孔雨晴课题组 CCS 2022 入选论文解读：以太坊改进提案1559实证分析

本文是 CCS 2022 入选论文《Empirical Analysis of EIP-1559: Transaction Fees, Waiting Time, and Consensus Security》的解读。

陈宝权课题组、王鹤课题组 CVPR 2022 入选论文（Oral）解读：基于熵筛选的半监督三维旋转回归

陈宝权课题组、王鹤课题组 CVPR 2022 入选论文解读：应用于旋转回归的流形投影梯度层

陈宝权课题组 CVPR 2022 入选论文解读：多机器人协同主动建图算法

本文是 CVPR 2022入选论文《Multi-Robot Active Mapping via Neural Bipartite Graph Matching》的解读。

推荐 | 国内外众多单位联合开源《机器学习系统》书籍

由北京大学前沿计算研究中心助理教授董豪博士、爱丁堡大学助理教授麦络博士等编写的《机器学习系统》书籍，诚邀更多参与者一起贡献。

静园5号院前沿讲座：Ming C. Lin教授谈动力学启发的虚拟试衣

2022 年 3 月 11 日，马里兰大学（University of Maryland）的 Ming C. Lin 教授受邀于北京大学前沿计算研究中心作题为“Dynamics Inspired Learning-based Virtual Try-On”的在线报告。

【转载】北大“交互式自由视点”科技冬奥项目助力冬残奥会获央视报道

央视新闻直播间报道北大陈宝权团队科技冬奥项目助力北京冬残奥会：展示给观众接近360度旋转“自由视点”

欢迎刘天任博士加入中心

欢迎刘天任博士于2022年2月正式加入中心，任新体制研究员（助理教授）。

王亦洲课题组 ICLR 2022 入选论文解读：基于心智理论的多智能体通信与合作

本文是 ICLR 2022入选论文《ToM2C: Target-oriented Multi-agent Communication and Cooperation with Theory of Mind》的解读。

《计算机视觉导论》新开课

希望了解这个重要又神奇的领域却不知从何入门？今天小编为大家带来一门全新课程：《计算机视觉导论》。

姜少峰课题组 ICLR 2022 入选论文解读：利用预测信息的在线设施选址算法

分享 | 表达与交流

交流几乎人人都会——只要你会说话。交流又似乎难之有难——不敢说，满腹珠玑却无法被人所知；说不好，原地社死，后悔莫及。针对这个话题，小编有幸邀请到北京大学前沿计算研究中心执行主任陈宝权老师，分享一些他的经验体会。

《可视计算概论》开课啦

如果你想要打开可视计算的大门一窥其貌，不要错过春季学期最新开设的《可视计算概论》！

推荐 | 「强化学习」中文书籍免费开源啦

由北京大学前沿计算研究中心助理教授董豪博士等编写的深度强化学习专著《深度强化学习：基础、研究与应用（Deep Reinforcement Learning: Foundamentals, Research and Applications）》英文版于2020年6月由 Springer 发行，中文简体、繁体版先后于2021年6月、2022年1月发行，并于2022年2月对中文简体版开放免费下载。

【转载】“沉浸式”看冬奥！北大“黑科技”带你体验

北京大学陈宝权团队牵头的“科技冬奥”项目成果展示。该项目入选北京冬奥村“北京小屋”展示。

邓小铁课题组 FC 2022 入选论文解读：基于博弈论分析的非同质化代币证券化与回购市场

本文是 FC 2022入选论文《ABSNFT: Securitization and Repurchase Scheme for Non-Fungible Tokens Based on Game Theoretical Analysis》的解读。

董豪课题组 ICLR 2022 入选论文解读：操作3D铰接物体的视觉操作轨迹学习

本文是 ICLR 2022入选论文《VAT-Mart: Learning Visual Action Trajectory Proposals for Manipulating 3D ARTiculated Objects》的解读。

孔雨晴课题组 WWW 2022 入选论文解读：超级加倍！让比赛惊喜最大化

本文是 WWW 2022入选论文《BONUS! Maximizing Surprise》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心孔雨晴课题组与清华大学刘潇副教授、密歇根大学 Grant Schoenebeck 副教授合作完成，论文作者中，黄致焕、许晟伟为北京大学图灵班21届毕业生。

邓小铁课题组 WWW 2022 入选论文解读：基于均值的学习算法在首价拍卖中的纳什均衡收敛性

本文是 WWW 2022入选论文《基于均值的学习算法在首价拍卖中的纳什均衡收敛性（Nash Convergence of Mean-Based Learning Algorithms in First Price Auctions）》的解读。

静园5号院前沿讲座：Dinesh Manocha谈非受控环境中的机器人系统设计

2022 年 1 月 14 日，马里兰大学帕克分校（University of Maryland，College Park）的 Dinesh Manocha 教授受邀于北京大学前沿计算研究中心作题为“Robot Operations in Uncontrolled Environments: Recent Work and Challenges”的在线报告。