GAMES Webinar 2019 – 114期 (工业界专题)| ,唐睿(酷家乐),甘文峰(中望龙腾软件股份有限公司)
【GAMES Webinar 2019-114期】(工业界专题)
主持人：韩晓光(香港中文大学（深圳）)（个人主页:https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/hanxiaoguang/）
报告嘉宾1：唐睿，酷家乐
报告时间：2019年10月17日 晚上8:00-8:45（北京时间）
报告题目：Pioneering exploration of Computer Graphics & Machine Learning in Industry
报告摘要：
酷家乐是行业领先的家居云设计平台，一直专注于将最前沿的技术注入行业。
此次分享主题围绕三部分内容：1. 目前世界上最大的公开室内场景认知数据集：InteriorNet.酷家乐联手英国帝国理工大学、美国南加州大学共同推出的InteriorNet数据集通过智能化、高效率、低成本的方式，生成庞大而真实的数据，既为未来AI技术在室内场景的探索提供数据基础，同时也不断成熟的数据架构也在反哺AI应用的成熟。2. 高性能AI渲染引擎：Kujiale Adversarial Render Engine. 酷家乐与浙江大学、清华大学、英国巴斯大学及硅谷Lambda Lab联合提出了世界级领先的高性能渲染降噪方法。该渲染方法引入生成对抗网络的同时，结合了Conditioned Auxiliary Feature Modulation模块，在降噪性能及效果上均优于Disney Research和Nvidia AIDenoiser。技术成果受国际同行高度认可，并已录入Sig Aisa 2019 ，酷家乐成为第一家在SIGGRAPH会议体系内以一作二作发表技术论文的中国企业。3. 基于数据驱动户型设计方法：Data-driven Interior Plan Generation for Residential Buildings.
酷家乐与中科大合作提出了一种自动而有效的数据驱动的算法为住宅建筑生成室内布局，算法分为两个阶段，首先定位房间的位置，然后确定墙壁的位置，最后以边界为约束快速生成合理的室内布局。技术成果受国际同行高度认可，并已录入Sig Aisa 2019 。
讲者简介：
唐睿，酷家乐首席科学家，杭州专项引进人才，本科毕业于浙江大学，获英国巴斯大学博士学位，在校期间曾任教计算机图像学，并担任985\211高校数学统计的教材作者，在光线追踪渲染技术、数据挖掘、机器学习、图像处理、三维建模、模型分析处理及数据统计等领域有着丰富的工作基础和研究成果。目前带领酷家乐前沿技术实验室KooLab专注于自主知识产权高性能渲染引擎，及家居行业智能AI领域工作，技术成果已服务超650万设计师。作为一家技术驱动型企业，酷家乐是以GPGPU高性能计算渲染引擎、分布式处理集群和云端3D设计引擎为技术核心，推出的大家居全案设计平台，致力于云渲染、云设计、BIM、VR、AR、AI等技术的研发能力。作为“设计入口”，酷家乐致力于打造一个连接全球设计师、家居品牌商、装修公司以及业主的强生态平台，实现全人类的“所见即所得”体验。
报告嘉宾2：甘文峰，中望龙腾软件股份有限公司
报告时间：2019年10月17日 晚上8:45-9:30（北京时间）
报告题目：商用CAD/CAM系统中的计算机图形学问题、解决方案与展望
报告摘要：
为了支持来自包括机械设计、建筑设计、电力设计、路桥设计等各行业应用的客户，我们在开发大型的商用CAD/CAM系统过程中，碰上并克服了各种计算机图形学问题，形成一套行之有效的三维建模几何内核、参数化设计框架、对象命名追溯技术、以及通用零件加工技术。本讲座将介绍我们在此过程遇到的难题和不同方向的尝试，并展望未来国产CAx一体化系统的发展前景。
In the process of developing commercial CAD/CAM system to support customers from various application area such as mechanical design, architectural design, electrical design, etc., we have encountered different computer geometric problems. To overcome them, we’ve designed a full set of 3D modeling kernel, framework of parametric design, object retrieve technology by permanent names, and general manufacturing techniques. In this lecture, the above issues and our current solution will be covered, and the future developments will be discussed.
讲者简介：
毕业于浙江大学机械工程专业，分别于2008年、2014年获学士和博士学位，主要研究方向为计算机辅助设计与制造。
Gan Wenfeng graduated from Zhejiang University, majored in mechanical engineering, and received bachelor’s degree and Ph.D. in 2008 and 2014 respectively. His research interest is mainly on computer-aided design and manufacturing.
讲者个人主页：https://www.researchgate.net/profile/Wen_Feng_Gan
GAMES主页的“使用教程”中有 “如何观看GAMES Webinar直播？”及“如何加入GAMES微信群？”的信息；
GAMES主页的“资源分享”有往届的直播讲座的视频及PPT等。
观看直播的链接：http://webinar.games-cn.org
