早在百度“松果计划”的前身百度开放研究计划启动的第一年，复旦大学与百度共同合作进行项目课题的研究。
            　　近期，百度大数据实验室(Baidu Big Data Lab)联合复旦大学完成了“异构数据深度挖掘研究”的 “松果计划”研究项目。合作双方在人工智能和大数据两方面均具有强大的技术实力，希望通过深层次的探索与研究在相关领域有所突破。

       

　　复旦大学负责跟进此项课题的计算机科学技术学院教授张军平是机器学习、图像处理以及生物认证方面的权威专家，而百度跟进的则是大规模机器学习小组的夏粉团队，他们曾经开发具有万亿参数的神经网络，千亿规模的样本和特征，模型秒级更新，具有自学习和自适应的功能，自动建模一站式大脑pulsar平台。据了解，5名复旦大学的优秀大学生在课题启动后入职百度实习，与大规模机器学习小组技术人员共同研究开发。而作为这次项目中的合作方百度大数据实验室(Baidu Big Data Lab),是百度研究院旗下的三大实验室之一。 该实验室主要从事大数据和人工智能相关技术的研究工作。

　　早在百度“松果计划”的前身百度开放研究计划启动的第一年，复旦大学与百度共同合作进行项目课题的研究。所研究课题从2011年的“基于协同过滤的文档话题提取与建模”和2014年“基于知识图谱的自然语言问答技术研究” 课题研究，扩展到今年的“异构数据深度挖掘研究”。

　　本次研究课题，是基于百度大数据实验室(Baidu Big Data Lab)和复旦大数据技术之间深度合作的成果，通过收集互联网上数万张海量照片，训练出一个深层卷积神经网络模型，进而精准判断合影中每个人的表情。应用中的卷积神经网络模型包含了数千万个参数，为保证服务的迅速响应，在服务端中利用GPU对卷积神经网络模型进行加速，使后台处理单张图片的时间足以加快10倍。同时，后台的模型也在不断地学习，用户的每一次反馈，都可以用来改进后台的模型，用户提交的反馈越多，模型越精准。

　　此项技术在未来诸多日常场景中的应用也是相当广泛，可以通过该技术更快更准确地定位到特定的人，帮助监控盗贼、协助安保工作、配合刑侦需求等。还可通过用摄像头实时捕捉驾驶者的面部表情特征，解析表情背后的人物状态，提前对疲劳驾驶等情况做出预警，预防发生事故。