复率也控制在一个非常低的水平，让学生都走上正轨，踏踏实实做学术，起到了一个非常好的外部作用。这次评选出来的优秀论文，都是各个大学的最新研究成果，是人工智能专业的前沿热点。看到不断进步的人工智能技术，离不开这些青年人才。接下来小易带你一起看看其中几篇优秀的博士论文，领略一下最新的科学前沿。
小易觉得最有意思的就是上海交通大学博士生郑伟龙的论文，题目是《情感脑机交互研究》，这项研究非常有趣，因为情绪是日常生活中不可或缺的一部分，如今的智能都还在逻辑智能方面，如果能在情感智能方面有所突破的话，人机交互就更加贴近生活了，理解人的情感，那么人工智能也就不再那么机械了。情感脑机交互研究的目的是通过构建情感计算模型来建立人与机器的情感交流通路。
郑伟龙的论文中，1.利用脑电、眼电、眼动信号和深度神经网络构建了多模态情绪识别和警觉度估计系统；2.利用脑电和眼动信号的多模态情绪识别框架，实现了对人的内在认知状态和外在潜意识活动的建模；3.利用脑电和前额眼电构建多模态警觉度估计系统，并在实验室模拟环境和真实驾驶环境进行了验证。
这样的研究是非常有意义的，进行有效的数据收集，识别各种情绪。
清华大学刘昊的论文也非常有趣，题目为《基于深度神经网络的人脸关健点检测》，人脸关键点用于描述人脸面部形状轮廓的控制点和局部特征，精准高效的人脸关键点检测技术是人脸分析的基础和前提。如今，我们身边的各种计算机视觉处理技术已经广泛应用了，但是深度模型的人脸关键点检测方法在约束条件下性能表现出色，但是在头部姿态不同时，受到影响比较大。刘昊的论文中，对于视频人脸关键点在不同帧间的时序一致性，提出了一种双流深度网络的方法；针对于人脸数据与姿态的空间相关性，提出了一种深度形状决策网络的方法。他的研究通过大数据的深度学习，能够提高关键点检测的有效性。
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