王先生是計(jì)算機(jī)工程與信息技術(shù)領(lǐng)域的工程師，尤其在人工智能（AI）與版權(quán)保護(hù)方面。
王先生在計(jì)算機(jī)工程與信息技術(shù)領(lǐng)域做出了具有重大意義的原創(chuàng)性科學(xué)貢獻(xiàn)。他的多項(xiàng)原創(chuàng)性研究發(fā)現(xiàn)具有深遠(yuǎn)影響，以下是部分重要成果：
在一項(xiàng)重要貢獻(xiàn)中，王先生研究了基于單張圖像的3D人體重建。該技術(shù)在VR/AR、視頻游戲、虛擬試衣和數(shù)據(jù)合成中有廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)有基于紋理流的方法通常難以處理輸入圖像中不可見人體部位的紋理推斷，尤其是非對(duì)稱紋理結(jié)構(gòu)。為解決這一問題，王先生提出了一種聯(lián)合紋理遷移與回歸模型，包括基于部位感知的紋理遷移和基于UV貼圖的紋理回歸。這兩個(gè)模塊通過感知指標(biāo)以弱監(jiān)督方式聯(lián)合學(xué)習(xí)，無需3D紋理監(jiān)督。此外，他利用生成的紋理合成了多視角、多姿態(tài)和多樣背景的人體圖像，用于行人重識(shí)別（re-ID）任務(wù)的訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)表明，該模型生成的紋理質(zhì)量優(yōu)于其他方法，并提升了re-ID性能。
王先生探索了分層提示機(jī)制用于分層圖像分類（HIC）任務(wù)。與現(xiàn)有方法不同，該機(jī)制首次將祖先類別信息作為標(biāo)記化提示注入模型，以提升后代類別的區(qū)分能力。他的模型模仿了人類視覺識(shí)別過程，即通過祖先類別提示聚焦后代類別的細(xì)微差異。該模型（TransHP）包含三個(gè)步驟：1）學(xué)習(xí)一組提示標(biāo)記以表示粗粒度類別；2）在中間塊動(dòng)態(tài)預(yù)測輸入圖像的粗粒度類別；3）將預(yù)測的粗粒度類別提示注入中間特征。實(shí)驗(yàn)表明，TransHP顯著提升了圖像分類的準(zhǔn)確性、訓(xùn)練數(shù)據(jù)效率和模型可解釋性。
王先生在圖像拷貝檢測領(lǐng)域建立了新基準(zhǔn)，重點(diǎn)關(guān)注實(shí)際應(yīng)用中的“硬正樣本問題”。他的研究不僅展示了高超的技術(shù)能力，還為AI驅(qū)動(dòng)的版權(quán)保護(hù)提供了實(shí)用解決方案。
王先生還對(duì)無監(jiān)督域自適應(yīng)（UDA）進(jìn)行了重要研究。他提出了一種輕量級(jí)模塊——注意力波塊（AWB），通過增強(qiáng)雙網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)性降低偽標(biāo)簽噪聲，在多個(gè)UDA任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能。
此外，王先生提出了一種新穎的AnchorUDF表示方法，用于單視角3D服裝重建。該方法通過預(yù)測無符號(hào)距離場（UDF）實(shí)現(xiàn)開放服裝表面的高精度建模，并在公開數(shù)據(jù)集上取得了最優(yōu)性能。
王先生計(jì)劃繼續(xù)在其杰出能力領(lǐng)域——計(jì)算機(jī)工程與信息技術(shù)開展工作（《移民和國籍法》§203(b)(1)(A)(ii)）。
王先生計(jì)劃在美國創(chuàng)立一家專注于AI版權(quán)保護(hù)的公司，推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。
四、王先生的未來留美將顯著惠及美國（《移民和國籍法》§203(b)(1)(A)(iii)）。
王先生的研究在版權(quán)執(zhí)法、數(shù)字取證和互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容管理等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。其技術(shù)可有效保護(hù)數(shù)字內(nèi)容原創(chuàng)性，打擊AI生成內(nèi)容中的侵權(quán)行為，維護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。因此，他的留美將為美國經(jīng)濟(jì)、科技與社會(huì)帶來顯著利益。
獲批年份：2024年，本申請(qǐng)由香港美易達(dá)移民有限公司辦理。
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