第三十八期CCF-CV走进高校系列报告会于浙江大学圆满结束

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2017-07-09

2017716日下午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,浙江大学计算机科学与技术学院承办的第38CCF-CV走进高校系列报告会-“计算机视觉和机器学习前沿技术及应用在浙江大学计算机科学与技术学院成功举行。本期报告邀请了西安电子科技大学石光明教授、中国科学院自动化所王亮研究员、西安交通大学薛建儒教授、北京交通大学于剑教授以及浙江大学李玺教授出席活动并作精彩报告。报告会执行主席浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲博士和李玺博士主持。来自浙江大学各学院、华为、捷尚、海康等约100名学术界与工业界的同行,聆听了计算机视觉领域的专家学者在该领域的最新前沿技术及应用报告。

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石光明教授的报告题目为智能催生语义通讯引导通讯技术变革。介绍了以达意通讯为核心的人工智能通讯方式,即类脑通讯的方式。石老师的报告为我们展示了他的团队在通讯领域取得的最新进展和相关应用,并且分享了语义通讯的关键研究点为达意通讯而非数据通讯,并且可以通过信息发送方与接收方之间知识库的匹配,实现信道的混用并提高容错率。这种以达意为基础的类脑通讯将极大的减少实际需要传输的数据量,有效解决大数据时代给通讯技术带来的挑战。石光明老师的报告充分体现了人工智能与传统通讯领域的结合,以及良好的研究前景。

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王亮研究员的报告题目为人工智能时代的视觉大数据分析。视觉大数据是是模式识别的前沿方向,是人工智能的突破口,王亮老师在报告中着重介绍了他的团队在深度神经网络在语音、视觉、自然语言处理等领域取中的最新研究进展。并针对针对深度神经网络在结构、功能、鲁棒性、泛化性等存在的问题,介绍了他们的一些研究成果,例如模拟认知过程中的选择性注意、长短时记忆等机制,研究深度认知神经网络理论和方法。王亮老师的报告启示了人工智能与计算机视觉研究的发展趋势。

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薛建儒教授的报告题目为动作与事件的序列分析研究。近年来,记忆网络在自然语言问答中的作用日益重要。受此启发,薛老师的团队在该方面勇于创新,在视觉数据中的动作与事件分析中引入了记忆网络,取得了较好的结果。薛老师的报告首先简述记忆网络模型,然后介绍课题组基于记忆网络在视觉动作识别、视频事件表征、检索及推演分析等问题上取得的一些研究进展。生动的讲解启发了大家的思路,帮助大家深入了解了动作与事件序列分析方面的相关只是,并与薛老师展开了热烈的讨论。

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于剑教授的报告题目为深度学习的能和不能。深度学习目前是机器学习领域最引人注目的研究方向,其应用极其广泛。但没有免费午餐定理告诉我们,没有万能的学习算法。于老师的报告从一个较为新颖的角度宏观且深入的分析了深度学习的适用范围。首先,简述深度学习的发展历程。在此基础之上,理论分析深度学习的应用范围和失效领域。最后,讨论深度学习面临的问题及其对策。于老师幽默的演讲风格让会场的气氛轻松愉悦,而他富有哲理的报告更是引发了参会人员的深刻思考,帮助大家加深对深度学习的认知。

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李玺教授的报告题目为人工智能驱动的视觉理解与计算。报告主要围绕数据驱动的人工智能学习方法,进行大规模图像、视频数据的视觉特征学习,从目标视觉感知特性、视觉特征表达、深度学习器构建机制、高层语义理解等多维度视角进行了深入剖析。然后介绍了近年来团队利用视觉特征学习进行视觉语义分析和理解所做的一系列代表性研究工作级其实际应用。报告展示了其团队研发的目标跟踪、人体再识别等的Demo,激发了现场师生的兴趣和热情。

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此次CCF-CV走进高校系列报告持续了4个小时,互动热烈,高潮迭起。讲座现场,五位讲者与听众亲切互动和交流,并对师生关注的话题进行一一解答,使每位听众受益匪浅。参加报告会的学生和老师们均对五位讲者表示由衷的欢迎与感谢,报告会在热烈的掌声中圆满结束。

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【背景】自201511月起,CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动,在学术界、工业界产生了热烈反响,受众遍及祖国大江南北域的学术繁荣和产业发CCF计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴,共同推动我国相关领展!