CCF 计算机应用专委走进华东交通大学

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2020-10-08

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CCF计算机应用专委走进高校学术报告将于2020年10月11日(星期日)14:00举行,活动采用线上方式进行。本次报告由中国计算机学会主办,CCF 计算机应用专委、华东交通大学信息工程学院承办,江西省人工智能学会、CCF南昌分部协办。

本次活动邀请了国内3位相关领域的专家学者,以“智能物联网”为主题,进行学术报告,加深大家对计算机应用最新研究进展的了解。


会议流程

10月11日下午    主持人:张青苗

13:40-14:00

注册签到,进入会议室

14:00-14:10

CCF计算机应用专委副主任、华东交通大学信息工程学院院长赵军辉教授致辞

14:10-14:50

徐娟(合肥工业大学)

基于深度迁移网络的设备智能故障诊断方法

14:50-15:30

鲁斌(华北电力大学)

能源互联网中的人工智能和大数据技术

15:30-16:10

赵安新(西安科技大学)

基于边缘计算的矿井钻孔视频分析仪的研制及现场应用

16:10-16:30

互动研讨


图片1  讲者介绍:徐娟合肥工业大学副教授,硕导。2004年本科毕业、2007年研究生毕业于合肥工业大学机械电子工程专业,分别获得学士学位和硕士学位,2012年毕业于合肥工业大学计算机应用技术专业,获得博士学位。主要从事深度学习与故障诊断、物联网与边缘计算等领域的研究。先后主持或参与国家重点研发计划专项、国家科技支撑计划项目、 国家国际科技合作专项项目、国家自然科学基金、安徽省自然科学基金等各类项目20多项。已在国内外主要学术期刊和学术会议上发表论文30余篇。是Journal of Sound and Vibration、Nonlinear Dynamics等多个国际著名期刊和会议的审稿人。2010年以来获得安徽省教学成果奖一等奖3项,安徽省教学成果奖二等奖3项,2015年获得河南省优秀博士后。

 报告题目:基于深度迁移网络的设备智能故障诊断方法

 报告摘要:使用深度学习训练故障分类模型需要大量有标注的数据以及训练数据与测试数据满足独立同分布。实际工况下,海量的正常运行数据与小样本的故障数据会导致可用于训练的故障样本明显不足。且多工况交替下,单一设备、单一工况下训练的模型无法适用于其他工况和其它设备的诊断任务。如何让在一种工况下训练出的深度学习模型能够适应不同工况下的故障诊断任务,克服现有深度学习模型无法泛化到与训练数据服从不同概率分布的小样本数据的局限,实现在不同工况、不同部件下的故障特征提取与分类识别。我们分别采用有监督学习、无监督学习、半监督学习和小样本学习等方法,在有标记数据稀缺甚至没有的情形下依然能达到较高的故障诊断精度。


图片2  讲者介绍:鲁斌,西北工业大学计算机软件与理论专业工学博士毕业,华北电力大学计算机系主任,副教授,河北省计算机教育研究会副理事长,国际信息研究学会人工智能专委会副主任,中国计算机学会青年精英论坛保定分论坛主席,中国人工智能学会基础委员会委员。2015年英国爱丁堡大学公派管理访学(3个月),2016年英国亚伯大学公派访问学者(1年)。主持或参与国家、省部级科技项目6项,作为校内第一完成人获河北省科技进步奖3项,市级科技进步奖4项,出版专著2部,获专利5项,发表SCI、EI论文34篇,主持横向课题12项。校教学优秀特等奖获得者,校首届教学名师培育计划入选者,出版“十一五”国家级等规划教材6部,主持河北省教改项目2项,教育部产学研项目5项,获河北省教学成果奖2项。

 报告题目:能源互联网中的人工智能和大数据技术

 报告摘要:能源互联网是下一代能源应用形式,是全国乃至全球能源有效充分利用的一种必然趋势和手段,体现了信息物理系统的核心思想,是能源流、控制流、信息流三流合一的重要载体。其中,在发输配变用等各个环节无一没有人工智能和大数据的身影,这二者技术相辅相成,紧密结合,为能源互联网的可靠高效运转提供了关键的技术保障,扮演了“千里眼”和“顺风耳”的重要角色。如何真正发挥人工智能和大数据技术的优势和作用,报告给出了系统性的指导和建议。


图片3 讲者介绍:赵安新,高级工程师,硕士研究生导师,现任职于西安科技大学。长期从事行业信息化、大数据分析、深度学习方面的教学与科研工作。主持陕西省科技统筹创新工程计划1项、陕西省重点研发计划1项,陕西省自然科学基金1项,西安市科技创新计划科技创新人才服务企业项目1项,校培育基金1项,校高教研究项目2项,校教改项目1项,企业横向合作课题5项。作为主要参与人先后完成国家重点新产品研发计划2项、国家863课题1项、信息产业部电子基金招标项目1项、陕西省科技计划3项、教育厅科研项目4项,主持编写教材2部,发表相关论文20篇,其中SCI检索5篇,EI检索18篇,获得专利4项,软件著作权登记11项。获陕西省科学技术奖二等奖1项,西安市科学技术奖二等奖1项,校科学技术奖二等奖1项、三等奖2项。陕西省科技厅科技评审专家、陕西省应急管理专家委员会专家、陕西省煤矿安全生产专家等省级专家称号。指导学生参加科技竞赛多次获得国家级、省级奖励。

 报告题目:基于边缘计算的矿井钻孔视频分析仪的研制及现场应用

 报告摘要:在矿产资源开采过程中,经常会因为操作不当或者地质勘察结果不准确,导致各类安全事故的发生。矿山的开采,不仅将精力集中在矿产资源的开采方面,更是要重视矿区勘察工作。钻探技术是目前借助各种钻探设备机械获取地下实物资源及矿体的唯一技术手段,是评估矿产资源储量、判定矿石品位的重要依据,是风险排查以及瓦斯治理矿压监测分析等的技术支撑。目前,在地质勘探中对钻孔进行地层岩性探测常规做法主要是利用物探测井手段,并已经成为行业标准。常利用多种测井手段(如自然伽玛、自然电位、密度、视电阻率双收时差、井径等)探测,通常规定必须四种以上参数才能准确判断地层岩性。采用视频结合自然伽马射线综合分析是一种更为可靠的方法,更为值得推广。钻孔自然伽马及视频不仅在地质判别方面发挥强大作用,在地质防探水方面也展现出良好的效果。


 参会方式:

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3. 会议号:501 540 523
4. 电话入会:+8675536550000(中国大陆)+85230018898(中国香港)

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