李劲 是微软亚洲研究院 的9位创始成员之一。目前,他是微軟研究院 (雷德蒙)的Partner Research Manager,[ 1] 主持云计算和存储的研究。他的研究成果已经应用到多项微软产品中。1984年, 当李劲博士在初中时,曾代表上海市学生向邓小平展示计算机程序设计,与邓小平同志合影,邓小平因他而讲出“计算机要从娃娃抓起”的著名言论。此事件被中国多年来广泛报道。
生活与工作
李劲生于中国上海。1984年,当李劲博士在初中时,曾代表上海市学生向邓小平展示计算机程序设计,与邓小平合影,邓小平因他而讲出“计算机要从娃娃抓起”的著名言论。此事件被中国多年来广泛报道。[ 2]
[ 3]
[ 4]
[ 5]
1987年,李劲于高中一年级被清华大学 特招入学,并只用7年时间完成本科到博士的学业,成为清华历史上第一位在7年内完成此成就的学生。他被认为中国20世纪最年轻的博士之一。
[ 6]
1994年,李劲加入南加州大学 做博士后。1996年,他加入夏普 美国实验室。1999年, 他加入微软 ,是微软亚洲研究院 的9位创始成员之一
[ 7]
[ 8]
, 并获微软金星奖以表彰他对创建微软亚洲研究院 的贡献。2001年,他回到微软研究院 (雷德蒙), 作为Partner Research Manager主持云计算与存贮研究组的工作。
李劲博士在多媒体压缩编码标准(JPEG 2000 , MPEG-4 , HEVC )上作出众多贡献,如优化的可伸缩性编码
[ 9] ,
可伸缩性编码的视觉优化
[ 10] ,
非方形物体的编码,
[ 11] ,
感兴趣区图像浏览
[ 12] ,
可伸缩性语音编码
[ 13] ,
双向运动补偿
[ 14] 。
他是P2P点播流媒体服务的先驱
[ 15] 。
他在局部校验块编码(LRC)的工作是微软Azure存储的关键技术之一,为微软带来每年上亿美元的收益。
[ 16]
这一工作获的USENIX ATC 2012最佳论文奖
[ 17]
,
以及微软2013年存储技术成就奖。LRC也是视窗系统的关键存储技术之一。
[ 18]
他在Windows Server 2012中的数据去重工作是该文件服务器的3项关键技术之一,
[ 19]
并获得媒体的广泛报道。
[ 20]
[ 21]
他在SSD高性能存储上的研究工作“FlashStore”
[ 22]
[ 23]
被用于微软Bing的云存储体,后续工作“SkimpyStash”
[ 24]
被用于BW-Tree, 而用于SQL Server 2014 (Hekaton)和Azure DocumentDB。
他开发的RemoteFX for WAN
[ 25]
协议极大的改善了远程视窗的用户体验。
李劲博士领导了开源项目Prajna
[ 26]
和DL Workspace
[ 27] 。Prajna是类似于Apache Spark 的在.Net上的分布式计算平台。
DL Workspace
[ 28]
是一组开源工具使科学家能轻松快速构架AI云平台(可在公有云上,如 微软Azure , Amazon Web Services , Google Compute Engine , 或在私有云上),并在其上作AI训练,数据分析,运算。
DL Workspace开箱支持目前各主要深度运算工具,如 TensorFlow , PyTorch , Caffe (software) , CNTK , 等。
李劲博士担任过ACM Multimedia 2016年程序委员会主席,和ICME
[ 29]
指导委员会主席
( 2014-2015)。他是IEEE 院士。
参考
^ Jin Li, Partner Research Manager, Microsoft Research . Microsoft Research. [August 14, 2018] . 原始内容存档于2018-07-23.
^ 大榕树 . 计算机普及要从娃娃抓起20周年 . it.sohu.com. 搜狐IT-搜狐网站. September 16, 2009 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2016-04-21.
^ 凤栖 . 计算机普及要从娃娃抓起 . www.cnpeople.com.cn. 中华儿女报刊社. August 28, 2014 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2017-03-23.
^ 高辰 . 邓小平视察上海:计算机的普及要从娃娃抓起 . www.cnpeople.com.cn. 新民晚报. August 22, 2014 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2014-08-24.
^ 徐冬梅 . 二十年前一句鼓励话“计算机娃娃”成微软研究员 . www.people.com.cn. 北京娱乐信报. February 16, 2004 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2004-05-19.
^ 孙云晓 . 中国最年轻的博士 . blog.sina.com.cn. 新浪微博. February 19, 2007 [August 14, 2018] .
^ 李劲:当年电脑娃娃如今微软英才 . tech.sina.com.cn. 北京科技报. February 11, 2004 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2004-05-02.
^ 国仁. 十九年来,从微软亚洲研究院走出了他们 . 虎嗅. huxiu.com. February 16, 2017 [August 14, 2018] . 原始内容存档于2017-02-16.
^ Li, Jin; Lei, Shawmin. An embedded still image coder with rate-distortion optimization (PDF) . IEEE Trans. On Image Processing. July 1999, 8 (7): 913–924 [2018-08-17 ] . doi:10.1109/83.772232 . 原始内容存档于2018-08-15.
^ Li, Jin. Visual progressive coding (PDF) . SPIE: Visual Communication and Image Processing. January 1999, 3653 (116): 1143–1154 [2018-08-17 ] . doi:10.1117/12.334621 . 原始内容存档于2018-08-15.
^ Li, Jin; Lei, Shawmin. Arbitrary shape wavelet transform with phase alignment (PDF) . Proceedings 1998 International Conference on Image Processing. ICIP98. October 1998 [2018-08-17 ] . doi:10.1109/ICIP.1998.727352 . 原始内容存档于2018-08-16.
^ Li, Jin; Sun, Hong-Hui. Virtual media (Vmedia) access protocol and its application in interactive image browsing (PDF) . SPIE: Multimedia Computing and Networking. January 2001, 4312 [2018-08-17 ] . doi:10.1117/12.410901 . 原始内容存档于2018-08-16.
^ Li, Jin. Embedded Audio Coding (EAC) With Implicit Auditory Masking (PDF) . Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia. December 2002: 592–601 [2018-08-17 ] . doi:10.1145/641007.641126 . 原始内容存档于2018-08-16.
^ Luo, Lin; Li, Jin; Li, Shipeng; Zhuang, Zhenquan; Zhang, Ya-Qin. Motion compensated lifting wavelet and its application in video coding (PDF) . IEEE International Conference on Multimedia and Expo. August 2001: 481–484 [2018-08-17 ] . doi:10.1109/ICME.2001.1237732 . 原始内容存档于2018-08-16.
^ Cheng, Huang; Li, Jin; Ross, Keith W. Can internet video-on-demand be profitable? (PDF) . SIGCOMM '07 Proceedings of the 2007 conference on Applications, technologies, architectures, and protocols for computer communications. August 2007: 133–144 [2018-08-17 ] . doi:10.1145/1282380.1282396 . 原始内容存档于2018-08-16.
^ Knies, Rob . The Code That No One in the Cloud Can Live Without . www.microsoft.com. Microsoft Research Blog. July 2, 2014 [August 16, 2018] . 原始内容存档于2018-08-16.
^
Huang, Cheng; Simitci, Huseyin; Xu, Yikang; Ogus, Aaron; Calder, Brad; Gopalan, Parikshit; Li, Jin; Yekhanin, Sergey. {Erasure Coding in Windows Azure Storage}, . Boston, MA: USENIX: 15––26. 2012. ISBN 978-931971-93-5 .
^ Joergensen, Claus . Volume resiliency and efficiency in Storage Spaces Direct . blogs.technet.microsoft.com. Storage at Microsoft. September 6, 2016 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2017-08-05.
^ Gantenbein, Douglas . Eliminating Duplicated Primary Data . www.microsoft.com. Microsoft Research Blog. October 13, 2011 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2017-02-18.
^ Deuby, Sean . Windows Server 2012 Data Deduplication . www.itprotoday.com. ITPro. October 13, 2011 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2017-11-08.
^ Verboon, Alex . Windows Server 2012 Data Deduplication–A must have . www.verboon.info. Anything about IT. August 20, 2012 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2015-03-08.
^ Gantenbein, Doug . Faster Servers, Services with FlashStore . www.microsoft.com. Microsoft Research Blog. February 14, 2011 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2017-02-18.
^
Debnath, Biplob K.; Sengupta, Sudipta; Li, Jin. {FlashStore: High Throughput Persistent Key-Value Store}, (PDF) . { Proceedings of the VLDB Endowment}, (VLDB Endowment). 2010: 1414––1425.
^
Debnath, Biplob K.; Sengupta, Sudipta; Li, Jin. {SkimpyStash: RAM space skimpy key-value store on flash-based storage}, (PDF) . { SIGMOD '11 Proceedings of the 2011 ACM SIGMOD International Conference on Management of data }, (ACM SIGMOD). 2011: 25–36.
^ Mahajan, Rajneesh . RemoteFX for WAN: Overview of Intelligent and Adaptive Transports in Windows 8 and Windows Server 2012 . cloudblogs.microsoft.com. Microsoft. August 23, 2012 [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2018-08-17.
^ Prajna: A Distributed Functional Programming Platform for Interactive Big Data Analytics and Cloud Service Building . [2018-08-17 ] . (原始内容存档 于2020-12-14).
^ Deep Learning Workspace . [2018-08-17 ] . (原始内容存档 于2020-09-05).
^
Jin Li. DL Workspace: Running TensorFlow . September 13, 2017.
^ International Conference on Multimedia and Expo . [2018-08-17 ] . 原始内容存档于2018-03-02.
外部链接