承现峻

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H. Sebastian Seung（承现峻）
公民权American
教育程度Harvard University (PhD)
Hebrew University of Jerusalem (PostDoc)
知名于Connectome Theory
Non-negative matrix factorization
儿女3个女儿
奖项Sloan Fellowship
网站http://seunglab.org/
科学生涯
研究领域神经科学
物理
机构Princeton University
MIT
Bell Labs
论文Physics of Lines and Surfaces（1990）
博士導師David Robert Nelson
朝鲜語名稱
諺文승현준
汉字承現峻
文观部式Seung Hyeonjun

承现峻（英文：Sebastian Seung; 韩国：승현준）[1][2] 是一位韩裔美国鲜科学家，他的研究工作跨越了神经科学、物理、计算机科学、生物信息学、机器学习、深度学习和人工智能的领域。[3] 他已经帮助开创了连接组学的领域，并被描述为大脑的制图师。[4][5]

自2014年以来，他一直是普林斯顿大学神经科学研究所的计算科学和神经科学教授，该研究所位于Jeff Bezos神经动力学中心，他在哪里指导承氏实验室（Seung Labs）。[6] 此前，他是MIT的计算神经科学的正教授和物理教授。

他是贝尔实验室的研究科学家和Howard Hughs医学研究所的调查员。[7] 自2015年以来，他已经加入了Nara Logics，该是MIT的创业公司，从事大脑研究和大数据。[8] 自2018年以来，他被聘为三星首席研究科学家。[9][10]

通过Ted的演讲《我是我的连接体》和他的书《Connectome: How the Brain's Wiring Makes Us Who We Are》，他是最著名的连接组学的支持者，该书被《华尔街日报》评为2012年十大非小说，并被翻译成数十种语言。[11]

他还创建了EyeWire.org，这是一款在线的电脑游戏，用社会计算和机器学习来绘制人脑地图。它吸引了来自100多个国家的数十万用户，最近跟KT公司合作。

1999年承在人工智能和数据科学领域发表了一遍介绍新新办法non-negative matrix factorization（https://en.wikipedia.org/wiki/Non-negative_matrix_factorization）的重要论文。[12]

另看

参考文献

  1. ↑ chosun.com (韩国)
  2. ↑ 삼성전자, AI 분야 세계적 석학 '세바스찬 승·다니엘 리' 영입. biz.chosun.com. [2019-04-10] （韩语）. 
  3. ↑ H. Sebastian Seung | Neuroscience. pni.princeton.edu. [2019-04-11]. 
  4. ↑ Sebastian Seung. edX. 2014-08-12 [2019-04-14] （英语）. 
  5. ↑ Cook, Gareth. Sebastian Seung’s Quest to Map the Human Brain. The New York Times. 2015-01-08 [2019-04-14]. ISSN 0362-4331 （美国英语）. 
  6. ↑ http://seunglab.org
  7. ↑ http://www.hhmi.org/scientists/h-sebastian-seung
  8. ↑ Xconomy: Nara Logics Gets New CEO, Recruits Renowned Neuroscientist. Xconomy. 2015-05-05 [2019-04-11] （英语）. 
  9. ↑ World-Renowned AI Scientists, Dr. Sebastian Seung and Dr. Daniel Lee Join Samsung Research. news.samsung.com. [2019-04-10]. 
  10. ↑ Samsung hires two world-renowned AI experts. english.donga.com. [2019-04-10]. 
  11. ↑ The Best Nonfiction of 2012. Wall Street Journal. 2012-12-14 [2019-04-10]. ISSN 0099-9660. 
  12. ↑ H. Sebastian Seung; Lee, Daniel D. Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature. October 1999, 401 (6755): 788–791. ISSN 1476-4687. doi:10.1038/44565. 

另外

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