CCF@U904：梁美玉、刘炳言走进河南河南科技学院

CCF走进高校第904场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，河南科技学院承办的CCF走进高校活动，将于2022年12月8日在河南科技学院及线上同步召开，敬请关注。

时间：2022年12月8日（周四）19:30--21:00

线上报告：#腾讯会议：688-179-031

活动安排：

报告信息：

报告题目：跨媒体大数据的语义融合与高效表示学习

报告摘要：网络空间中蕴含着丰富的文本、图像、视频等多模态大数据资源，彼此之间呈现较强的语义相关性和互补性，然而海量异质、关联复杂、语义隐匿的多模态复杂大数据特性为实现跨媒体高效精准搜索与协同挖掘等带来了研究挑战，如何通过跨媒体语义关联学习与融合获取高效统一的跨媒体语义表示空间，是需要研究的关键问题。本报告分析现有解决方案存在的主要问题，介绍语义结构增强的跨媒体细粒度语义表示学习模型、基于多模态图的隐含语义关联挖掘方法以及跨媒体高效哈希学习机制，实现跨媒体大数据的语义融合，获取语义判别力和一致性更强的跨媒体高效语义表示，并在此基础上实现跨媒体高效语义匹配搜索等。

嘉宾简介：

梁美玉，北京邮电大学计算机学院副教授、博士生导师。CAAI智能服务专委会委员。主要研究方向是人工智能、大数据、多媒体信息处理与挖掘、智慧教育等。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、CAAI-华为MindSpore学术奖励基金项目等，参与国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等10余项科研项目。在IEEE TKDE、IEEE TNNLS、ACM MM、IJCAI等期刊和国内外学术会议上发表学术论文70余篇，出版学术专著3部，申请和授权发明专利20余项，获AIAI国际会议优秀论文奖、CCF BIG DATA最佳学术论文奖等。

报告题目：面向泛在终端场景的深度学习模型优化技术

报告摘要：泛在终端作为泛在计算的载体，具有分布多样、资源异构、数据敏感等特点。随着人机物融合泛在计算时代的到来，面向泛在终端场景的新模式新应用正逐渐成为研究的热点。其中，如何将日益普及的人工智能模型引入到泛在终端设备中，从而改善用户的体验变得越来越重要。本报告首先简单回顾当前泛在终端智能的发展，阐述在泛在终端中适配深度学习模型的核心挑战，并对相关的模型优化工作进行分类总结。之后介绍团队设计的面向泛在终端场景的深度学习模型优化技术，从单设备场景、端云协同场景以及设备间联邦场景这三个典型终端场景出发，提出了一系列优化技术，实现了深度学习模型在泛在终端上高效、定制、安全地部署。最后，报告将对该领域当前挑战和未来发展进行总结展望。

嘉宾简介：

刘炳言，北京邮电大学计算机学院副研究员，博士生导师。2022年7月于北京大学计算机学院取得博士学位。主要研究方向包括泛在终端智能、联邦学习、隐私计算、AI安全等，近几年在Ubicomp、WWW、AAAI、ACM MM、ICSE、ISSTA等CCF-A类顶级学术会议期刊上发表论文十余篇，相关研究成果被国内外公司和知名研究人员引用，并被邀请在AI Drive学术直播间直播，paperweekly公众号专题报道。担任TKDE、TOIS、JSAC、WWW、AAAI、Ubicomp等多个CCF-A类顶级会议期刊审稿人，负责参与了多项国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划以及国防科技等科研项目，曾获北京市优秀毕业生、微软“明日之星”、学术创新奖、华为奖学金、博士生国家奖学金等荣誉。

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