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预告:7月26日CCF AI走进山东建筑大学

阅读量:0 2020-07-23 收藏本文

主题:人工智能前沿技术及其应用

山东建筑大学

CCF-AI专业委员会走进高校@山东建筑大学站活动,将于2020年7月26日(星期日)8:30-11:40举行,活动采用线上会议方式进行,并同时开放会议直播。本次活动邀请了国内4位相关领域的专家学者,以“人工智能前沿技术及应用”主题,进行学术报告。欢迎大家报名参加此次活动,CCF会员享有提问优先权。

【会议议程】:

8:30 直播间开放;

8:40-8:45 活动开始 主持人:尹义龙 教授 山东大学/山东建筑大学

8:45-8:50 主办方致辞 马宏伟 教授 山东建筑大学计算机科学与技术学院院长

8:50-9:30 题目待定

特邀讲者:高阳 博士 南京大学

主持人:聂秀山 博士 山东建筑大学

9:30-9:35 提问环节

9:35-10:15 基于深度学习的遥感影像分析

特邀讲者:刘青山 博士 南京信息工程大学

主持人:聂秀山 博士 山东建筑大学

10:15-10:20 提问环节

10:20-11:00 非监督表示学习与视觉内容理解

特邀讲者:鲁继文 博士 清华大学

主持人:刘萌 博士 山东建筑大学

11:00-11:05 提问环节

11:05-11:35 基于矩阵分解的跨模态哈希学习

特邀讲者:王笛 博士 西安电子科技大学

主持人:刘萌 博士 山东建筑大学  

11:35-11:40 提问环节


【执行主席】:


聂秀山博士,现任山东建筑大学计算机科学与技术学院教授,研究方向为机器学习与数据挖掘,智能媒体检索等。山东省高校青创人才引育计划机器学习与智慧城市数据挖掘创新团队负责人,山东省自然科学学术创新奖获得者(2018)。以第一作者或通讯作者在TIP、TKDE、TMM、AAAI等国际顶级期刊和会议发表论文近30篇;主持国家自然科学基金项目2项;授权国家发明专利4项。获得山东省科技进步二等奖1项 (第2完成人)、吴文俊人工智能科学技术三等奖1项(第1完成人)、山东省高校优秀科研成果一等奖和二等奖 各1项(均为第1完成人),获山东省教学研究成果二等奖1项(第2完成人),获山东省高校青年教学大赛二等奖 1项(独立)。2017年被共青团山东省委授予“山东省青年岗位能手”称号。担任CCF人工智能与模式识别、计算机视觉、多媒体专委会委员,CCF人工智能与模式识别专委会秘书处委员、山东省人工智能学会常务理事、学术工委秘书长等学术兼职。曾担任第七届中国数据挖掘会议和CCF第一届国际人工智能会议组织主席、第一届山东省人工智能大会程序主席。

刘萌博士,现任山东建筑大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师。其于2013年和2019年分别从大连理工大学和山东大学获得硕士和博士学位。主要研究兴趣包括多媒体计算和信息检索。已经在IEEE TIP,IEEE TMM,ACM SIGIR,ACM MM,KDD,CIKM等多个相关领域的国际顶级学术期刊和会议上发表多篇论文。此外,担任Information Sciences, Journal of Visual Communication, Multimedia Systems Journal, ACM Multimedia, IEEE TIP 和International Conference on Multimedia Modeling等国际期刊和会议的审稿人。


【讲者信息】:

高阳博士,教授,博士生导师,南京大学计算机科学与技术系副主任,南京大学医疗健康大数据国家研究院常务副院长。2009年入选江苏省“333高层次人才培养工程”第二批中青年科学技术带头人,2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。所领导的南京大学人工智能推理与学习团队入选2019年度江苏省高等学校优秀科技创新团队。主要从事人工智能、机器学习、多Agent系统、大数据、图像和视频分析等方向的学术研究。作为第一负责人主持国家自然科学基金重点项目1项,国家自然科学基金军民共性技术联合基金项目1项,装备预研教育部联合基金项目1项;主持科技部以及其他省部级项目多项。在国内外重要学术期刊和会议(IEEE Transactions系列、CCF-A/B类会议等)发表学术论文150余篇,译著2部。授权专利10项,国际PCT专利1项;获江苏省科学技术奖二等奖1次、中国人工智能学会吴文俊自然科学奖二等奖1次、军队医疗成果奖二等奖、三等奖各1项。目前担任国家自然科学基金委信息学部咨询专家;中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任/粒计算与知识发现专业委员会副主任/智能服务专委会副主任;CCF人工智能与模式识别专业委员会常委、秘书长;江苏省人工智能学会副理事长等学术职务。

刘青山博士,现任南京信息工程大学教授、博导。2003年4月毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室获博士学位,随后留实验室工作,2006年4月赴美国Rutgers大学访问、工作。2011年9月加盟南京信息工程大学。先后入选江苏省特聘教授、江苏省双创团队领军人才、江苏省优秀教育工作者、全国高校黄大年式教师团队、科技部中青年创新领军人才等。是江苏省人工智能学会副理事长、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会计算机视觉专委会副主任等。主要研究方向为图像与视频分析、模式识别、和AI+气象等。先后主持承担了国家杰出青年基金项目、国家自然基金重点项目、江苏省杰出青年基金等。以第一完成人获2016年度教育部自然科学二等奖、2018年江苏省高等学校自然科学一等奖,以及第三完成人获2018年中国电子学会自然科学一等奖等。

报告题目:基于深度学习的遥感影像分析

报告摘要:随着遥感技术的快速发展,遥感影像数据呈爆炸式增长,给进一步的分析和理解带来了巨多的挑战。同时,遥感影像和常见的图像相比,还存在多谱成像、非线性噪声、空谱混叠等问题,使得智能遥感影像分析一直是图像理解领域的研究热点。近年来,由于深度学习能自动从大数据中学习和抽象数据的特征,因此深度学习在遥感影像分析中也受到了越来越多的关注。在本报告中,我们将重点给大家汇报一下课题组在基于深度学习的遥感影像分析方面的进展,主要包括基于多尺度深度特征的遥感图像分类、类别驱动的空谱场景分析、以及气象遥感应用等。

鲁继文博士,清华大学自动化系副教授、博士生导师、清华大学-苹果公司智能移动技术联合研究中心副主任,主要研究兴趣包括计算机视觉、模式识别和智能机器人。第一/通讯作者发表IEEE汇刊论文60余篇(其中PAMI论文15篇)和CVPR/ICCV/ECCV会议论文50余篇,谷歌学术引用11000余次,H-index 55,主持国家自然科学基金联合重点基金1项和国家重点研发计划课题1项。担任国际期刊Pattern Recognition Letters主编,IEEE T-IP/T-CSVT/T-BIOM和PR编委,国际会议IEEE FG 2023、IEEE VCIP 2022、IEEE AVSS 2021和IEEE ICME 2020程序委员会主席,CVPR 2020/2021领域主席,中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员,中国人工智能学会模式识别专委会常务委员。2015年入选海外高层次青年人才计划,2018年获得国家优秀青年科学基金,2019年入选北京智源青年科学家。

报告题目:非监督表示学习与视觉内容理解

报告摘要:非监督表示学习通过无标注数据和非监督学习实现对复杂对象的特征学习,可有效克服监督表示学习方法对大规模高质量标注数据的依赖,提高特征表示的泛化性与鲁棒性。报告将介绍清华大学自动化系智能视觉实验室近年来面向视觉内容理解所提出的多个非监督表示学习方法,包括非监督紧致表示学习、非监督二值表示学习、非监督多量化表示学习、非监督图模型表示学习、和非监督双向推理表示学习,以及它们在人脸与纹理识别、物体匹配与识别、图像与视频检索、三维场景理解等任务中的应用。

王笛博士,西安电子科技大学副教授,硕士生导师。2016年9月于西安电子科技大学获得博士学位后留校工作,主要研究方向为机器学习、信息检索和计算机视觉。相关研究成果发表在IEEE TPAMI、TIP、TCyb、TCSVT、PR等国际著名期刊,以及SIGIR、IJCAI等国际著名会议。获得中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖。主持和参与国家自然科学基金、中国博士后科学基金特别资助、国家重点研发计划等10余项课题研究工作。

报告题目:基于矩阵分解的跨模态哈希学习

报告摘要:随着移动互联网和智能终端设备的快速发展,现实生活中的异质媒体数据规模急剧增长。对异质媒体数据建立高效的跨媒体索引机制并实现快速查询已经成为当前海量异质媒体数据管理和分析的核心问题。哈希跨媒体检索方法具有精度高、速度快、开销小等优点,可为海量异质媒体数据的高效索引和快速查询提供有效途径。本次报告重点介绍基于矩阵分解的哈希跨媒体检索方法的最新研究进展,并对哈希方法的研究趋势进行展望。

【参会方式】:

参会方式:扫描下方二维码进入微信群(7月25日前有效)

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线上直播参加方式说明:

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