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计算机学院学术报告:CCF-MM走进高校
[ 作者:张维刚 来源:计算机科学与技术学院 浏览:10 录入时间:2021年05月06日 ]

报告时间:202158日(星期六),09:00-12:00

报告地点:图书馆报告厅

主办单位:计算机科学与技术学院

 

时间

活动安排

09:00-09:05

承办方开场   张维刚 大赢家体育

09:05-09:15

专委领导致辞 黄庆明 中国科学院大学教授、国家杰青

09:15-10:05

特邀讲者:徐常胜 中国科学院自动化所研究员、国家杰青

演讲题目:连接社会多媒体大数据

10:05-10:55

特邀讲者:彭宇新 北京大学博雅特聘教授、国家杰青

演讲题目:细粒度视觉分类与检索

10:55-11:45

特邀讲者:许倩倩 中国科学院计算技术研究所副研究员

演讲题目:基于几何拓扑的群智计算研究

11:45-12:00

交流环节

 

 

活动背景:本次学术讲座为中国计算机学会(CCF)及多媒体技术专业委员会(CCF-MM)走进高校的持续性系列学术活动之一,由计算机科学与技术学院张维刚副教授邀请和组织承办。本次活动邀请到了CCF多媒体技术专委副主任黄庆明教授、徐常胜教授出席,并有3位跨媒体分析与智能计算领域的知名专家学者进行精彩的学术报告,欢迎各位关注和参加。

 

                                   

讲者/报告信息:

 



讲者简介:徐常胜,中国科学院自动化所研究员,国家杰出青年基金获得者,国家万人计划领军人才,入选国家百千万人才工程和首都科技领军人才工程,科技部重点领域创新团队负责人,国家重点研发计划项目首席科学家,中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队负责人。国际电子电气工程师学会会士(IEEE Fellow),国际模式识别学会会士(IAPR Fellow),国际计算机学会杰出科学家(ACM Distinguished Scientist)。担任国际计算机学会多媒体专委会中国区(ACM SIGMM China Chapter)主席和中国计算机学会多媒体技术专委会副主任。担任国际期刊Multimedia Systems主编,担任过国际期刊“IEEE Transactions on Multimedia”和“ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication and Applications”编委以及国际顶级多媒体会议“ACM Multimedia Conference”程序委员会主席。在多媒体分析,计算机视觉,模式识别,图像处理等领域发表论文400多篇,其中IEEEACM汇刊论文100余篇,国际顶级会议会议论文50余篇。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次。获得2018年中国电子学会自然科学一等奖,2009年中国计算机学会青年科学家奖,6次获得中国科学院优秀导师奖。

 

报告题目:连接社会多媒体大数据

报告摘要:社会媒体的快速发展促生了各种各样的社会媒体网络(Online Social Networking, OSN)服务。社会媒体具有明显的跨社会媒体网络特性:网络用户会同时注册并使用多个社会媒体网络服务。研究这些用户贡献的跨社会媒体网络数据对于连接社会媒体中的数据孤岛、并挖掘社会多媒体大数据额应用价值具有重要意义。从数据融合的角度,理解跨社会媒体网络数据关联是更复杂社会媒体分析和应用的基。淮佑没Ы5慕嵌,利用用户在不同社会媒体网络中的数据可以帮助构建完整用户画像并提供更优质的信息服务。报告将从以用户为中心的角度介绍跨社会媒体网络数据挖掘和应用的基本研究框架,并结合研究案例介绍在这一框架下的两个基本任务:(1From User:跨社会媒体网络关联挖掘;(2For User: 跨社会媒体网络用户建模。

 

 



讲者简介:彭宇新,北京大学二级教授、博雅特聘教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任委员、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、中国图象图形学学会副秘书长。主要研究方向为跨媒体分析与推理、图像视频识别与理解、计算机视觉。以第一完成人获2016年北京市技术发明一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖。主持了863、国家自然科学基金等20多个项目,发表论文160多篇,包括ACM/IEEE TransCCF A类论文70多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛,均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已经应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TCSVT等期刊编委。

 

报告题目:细粒度视觉分类与检索

报告摘要:与一般的视觉分类不同,细粒度视觉分类旨在对粗粒度的大类(如鸟、车等)进行细粒度的子类划分(如大冠蝇霸鹟、阿卡迪亚霸鹟、蓝鹀等鸟类子类别;奥迪 A6、A8等车类子类别),其挑战在于外形、颜色等相似导致的不同类别差异。颂、视角等不同导致的相同类别差异大。如何借鉴人脑的认知机理,模拟视觉注意力机制学习多粒度的辨识性特征,突破细粒度视觉分类难题,对于提高计算机的感知和认知能力至关重要。本报告将介绍我们在细粒度视觉分类上的相关研究进展,包括空间拓扑注意力学习、堆叠式深度强化学习、层次化深度增量迁移学习等方法,以及我们在细粒度跨媒体检索上的探索,实现了由图像、视频到跨媒体的扩展,由分类到检索的扩展。

 



讲者简介:许倩倩,中科院计算所副研究员,硕士生导师,IEEE/CSIG/CCF高级会员。研究领域为数据挖掘和机器学习,主要关注基于几何拓扑的群智计算问题,涉及:统计排序、采样机制、异常样本检测、用户行为分析等,已在TPAMI、IJCV、TIP、TKDE、ICML、NIPS、CVPR、AAAI、ACM Multimedia等国际期刊/会议上发表CCF-A类论文40余篇。先后获得:吴文俊人工智能自然科学奖一等奖(排名第3),中国人工智能学会最佳青年科技成果奖,中国图象图形学学会石青云女科学家奖,吴文俊人工智能优秀青年奖,ACM中国SIGMM新星奖, 中国人工智能学会优秀博士学位论文,中科院百篇优秀博士学位论文,CCF-腾讯犀牛鸟科研基金、首届CAAI-华为MindSpore学术奖励基金等奖励。

 

报告题目:基于几何拓扑的群智计算研究

报告摘要:聚焦于群智计算重要研究方向:网络众包策略理论与方法研究上所取得的一些研究进展和工作成果,具体包括:1)以组合霍奇理论/认知临界性为指导,提出众包协同统计排序方法,在网络众包平台下实现可解释、可回溯的全序/偏序统计排序;2)以随机图理论、矩阵扰动论为基。岢鋈褐羌扑愀咝婊/主动采样机制,突破网络众包平台资源配置瓶颈;3)以鲁棒损失重构、负迁移抑制为线索,提出样本层面的异常模式检测及用户层面的用户行为分析方法,助力精准的众包用户质量控制及建模。


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