上海市計算機學會計算機視覺專委會前沿論壇(第三期)🎅🏿:粒計算及計算機應用成功舉辦

2022年11月 26日🧑🏻‍💼,由中國人工智能學會👩‍❤️‍💋‍👨、上海計算機學會主辦,上海海事大學意昂3娱乐承辦的上海市計算機學會計算機視覺專委會前沿論壇(第三期):粒計算及計算機應用成功舉辦🧚🏼‍♂️。本次論壇邀請了同濟大學苗奪謙教授、山西大學錢宇華教授、南京大學黎銘教授🎳、重慶郵電大學夏書銀教授👨🏼‍🚀、天津大學朱鵬飛副教授五位專家學者作特邀報告。上海海事大學意昂3娱乐院長周日貴教授✣、同濟大學趙才榮教授共同擔任本次論壇主席🪂,上海海事大學意昂3娱乐副院長朱昌明副教授主持了論壇🏄🏿‍♂️,會議采用線上直播的形式舉辦🪂。

首先🧛🏼,論壇主席趙才榮教授進行了開幕致辭🦃👩‍💼,他對五位報告嘉賓表示熱烈的歡迎和衷心的感謝👩🏽‍🎤,並希望借此機會能夠和各位專家及同行加強學術交流與合作🦻🏿,拓展師生科研視野👨🏿‍🚒,促進學科進步發展💾。之後各位報告嘉賓在開幕合影後🚵🏽‍♂️,依次進行了精彩的報告。

同濟大學苗奪謙教授報告的題目是“行人搜索技術研究進展”⛹🏿‍♀️。苗教授首先介紹了什麽是行人檢測與行人再識別問題。然後指出了現有的方法主要是基於快速R-CNN的端到端框架👷🏽‍♀️,然而,由於快速R-CNN 的並行結構,抽取的特征來自於區域候選網絡的提案👼,而不是預測標定框🕟,所以,影響了行人搜索的準確率。最後🙂‍↕️,介紹了一種采用粒計算思想💁🏽‍♂️,序貫端到端網絡——SeqNet✍🏻。實驗分析表明,該方法顯著提升了行人搜索的準確率。

山西大學錢宇華教授報告的題目是“機器學習可解釋性研究現狀及思考”。錢教授在報告中提到☝️🤳🏽,機器學習是人工智能諸多領域的共性基礎與關鍵技術🤘🏽👧🏼,機器學習理論🩴🤵🏻‍♀️、模型與算法的可解釋性關乎到人們可否可信有效地使用人工智能👴🏼。報告在總結歸納機器學習可解釋性研究的基礎上,介紹了近年來針對該問題進行的一些嘗試性探索,以期引起人工智能領域的一些學術思考與戰略思考。

南京大學黎銘教授報告的題目為“軟件挖掘:智能化軟件開發的有效途徑”。黎教授在報告中提到👮,隨著軟件系統日趨變得龐大和復雜,軟件質量保證變得尤為重要⚡️。軟件挖掘憑借其能夠根據需求自動總結不同軟件數據內在規律以對軟件項目管理✢、質量控製提供決策支持😮,現已成為現代軟件工程適應當今軟件迅速發展的重要支撐技術。黎教授在報告中重點介紹了軟件挖掘技術在軟件質量保障任務中的研究進展。

重慶郵電大學夏書銀教授作的報告題目是“粒球計算🧜🏿‍♀️:一種高效🌺、魯棒的🫲🏽🗣、自適應的多粒度計算模型方法”。夏教授在匯報中詳細介紹了該團隊在基於王國胤教授的多粒度認知計算理論的基礎上🧑🏻‍💻,進一步發展出了粒球計算理論方法↪️。該理論使用超球體(粒球)來實現“大範圍首先的”人腦認知機製🍱,通過粒球來覆蓋和度量樣本空間,實現粗粒度的學習輸入以及多粒度關系度量,能夠自適應地實現高效、魯棒的人工智能計算模式🚶‍♀️,並能夠自適應地模擬現實世界的多粒度特性🧙🏼‍♀️🎵。夏教授的報告重點介紹了粒球計算在粒球分類器、粒球粗糙集和粒球模糊集等的最新進展。

天津大學朱鵬飛副教授作的報告題目是:“基於偽標簽的弱半監督學習”🈺。朱老師在報告中指出作為弱監督和半監督學習任務中增強監督信息的一種有效手段,偽標簽噪聲和錯誤累積降低了模型的泛化性和魯棒性🏇🏻,如何生成和優化無標記數據的偽標簽是基於偽標簽的弱半監督學習的關鍵。之後朱老師詳細介紹了其團隊提出的面向偽標簽增強的自監督學習、多任務學習👩🏽‍🍳🌁、漸進式學習方面的研究成果,並對其在可進化的智能無人系統中的應用進行展望🕡。

本次論壇的圓滿召開有利於推動國內粒計算相關領域的研究,邀請的五位權威專家與參會人員對粒計算領域的學術前沿和發展趨勢進行深入交流和探討,對推動該領域相關研究的發展起到了積極作用。

 

線上參會代表
圖 1  線上參會代表
同濟大學苗奪謙教授作報告
圖 2  同濟大學苗奪謙教授作報告
山西大學錢宇華教授作報告
圖 3  山西大學錢宇華教授作報告
南京大學黎銘教授作報告
圖 4  南京大學黎銘教授作報告
重慶郵電大學夏書銀教授作報告
圖 5  重慶郵電大學夏書銀教授作報告
天津大學朱鵬飛副教授作報告
圖 6  天津大學朱鵬飛副教授作報告


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