【年度开源、工具合集】牛津计划，DMTK，Graph Engine…提高你的工作效率！
2016-02-01 17:56阅读：
本篇合集包括以下三个部分的内容：
1
、微软亚洲研究院过去一年的所有开源合集，如分布式机器学习工具包DMTK
等。
2
、利用微软研究院的技术提高工作效率的
工具合集，如让没有机器学习背景的开发人员也能开发出智能应用的牛津计划等等。
3
、包含微软研究院技术转化的应用合集，如微软自拍，微软绝句等等。
微软亚洲研究院过去一年的所有开源合集
2015
年5
月20
日，微软亚洲研究院Graph
Engine 1.0
预览版正式发布。Graph
Engine
是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎，能够帮助用户更方便地构建实时查询应用和高吞吐量离线分析平台。Graph
Engine
在学术界有个更广为人之的名称是Trinity
。此外，Graph
Engine
还可与强大的集成开发环境Visual
Studio
以及微软云计算平台Azure
无缝集成。无论本地开发还是云端部署，Graph
Engine
都可以给开发者带来极佳的用户体验。了解更多↓↓↓
2015
年6
月1
日，微软亚洲研究院系统组开发的分布式系统开发框架——Robust
Distributed System
Nucleus
通过GitHub
平台正式开源，rDSN
将为广大的开发者、学生和研究人员提供一个快速搭建和运维高性能和高鲁棒的分布式系统的开放式框架。rDSN
内置了一些开发运维工具和分布式框架，包括自动测试，错误重现，(
半)
自动复制等，都能无缝集成基于rDSN
的应用，帮助解决“瘫瘫瘫”的问题。了解更多↓↓↓
2015
年7
月20
日，微软研究院软件无线电项目Sora
正式通过GitHub
开源。Sora
是一个完全可编程的高性能软件无线电系统，能够快捷而有效地实现当前最前沿的无线通信技术。软硬件平台的创新使得Sora
在PC
上就可以完成高性能的无线信号处理。自2009
年首次发表以来，Sora
已在学术界获得多项最佳论文和演示大奖。目前，已有50
多家大学和科研机构在教学和科研中使用Sora
。为了满足研究者们日益迫切的研究需求，完全开源的Sora
系统提供了大量特性，其中包括：支持定制的射频前端，RCB
和通信模式。了解更多↓↓↓
2015
年11
月10
日，微软亚洲研究院于日前将分布式机器学习工具包（DMTK
）通过GitHub
（https://github.com/Microsoft/DMTK
）开源。DMTK
由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成，是一个将机器学习算法应用在大数据上的强大工具包。无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK
可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包括三个部分：1
．DMTK
分布式机器学习框架（参数服务器+
客户软件开发包SDK
）；2
．LightLDA
（用于训练主题模型的高效算法）；3
，分布式词向量。了解更多↓↓↓
2015
年12
月16
日，微软亚洲研究院系统算法组开发的图数据库GraphView
通过GitHub
平台开源。GraphView
是一款中间件软件，方便用户使用关系数据库SQL
Server
或Azure SQL
Database
高效地管理和处理大规模图数据。GraphView
在物理数据表达以及系统运行行为上和原生图数据库完全一致，填补了关系数据库和图数据库之间的鸿沟。它还继承了关系数据库领域数十年的科研成果，可以提供市面上原生图数据库难以媲美的性能。GraphView
的功能包括：完备的查询语言，索引，事物处理和系统管理等等。了解更多↓↓↓
利用微软研究院的技术提高工作效率的工具合集
微软牛津计划
假设你是一名对关于健身的应用充满奇思妙想的开发人员。在你的理想世界中，它包含各种酷炫的功能，例如从照片中识别出用户，或能够理解锻炼者对它所发出的启动和停止追踪一段跑步的指令。但是，这些多样的功能都只能通过复杂先进的机器学习来实现，而你却没有实现它们所需的时间或资源。
2015
年4
月，在美国旧金山举行的Build
2015
开发者大会上，微软提出了一种解决方案，一组被称为“Project
Oxford
”（牛津计划）的技术，将允许开发人员创建更智能的应用，即使这些应用的开发者并非机器学习相关领域的专家，也可以实现人脸识别和自然语言解析等功能。牛津计划首次开放的内容包括：人脸识别（Face
APIs
）、语音识别（Speech APIs
），计算机视觉（Computer
Vision APIs
）和语言理解智能服务（LUIS
）。↓↓↓
牛津计划发布之后，便受到了广大开发人员的欢迎。2015
年10
月，牛津计划中的语言理解智能服务（LUIS
）的覆盖面进一步扩大，包括测试版的推出、支持中文和提供更多的预设模型。此外，牛津计划面部识别、可视化工具和语音识别SDK
的测试版也可以通过GitHub
获取。↓↓↓
2015
年11
月，Movember
（胡子月）这个活动吸引了大家的注意。每年的11
月是胡子月（Movember
），大家用蓄须的方式号召大家关心男性健康。2015
年，微软与Movember
Foundation
联手，通过MyMoustache.net号召更多人关注并参与到胡子月的活动中。MyMoustache.net能对你上传的人脸图像进行分析，给你的胡子做出评价，还会依据胡子长度，表明你的胡子长度击败了多少用户。没有胡子，该网站还能为你自动生成一个。
2015
年11
月，微软牛津计划再次更新，此次更新发布了面部情绪分析工具（Emotion
APIs
）、拼写检查（Spell Check
APIs
）以及人脸识别API
（Face
APIs
）的更新。试试看对尔康表情包进行面部情绪分析吧！↓↓↓
2015
年12
月，说话者识别API
（Speaker
APIs
）和视频API
（Video
APIs
）推出，自定义智能语音识别服务（CRIS
）也已经开放邀请。↓↓↓
微软牛津计划是由一系列基于云的机器学习相关的API
，SDK
和相关服务等组成，期待更多强大功能？让我们一起期待2016
年的更多开放内容吧！
微软学术搜索
文献检索对于每一个从事学术研究的人来说都不陌生。微软亚洲研究院院长洪小文博士提到，做研究很重要的一个素质是knowledgeable（博学），即要了解自己研究方向的现状，也要对自己研究领域上不同方向的信息了如指掌。因此，拥有一个极为强大的学术搜索引擎也十分重要。
微软学术搜索是“微软学术”服务推出的免费学术搜索引擎，可以帮助用户全面、准确地查找学术论文、国际会议、权威期刊、研究专家及领域等专业学术资源。而为了方便用户使用，微软学术搜索已嵌入必应搜索引擎，在必应搜索首页就能找到哦。↓↓↓
为了帮助你了解这个智能学术搜索引擎是怎么工作的，我们还提供了一套漫画为你讲解哦~↓↓↓
近年来，国内外的学术界也一直在反思以引用数衡量论文质量是否合理，并开始倡导发展更加丰富多元、求真务实的评价机制，但落实到搜索引擎中，则苦于没有更为合理的排序策略能够取代传统的引用数排序。
不久前，由微软研究院和著名学术出版商Elsevier
在第九届网络搜索与数据挖掘国际会议（ACM
International Conference on Web Search and Data
Mining
，简称WSDM
）共同举办的WSDM CUP
（WSDM
挑战杯）上就以论文搜索排序为题，向学术界发出号召，旨在为学术用户探索出合理有效的论文搜索排序算法，以期改善文献检索体验。经过评选的最优算法最终会应用到微软学术搜索中哦，快去试试看吧！↓↓↓
