[استعراض فاز جي الجديدة يجب أن يكون AI مختبر في شركة أي نوع من الدور؟ نائب الرئيس بايت الضرب، مدير مختبر الذكاء الاصطناعي ما Weiying تمثيل: AI معهد AI مختبر ليس فقط داخل الشركة، ولكن أيضا مقدمي التكنولوجيا AI ومقدمي الخدمات، ينبغي أن تركز على التعاون مع الجامعات والحكومة، وشدد على أهمية تدريب الموظفين .

يجب أن يكون AI مختبر الشركة "العلامة التجارية".

بايت الضرب تحقيق رؤية لبناء منصة عالمية لإنشاء والصرف، فضلا عن التقدم الحالي للعولمة، لا يمكن فصلها عن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتوفير الدعم الرئيسي . بايت الضرب دائما يولي أهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي، ومختبر منظمة العفو الدولية، المقرر تقديمه في البداية للانضمام إلى مجال البرمجة اللغوية العصبية هو العالم الشهير لى لى، تليها ما Weiying، لي هانغ وغيرها من الوزن الثقيل بدأت الاحتلال.

وفي الوقت نفسه، عناوين الشركة الأم بايت الضرب اليوم، أطلقت الأهتزاز سلسلة والفيديو وغيرها من الغضب البركاني صغيرة من المنتجات، وتقييم، والنمو المشترك.

وراء كل هذا المختبر الذكاء الاصطناعي لتقديم الدعم ولكن نادرا ما تظهر، ما هي هذه السنة للتغلب على بايت AI مختبر تفعل أي شيء على الإطلاق؟ منصب نائب الرئيس ما Weiying السابق التنفيذي لمعهد بحوث آسيا، من خلال فوز بايت AI مختبر أدى، ما الفرق الذي سيجلبه؟

11 نوفمبر، عقد بايت بفوزه على 2018 صالون AI OPENDAY. عرضت الحدث سلسلة من البايتات فاز إنجازات AI مختبر المحرز في مجال الرؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، والكلام ومعالجة الفيديو، تعلم الآلة، وما شابه ذلك.

ثم نائب رئيس ضربات بايت، مدير مختبر الذكاء الاصطناعي ما Weiying لصالون ألقى خطابا هاما، وفتحت ببطء البايت ضربات AI مختبر الغموض.

ما Weiying جذب الموهوبين إلى نقاش حول AI مختبر غش: خمسة AI الموارد الاستراتيجية هي المفتاح

مماثلة لتدريب الموظفين: حرية العطاء لتصبح مهتمة في قوة القيادة الذاتية

وقال ما Weiying قبل بطريقة خاصة للاستمتاع تدريب العاملين فيها في مايكروسوفت للبحوث آسيا، غير أن الناس عندما الجدد المعينين حديثا الموظفين، لن تسمح على الفور لاختيار البحوث محددة، ولكن منحهم ما يكفي من الحرية والفضاء، لتحفيزهم منطقة واحدة الأكثر تكرارا في مصلحتهم.

وفي هذا الصدد، البايت هو ضرب لذلك. مايكروسوفت ما Weiying في غاية الامتنان إلى غرفته في النمو، وبالتالي البايت بعد الضرب، كما انه لا يزال الفريق الجديد هذا الجو. فوز بايت مختبر منظمة العفو الدولية لا سيما مثل فكرة أن لديهم، يمكن وعلى استعداد لمواصلة التعلم والباحثين أكثر يحركها الخوف النفس؛ وليس خائفا من الفشل، والتركيز على المصالح الفورية للشعب.

تمييزها عن البيانات وسيناريوهات: ركزت مايكروسوفت للبحوث في مجال نقل التكنولوجيا وتشجيع بايت ضرب الباحث AI مختبر تشارك بشكل مباشر في تطوير المنتجات، واستخدام تطبيق سيناريوهات غنية، وكميات كبيرة من البيانات وردود فعل المستخدمين لتشجيع البحث العلمي والابتكار التكنولوجي

بالإضافة إلى البحوث الأساسية في هذا المجال، ومايكروسوفت القيام بالمزيد من نقل التكنولوجيا. الفرق هو أنه مع مايكروسوفت، والضرب بايت ديه تطبيق سيناريوهات واسعة النطاق. كميات كبيرة من البيانات والمعلومات عن عمل AI مختبر مفيد. مثل إجراء البحوث في برج عاجي، ولكن في بعض الأحيان لا يمكن أن تحل المشكلة. فقط من خلال معالجة سيناريوهات المشكلة الحقيقية، هو ما يسمى ريال الأثر .

كأستاذ جامعة كاليفورنيا في بيركلي مؤخرا من دراسة "استخدام وحي" هو القيام به. في الضرب بايت، شيء محظوظ جدا هو، جميع البيانات الإنسان في المعلومات والمحتوى في .

أكثر تحديدا نقطة يمكن تلخيصها في جملة واحدة: AI له علاقة بايت بفوزه على مورد استراتيجي الخمسة الأكثر أهمية.

• البيانات الكبيرة : أفضل شركة لديها أكبر موارد البيانات في العالم، مع البيانات هو "ملك".
• سيناريوهات : الضرب بايت، والباحثين قادرون على العثور على المشكلة من الشركة لتكون مسرحا كل يوم، ويريدون حل.
• شركات تجبر: البايت ضرب مركز بيانات الإنترنت في بلدك أسمى نسبيا.
• منظمة العفو الدولية أن تكون مغلقة : في الواقع، العديد من المستخدمين التفاعل ما يعادلها وسلم لكم بيانات كبيرة لتوفير المزيد من البيانات الشرح الحبيبات غرامة، وكميات هائلة من البيانات الضرب بايت من المستخدمين النشطين يوميا في جميع أنحاء العالم لعرض، يسمى الأصول؛
• شخص موهوب : الموهبة هي أعلى نقطة حاسمة ذكية جدا. ليس فقط داخل الشركة لديها مثل هذه المواهب، والأوساط الأكاديمية الأفضل ذات الصلة، والصناعة، والمجتمعات المحلية هي أعلى المواهب معهم.

في البحوث الأساسية احترام، وتشمل مجالات أبحاث الذكاء الاصطناعى مختبر الضرب بايت رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، والكلام ومعالجة الصوت والبيانات والتعدين المعرفة، رسومات الحاسوب، وأنظمة والشبكات، وأمن المعلومات، والهندسة والمنتج.

وقال ما Weiying بايت سيتم الضرب في كل من هذه المجالات، وتوظيف أفضل المواهب، ولكن لا تحدد اتجاهها فورا بعد التعيين، ولكن سوف تتيح لهم استكشاف اتجاه الفائدة، ومن ثم اتخاذ خيار.

بالإضافة إلى البحوث الأساسية، تعلق بايت ضربات AI مختبر أيضا أهمية كبيرة الهندسة الأرض القدرة، وبالتالي مضاعفة الاهتمام التوظيف في هذا الصدد. مزيج من الباحثين الهندسة وفريق البحث معا، نفعل ما هو أفضل والابتكار، والتكنولوجيا الأساسية الإخراج، حضانة المنتج، حقا تطبيق AI الهبوط.

لهذا السبب، جذبت بايت ضرب عدد كبير من ممتاز "دماء جديدة" . على سبيل المثال، بايت واحد من فوزه على مختبر AI 90 الباحثون ليس فقط شملت الأوراق الانتقال من ACL، وقال انه كما وجهت الدعوة إلى ملبورن للقيام عرض حي.

نموذج ورقة المقترحة في ثلاث مجموعات البيانات القياسية في المملكة المتحدة وألمانيا وبريطانيا وفرنسا وبريطانيا يمكن أن تحسن بشكل ملحوظ الأساس أداء النظام، مقارنة ب "تغطية نموذج" القديمة لديه نوعية أفضل من جودة الترجمة والمواءمة .

كما تم تطبيق الدراسة بنجاح إلى بايت الضرب متنوعة من المنتجات الدولية (مثل TopBuzz، تيك توك، وما إلى ذلك)، توفير خدمات الترجمة المحتوى لملايين المستخدمين في جميع أنحاء العالم .

الحديث ما Weiying حول معايير التوظيف - ثلاث كلمات:

كما كشف ما Weiying المعلم معاييره في توظيف المواهب، لخص في ثلاث كلمات:

• المهارات الرياضية : القدرة على معرفة طبيعة المشكلة، ونموذج يمكن أن يكون هناك فهم دقيق، بدلا من التعامل معها على شكل مربع أسود أو أداة، المعلمات لهجة بسيطة.
• القدرة على البرمجة : هناك فكرة جيدة جدا، لا يمكن أن يتحقق ولكن ليس بما فيه الكفاية،
• موقف : التواصل بين الأشخاص والتعبير والموقف من العمل مهم جدا.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن المعلمين ما Weiying مركزة جدا العين الاتصال ". الاتصالات عن عشر دقائق، أستطيع أن أرى خصائص شخص . "قال ما Weiying المعلم بابتسامة، وانه قد تكون فريدة من نوعها في توظيف هدية.

بايت ضربات AI مختبر التوجيه: معاهد البحوث الداخلية ومقدمي الخدمات والتكنولوجيا

وحددت عمالقة الكبرى وتأسيس الشركات في الداخل والخارج تصل مختبر الذكاء الاصطناعي، ولكل شركة مختبر الذكاء الاصطناعي من جهود الفائدة والتركيز تختلف.

تأسست أحدث الأبحاث العلمية بايت الضرب الذكاء الاصطناعي مختبر في عام 2016، والاعتماد على كميات هائلة من البيانات الضرب بايت، وتركز على مجال الذكاء الاصطناعي، وتطبيق نتائج البحوث بايت منتجات الضرب واستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة إنشاء المحتوى ، توزيع، التفاعلية، وإدارة. يستخدم أول الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في توزيع الأساسية بفوزه على التنمية في وقت مبكر من بايت من المعلومات.

أربعة أنواع من الأنابيب تحت الناس عصر AI ربط على المعلومات، وتعزيز التبادل وخلق

ينصح النهج الأربعة الرئيسية، والبحث، والمجتمع المساعد / الاجتماعية. توصيات والمساعدين كلها بطريقة سلبية نسبيا، وسيتم توزيع وفقا لمحتويات أمثال المستخدم، والبحث لا يزال من المهم اليوم، هو نشاط الاستحواذ نشطة؛ جيل جديد من مساعد الصوت الذي يسمح للمستخدمين أكثر طبيعية مع الكمبيوتر التفاعلية، وذلك لتحقيق الغرض من مساعدة المستخدمين، وأخيرا، إلى الأمام "دائرة الأصدقاء" مماثلة هذا النوع من النشر الاجتماعي للمعلومات هو أيضا مهم جدا.

AI قيادة الجيل الجديد من منصة المعلومات، مما يجعل تبادل أكثر ذكاء وطريقة مبتكرة

وقال البنية التحتية الذكاء الاصطناعي، والمنصات والخدمات، استنادا إلى البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي لمعرفة دلالات دفق البيانات تحليل المعلومات ومعالجتها والتعدين، وفهم والتنظيم، بحيث محتوى يمكن توزيعها، والبحث، والتفاعلية، والترشيح والتغيير التشغيلي أكثر ذكاء، بحيث الذكاء الاصطناعي الاستهلاك والإنتاج مساعدة.

لذا، مختبر الذكاء الاصطناعي مع بعثة من الصعب والمهم.

منتجات تمكين مختبر لمنظمة العفو الدولية، والخدمات، والإنسان

أصبح فيديو قصير نقطة اشتعال في شكل المحتوى. ولا سيما رؤية الكمبيوتر، صوت ذكي يعطي كل مستخدم القدرة على خلق أقوى.

الأهتزاز بايت منتجات الغضب الضرب. وراء هذا المنتج لديها الكثير من التكنولوجيا AI. على سبيل المثال، الأهتزاز هو منصة مشتركة التحديات مفتوحة مراجعة محتوى كبير جدا. وقد بايت الضرب مع المعونة من مراجعة الذكاء الاصطناعي، وتصفية فهم محتوى الفيديو، وتحديد حقوق التأليف والنشر.

حاليا على منصة كل يوم يتم إنشاء عدد كبير من محتوى الفيديو القصير من. ولكن بعد آلة النماذج على خط التعلم، ولكن أيضا تحسين تكرارية بشكل مستمر.

في مجال محتوى الفيديو نحن نأمل أيضا إلى إجراء بحث أفضل. بحث احتياجات الفيديو لديهم فهم أفضل للمحتوى الفيديو، بما في ذلك فهم من العمل، كشف وتتبع من الكائنات، وكذلك شريط فيديو في الاعتراف البيئة. نأمل لكل الفيديو، ويمكن AI فهم المشاعر والعواطف.

ربط الناس مع البنية التحتية للمعلومات هو المجتمع البشري. في سياق تشغيل المرفق، للاستفادة من البيانات الكبيرة، وتطبيق مشهد غني، وعدد كبير من المستخدمين النشطين، تعمل باستمرار على تحسين وأعاد تنشيط أبعد من ذلك. تقدم التكنولوجيا هو خدمة في نهاية المطاف الإنسانية.

اعتبارا من 24 أكتوبر 2018، ما مجموعه تتبع عناوين البوب-52824 شخص في عداد المفقودين، وجدت 7401

الذكاء الاصطناعي بايت ضربات بالتزامن مع ميزات المنتج وخدمة بنشاط المصلحة العامة، فقدت اثنين والنجاح "عنوان المغيبين" نصف الذين فقدوا 7254، وهو الاستخدام النموذجي من المعلومات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة، والمنتجات آلية الخدمة العامة : الجغرافية وملزمة التكنولوجيا الذكية توصية دفع إلى فقدان كمركز تضيع وتحليل البيانات وحساب المعلومات المفقودة من سرعة المشي، ومجموعة المقدرة ممكن معلومات التتبع دفع الضائع ضمن هذا النطاق، نفذت كل التغطية الجغرافية الدقيقة وحشد من اتصال تتبع المعلومات، وبالتالي تحسين كبير في تتبع معدل النجاح.

على خط نهاية سبتمبر، تعافى بنجاح 30 شخصا فقدوا "الأهتزاز تتبع" و "العنوان تتبع" يعمل نفسه، مجرد الضغط على معلومات التتبع في شريط فيديو الشكل القصير، واستخدام الجيل التلقائي من تكنولوجيا الفيديو، و النص معلومات التتبع، وأقل من 10 ثانية، ولدت تلقائيا باعتبارها الأهتزاز تتبع الفيديو.

ويعرف ما Weiying بايت الضرب AI مختبر على النحو التالي: الشركة AI الداخلي مزودي التكنولوجيا ومقدمي الخدمات، وسوف تصبح قطاعا هاما في مستقبل الطاقة الانتاجية الخارجية للشركة من منظمة العفو الدولية .

قوة منظمة العفو الدولية من جميع النواحي العرض: تطلعات CVPR، خطط التنفيذ الوطنية، وسيتم منح NAACL وغيرها من أعلى وو ون جيون الاصطناعي علوم الاستخبارات وجائزة التكنولوجيا

نجاح مختبر الذكاء الاصطناعي و، مما يؤدي في النهاية الاصطدام "الدماغ الفكري" معا والفكر. يمكن وصف بايت كما ضرب AI مختبر العقلاء ل، بما في ذلك معروفة ما Weiying، لي هانغ، لى لى وهلم جرا.

بالإضافة إلى وجود عدد كبير من قادة العلمي المتميز خارج شروط 2018 بايت ضربات بناء فريق AI مختبر والنمو مكافأة أيضا. رؤية الكمبيوتر، اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، وعدد من فريق نظام وشبكة من العام الماضي إلى أكثر من الضعف، في حين صوت والصوت، والأمن، والولايات المتحدة ينمو عدد من فريق AI مختبر بسرعة.

ليس فقط في بناء الفريق، بايت الضرب AI مختبر في نتائج الأكاديمية ومشروع يمكن وصفها بالمثمرة.

11 نوفمبر 2018 AI OPENDAY صالون بالبايت التي عقدت في الضرب، عرضت العديد من المشاريع المتميزة والبحوث AI مختبر.

فهم عميق لمباريات كرة القدم لايف

وقد وردت CVPR 2018

مشاريع : يمكنك فهم عمق مباريات كرة القدم والتعدين المعلومات الفيديو التي تعتمد على تقنية الرؤية الحاسوبية ونظم، والمراوح الغنية مشاهدة تجربة الألعاب. نظام التدخل خلال نهائيات كأس العالم 2018 بين عناوين العميل توفر اليوم حية، في الوقت الحقيقي مقاطع لحظات، وكلا الجانبين تهاجم مجموعة متنوعة من الإحصاءات الدفاعية المعلومات، وكرة القدم المخططات الحرارية، وبعد لعبة في الكتابة الروبوت الآلي شياو مينغ بوت توفير المواد صورة، غنية محتوى المادة.

كشف الهدف

تتبع

وجهة نظر عين طير

التقاط اللحظة

التكنولوجيات ذات الصلة :

• كشف وتجزئة الدلالي: الكشف عن وجوه SSD القائمة، والموقف من الإطار الانتاج من جانب الإطار ولاعب كرة القدم، DeepSORT أساس متعدد الاهداف تتبع باستخدام اللاعبين تصفية كرة القدم والحركة نموذج كالمان المستخدمة في تصميم نموذج لاعب التعلم المتري المظهر.
• كاميرا وتجزئة الدلالات تشير التقديرات: النقاط الرئيسية على كشف الملعب، وحساب المعلمات التحول homography، من أجل تقدير زاوية اطلاق النار من الكاميرا.
• لاعب والكتلة تحديد عدد: شبه إشراف شبكة تحول الفضاء رقم (STN) مقتطفات تحديد المنطقة في إطار الكشف.
• الكشف عن لحظات: لقطات ضمن إطار ثابتة مخصصة تصنيف، يحتوي على النار، ركلة، ركلة ركنية والإصابات والفئات الأخرى.
• التحليل الإحصائي: استنادا إلى مجموعة متنوعة من المعلومات المهيكلة، وإخراج مجموعة متنوعة من المؤشرات الإحصائية، بما في ذلك حيازة وامتلاك كرة القدم الرسم البياني الحرارية والتوزيع الإقليمي.

مقارنة الكتاب البشرية والكفاءة العالية والإنتاجية شياو مينغ، 2 ثانية لفي مشروع، في كل مباراة بعد أن كانت الصحافة اللعبة، وتوليد 120،000 المشجعين وقراءة مليار عامين. الماضي منصة عناوين العديد من الألعاب الرياضية المذيع كتب بوب، قرأ كل يوم الكثير من المحتوى، والصور على الانترنت ووصف النص شامل لفهم الأمثلة والتفاهم يمكن أن تولد محتوى الفيديو، وزعت على القراء من نوع معين من المعلومات التي تهم تلقائيا.

فاز xiaomingbot كتابة الروبوت أيضا وو ون جيون الاصطناعي علوم الاستخبارات وجائزة التكنولوجيا .

BRITS: BidirectionalRecurrent الإتهام لالسلاسل الزمنية

NIPS 2018

وصف المشروع:

ويستخدم على نطاق واسع السلاسل الزمنية في كثير من تصنيف إشارة والمهام الانحدار. هناك العديد من القيم المفقودة في السلسلة الزمنية، التي هي عالمية. وأكثر أهمية نظرا بيانات السلاسل الزمنية، وكيفية ملء القيم المفقودة والتنبؤ تسمية الطبقة ذلك؟ طريقة تطبيع التقليدية تميل إلى أن تكون افتراضات قوية حول عملية توليد البيانات الأساسية، مثل حركية خطية في فضاء الدولة.

يعرض هذه الورقة سلسلة جديدة استنادا إلى بيانات العصبية المتكررة وقت الشبكة في عداد المفقودين قيمة طريقة التقدير، BRITS الخوارزمية. الطريقة المباشرة للتعلم قيمة اتجاهين العودية نظام الطاقة المفقودة، أي افتراضات محددة. FIG متغير تعيين كما RNN على نحو فعال يتم تحديث عملية شد نشر.

مزايا الخوارزميات:

(A) عدد وافر من علاقة يمكن التعامل مع القيم في السلاسل الزمنية في عداد المفقودين.

(B) تمتد إلى ديناميكية غير الخطية للسلسلة الزمنية.

(C) توفير إجراءات التقدير التي تعتمد على البيانات المنصوص عليها البيانات المفقودة العامة.

النتائج:

نماذج التقييم BRITS، بما في ذلك البيانات المحلية مجموعة من البيانات الخاصة بنوعية الهواء، وبيانات الرعاية الصحية والأنشطة البشرية على ثلاث مجموعات البيانات في العالم الحقيقي. وتبين التجارب أن الاستيفاء نموذج ودقة التصنيف / الانحدار تعلو على الطرق الأكثر تقدما.

عززت المشارك التدريب

NAACL 2018

مشاريع :

شارك في التدريب هو إطار التعلم شبه إشراف شعبية، باستثناء بيانات علامة صغيرة، واستخدام كميات كبيرة من البيانات غير المسماة. شارك في التدريب طريقة التنبؤ التسمية باستخدام البيانات غير المسماة، ويقوم على الثقة يتوقع أن اختيار عينة للتدريب التعزيز.

ومع ذلك، في أسلوب التدريب التعاوني التقليدي، ويستند اختيار العينة على استراتيجية محددة سلفا أن يتجاهل التحيز أخذ العينات بين فرعية لا تحمل علامات وتميز من فرعية، وليس الفضاء استخراج البيانات.

ويعرض ورقة هذا النهج الجديد - تعزيز المشارك التدريب، لتحديد نوعية عالية عينات تحمل اسما، من أجل أفضل المشارك التدريب. وبشكل أكثر تحديدا، وطريقة استخدام البيانات التعلم Q لتعلم مجموعة بيانات مع سياسة اختيار علامة صغيرة، ثم استخدام هذه الاستراتيجية لتدريب تلقائيا المصنف تدريب المشترك.

النتائج:

وقد اظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة يمكن الحصول على نتائج أكثر دقة تصنيف النص.

واحد شجرة غابة، AI مختبر ضرورة الجمع

AI مختبر والتعاون الجامعي

خطة ايفرست : دعوة لتقديم مقترحات بحثية من مجال علوم الحاسوب، وتقديم الدعم للبيانات متعددة الأبعاد، وتمويل لدراسة العلماء التقني.

تعاونية المدرسة مؤسسة، وتدفق في اتجاهين من أعضاء هيئة التدريس : المهندسين الخط الأول يذهب إلى التدريس في المدارس المحاضرات، وتنظيم المنافسة منظمة العفو الدولية كميات هائلة من البيانات المفتوحة، والعناوين الشباب الباحث الزائر.

AI لاب بالتعاون مع المؤسسات الأكاديمية

2018 كأس بايت:

2018 كأس بايت المنافسة الدولية هي تعلم الآلة آلة التعلم للمسابقة العالمية لتعزيز البحث العلمي في التعلم الآلي وتطبيقات محددة. يتم إنشاء كأس بايت 2018 موضوع تلقائيا تعليق النص.

AI لاب بالتعاون مع الصناعة

مختبر الذكاء الاصطناعي بايت الضرب ليس فقط مع الجامعات والمؤسسات الأكاديمية في شراكة مع الصناعة لديها أيضا تعاون وثيق.

• 2018 دمج اصطناعية مبتكرة الدعاية المشروع الذكاء وعمق الاقتصاد الحقيقي، والضرب بايت أعلن "توزيع آلة الذكاء الاصطناعي التعلم القائم على المشاريع حلول تطبيق برنامج مشترك" المختارة؛
• وقد تم اختيار "انخفاض استهلاك الطاقة لنهاية النقالة من المشروع مهلة AR-VR منصة فتح" 2018 أزواج ضربت الأسبوع "التخريبية قائمة الابتكار" TOP10.
• قاد عمدة بكين تشن جينينغ، أدى لجنة بكين للعلوم والتكنولوجيا البلدية، مجموعة جامعة كابيتال، الشركة الرائدة خبراء التقنيات والتكنولوجيا المشاريع بحثية، وجيل جديد من الذكاء الاصطناعي من أجل تحسين الابتكار بكين العلمي والتكنولوجي والتركيز على بناء "معهد تشى يوان بكين" فاز بدأت بايت واحد لإنشاء وحدة هو ذكي معهد، رئيس بايت معهد معهد الدراسات الاستراتيجية بضرب التكنولوجيا تشانغ شيانغ رئيسا.