【预告】CCF-MM走进高校@台州学院
【预告】CCF-MM走进高校@台州学院
原创 多媒体专委会 CCF多媒体专委会 2023-05-20 09:22 发表于山东
CCF-MM走进高校系列活动
CCF@U:
CCF-MM走进台州学院
CCF-MM走进高校@台州学院将于2023年05月23日在台州学院椒江校区国际会议厅举行。本次活动邀请了国内9位多媒体智能与计算领域的专家学者进行学术报告。欢迎各位参加。
参会地点:
台州学院(椒江校区)国际会议厅
参会时间:
2023年5月23日 8:00-17:30
主持人:吕科、胡清华、张石清
主席:张石清
会议议程:
时间
活动安排
08:10-08:20
致辞,赵小明,台州学院党委委员、副校长
08:20-08:30
校情/院情介绍,张石清,台州学院电子与信息工程学院院长
主持人:吕科,中国科学院大学
08:30-09:00
特邀讲者:徐常胜 中科院自动化所
演讲题目:视频理解中的关系学习研究
09:00-09:30
特邀讲者:彭宇新 北京大学
演讲题目:细粒度多模态协同感知、认识与生成
09:30-10:00
特邀讲者:韩军伟 西北工业大学
演讲题目:AI交叉医学的初步探索
主持人:胡清华,天津大学
10:00-10:30
特邀讲者:杨易 浙江大学
演讲题目:多重知识表达理论及其应用
10:30-11:00
特邀讲者:纪荣嵘 厦门大学
演讲题目:深度神经网络的压缩与加速研究
主持人:张石清,台州学院
11:00-11:30
特邀讲者:俞俊 杭州电子科技大学
演讲题目:通用多模态学习
11:30-12:00
特邀讲者:蒋树强 中科院计算所
演讲题目:食品计算进展与展望
12:00-17:30
参观与交流
讲者/报告信息
特邀讲者:徐常胜
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IEEE和ACM汇刊论文120余篇,国际顶级会议论文80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,7次获得中国科学院优秀导师奖。
报告题目:视频理解中的关系学习研究
报告摘要:随着便携式数码设备的普及和移动互联网的发展,海量的视频大数据亟需智能的视频理解技术。视频理解是一个融合视频底层特征信息和高层语义信息的过程,并服务于用户的不同需求。高效的视频理解技术可以使计算机智能地完成各种视频相关的任务,如视频监控、视频娱乐等。视频大数据具有(1)时空复杂,(2)底层特征与高层语义之间存在“语义鸿沟”,(3)类别丰富,(4)多模态,(5)个性化需求多样等特点。这些特点在视频数据中表现为纷繁复杂的关系信息,因此为视频的智能理解带来了巨大的挑战。事实上,针对视频中复杂而多样的关系模式进行学习对深入地理解视频内容是至关重要的。本报告围绕如何设计有效的关系学习方法来进行视频理解展开,自底向上地重点研究了视频中的三种关系结构信息:首先针对视频中的物体层面,研究了物体表观中的结构化关系建模;接着以物体为纽带,深入挖掘了视频中的物体-语义关系信息,从而实现了视频高层语义的自动提取;最后,探索了视频语义-用户兴趣之间的关系,完成了视频的个性化服务。
特邀讲者:彭宇新
讲者简介:彭宇新,北京大学二级教授、博雅特聘教授、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、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、北京图象图形学学会副理事长、中国图象图形学学会会士、副秘书长、提名与奖励委员会副主任。主要研究方向为跨媒体分析、计算机视觉、机器学习、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖,2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖,2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等30多个项目,发表论文170多篇,包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文80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:细粒度多模态协同感知、认知与生成
报告摘要:互联网数据具有图像、文本、视频、音频等多模态并存的特点,而现有多模态分析技术通常聚焦于粗粒度的大类,难以满足医疗、农业、海洋、交通等诸多领域的精细化需求。而细粒度多模态分析旨在使计算机能够对多模态内容进行精细化分析,例如将车分为奥迪、宝马、比亚迪等各种车型,将奥迪分为A4、A6、A8等各种子类别;将皮肤病图像细分为黑色素瘤、黑素细胞痣等各种子类别等。其挑战在于不同类别差异小,相同类别差异大。如何借鉴人脑的认知机理,模拟注意力机制学习多粒度的辨识性特征,突破细粒度多模态分析难题,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图像分类、细粒度视频检索、细粒度跨媒体检索等方向的相关研究进展,并进行相关系统展示。
特邀讲者:韩军伟
讲者简介:韩军伟,西北工业大学自动化学院院长,IEEE Fellow,长江学者特聘教授,国家万人计划科技创新领军人才,科睿唯安全球“高被引科学家”。主要研究方向是人工智能、模式识别、类脑计算、医学影像处理等。在领域顶级期刊/会议如:Proceedings of the IEEE,IEEE TPAMI,CVPR,MICCAI等发表学术论文150余篇,论文被引用近3万次。3篇论文入选年度中国百篇最具影响国际学术论文。获2021年度和2023年度IEEE地球科学与遥感学会最有影响力论文奖、国际期刊IEEE TCSVT 2021最佳论文奖、国际会议IEEE BIBM 2018最佳论文奖,国际会议ACM Multimedia 2010,MICCAI 2011和ICME 2016最佳学生论文奖提名。培养多名博士生/博士后获得中国图象图形学学会优秀博士论文、陕西省优秀博士论文、博士后创新人才支持计划、国家级青年人才计划、高被引科学家、吴文俊人工智能优秀青年奖等。获陕西省科学技术一等奖、吴文俊人工智能技术发明一等奖等7项省部级科技奖。担任IEEE TPAMI、《中国科学:信息科学》等多个国内外期刊编委,任国际会议如CVPR等的领域主席。
报告题目:AI交叉医学的初步探索
报告摘要:新时代下医学影像数据的不断丰富与增长形成了医学影像大数据,对医学影像大数据的智能解译成为了提升医疗水平,科技惠医惠民的关键。本报告从多个层次与角度解读人工智能技术对医学影像及辅助诊断的赋能方式,并探讨如何突破传统定位,结合AI优势,推出新的医学成像设备,使AI下沉至成像前端,从而深刻推动医学技术的进步。
特邀讲者:杨易
讲者简介:杨易,浙江大学计算机学院副院长、求是讲席教授, 国家重大引才计划专家,微软-教育部视觉感知重点实验室主任,人工智能省部共建协同创新中心副主任。主要研究方向为人工智能及其应用。所发论文Google Scholar引用5万余次,H-index 110,近5年连续入Clarivate Analytics全球高被引学者,CSRanking AI贡献指数全球第六。曾获教育部全国优秀博士论文、澳大利亚科研终身成就奖、澳大利亚计算机学会颠覆创新金奖奖、谷歌学者研究奖,浙江省自然科学一等奖等20余次AI领域国际奖项。国际科研竞赛中累计获得40余次奖项(含20余次世界冠军)。
报告题目:多重知识表达理论及其应用
报告摘要:针对当前跨媒体表达形式单一、推理能力缺乏的问题,多重知识表达理论旨在建立多源互补、多重互联的新型跨媒体表达。本报告首先讨论数字人应用中面临的挑战和问题,展开分析借助知识表达的优势与特点。随后,面向实际应用具体分析数字人生成与建模的研究进展,结合案例讨论专用知识嵌入方法、结构化表达机制等。最后展望数据知识双轮驱动研究前景。
特邀讲者:纪荣嵘
讲者简介:纪荣嵘,厦门大学南强特聘教授,科技处处长,人工智能研究院负责人。国家杰出青年科学基金获得者、国家优秀青年科学基金获得者、中组部万人计划青年拔尖人才。长期从事计算机视觉与机器学习等人工智能领域前沿技术研究,近年来发表TPAMI、IJCV、ACM汇刊、IEEE汇刊、CVPR、NeurIPS等会议长文百余篇。论文谷歌学术引用1.9万余次。曾获2016年教育部技术发明一等奖、2018年省科技进步一等奖、2020年省科技进步一等奖、2021年教育部技术发明二等奖、2022年霍英东青年科学奖。曾/现主持科技部科技创新2030重大项目、军科委基础加强项目、国家自然科学基金联合重点、教育部装备预研创新团队项目等。任中国计算机学会A类国际会议CVPR和ACM Multimedia领域主席、中国图象图形学学会学术工委副主任、教育部电子信息类教指委委员,人工智能国家标准工作组联合组长。
报告题目:深度神经网络的压缩与加速研究
报告摘要:深度神经网络在图像理解、语音识别、自然语言处理等人工智能应用领域取得了令人瞩目的成就,成为人工智能研究的热点之一。然而,随着网络性能的不断提高,网络的深度和广度也在不断增加,这就大大增加了网络的参数和计算复杂度。如何压缩和加速这些大的神经网络模型成为学术界和工业界研究的热点。针对神经网络的加速和冗余度问题,本次报告简要介绍已有的加速和压缩方法并在其中覆盖纪荣嵘教授研究组近几年来在神经网络压缩与加速中所做的一些工作与成果。
特邀讲者:俞俊
讲者简介:俞俊,杭州电子科技大学计算机学院院长、教授、博士生导师,国家杰出青年基金获得者。主要研究方向为跨媒体分析技术。相关工作发表于SCI源期刊论文100余篇,包括ACM汇刊与IEEE汇刊及CCF A类会议40余篇。论文的Google Scholar引用次数10000余次。10余篇论文入选ESI高被引/热点论文;近年来主持科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等,2015、2016、2017连续获得IEEE TMM、TIP、TCYB最佳论文奖,2018年教育部自然科学二等奖,2021年浙江省自然科学一等奖。担任多个国际期刊的副编辑。
报告题目:通用多模态学习
报告摘要:使用深度神经网络对视觉、语言等不同模态信息进行统一建模的多模态深度学习是近年来的研究热点,在跨媒体检索、视觉内容描述、视觉问答等典型的多模态深度学习任务上均取得了显著的进展。得益于深度自注意力网络模型Transformer和预训练方法BERT在自然语言领域的快速发展,多模态深度学习的研究逐渐由各个任务“分而治之”向“通用统一”的方向演变,即使用单个框架适配多种类型不同的多模态任务。本报告首先对多模态深度学习发展过程中的代表性工作进行简要介绍;然后对当前通用多模态深度学习领域的三类代表性方法:基于多模态多任务联合学习、多模态神经架构搜索、多模态预训练的若干代表性工作进行详细介绍;最后,对通用多模态深度学习未来的发展进行展望和反思。
特邀讲者:蒋树强
讲者简介:蒋树强,中科院计算所研究员,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,期刊《计算机研究与发展》、《JCST》、《ACM ToMM》编委,CCF多媒体专委会秘书长、中国人工智能学会智能服务专委会副主任、ACM SIGMM中国分会副主席、IEEE CASS北京分会副主席,主要研究方向是图像/视频等多媒体内容分析、多模态智能技术和食品计算,主持承担科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点等项目20余项,发表论文200余篇,获授权专利18项,技术应用到多个企事业单位中,先后获中国计算机学会科学技术奖、中国科学院青年科学家国际合作奖、CSIG自然科学二等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、北京市科技进步二等奖。
报告题目:食品计算进展与展望
报告摘要:近来AI for Science得到越来越广泛的关注,AI+食品科学也不例外。物联网、社交网、互联网等泛在网络空间的繁荣发展产生了海量食品大数据,使得人工智能开始向食品科学和工业等食品相关领域渗透。海量食品数据所蕴含的新机遇以及当前迅速发展的人工智能技术催生了“食品计算”这一新的交叉研究方向。食品计算旨在用计算的方法对食品数据进行分析和建模,以期对食品科学、农学和生物学等食品相关领域的研究和应用提供智能化与数字化支持。本报告围绕食品计算,从食品识别、推荐、食品大数据挖掘等几个方面介绍相关研究成果,并对未来食品计算的发展进行了展望。
主持人介绍
主持人简介:吕科,中国科学院大学特聘教授、博士生导师,国家高层次人才特殊支持“万人计划”领军人才,科技部创新人才推进计划“中青年科技创新领军人才”,北京市高等学校高层次人才引进与培养特聘教授,享受国务院政府特殊津贴专家。主要研究方向为图像处理、智能信息处理技术。承担国家自然科学基金、国家重点研发计划项目(课题)、中国科学院仪器设备等科研项目三十余项。在国内外学术期刊和国际主流会议上发表学术论文150 余篇,出版编著两部。研究成果先后获2004年度、2009年度国家科技进步二等奖、2012年度北京市科学技术二等奖、2012年度中国电子学会电子信息科学技术二等奖, 2017年获得中国科学院成果转化奖。
主持人简介:胡清华,国家优青/杰青获得者。现任天津大学北洋讲席教授,天津市机器学习重点实验室主任,CAAI粒计算与知识发现专委会主任,天津市人工智能学会理事长。从事大数据粒计算、多模态学习、不确定性建模和自主机器学习方面的研究,先后获得国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目、国家优青/杰青以及国防项目的资助。在IEEE-TPAMI、IJCV、IEEE TKDE、IEEE TFS等期刊以及NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI等会议发表论文300余篇,获批发明专利30余个,出版专著3部,先后获得黑龙江省自然科学一等奖和天津市科技进步一等奖。目前担任IEEE Trans. Fuzzy Systems,自动化学报、电子学报、智能系统学报等期刊的编委。
主席介绍
张石清,台州学院电子与信息工程学院院长,教授,硕士生导师,浙江省高层次特殊支持人才青年拔尖人才,浙江省高等学校中青年学科带头人,中国计算机学会多媒体技术专委,中国计算机学会语音对话与听觉专委,台州市数字经济促进会副会长。
2009年9月-2012年12月,在电子科技大学获通信与信息系统专业博士学位,导师为李乐民院士;2015年7月-2017年6月,在北京大学信息科学技术学院数字媒体研究所(数字视频编解码技术国家工程实验室)计算机应用专业做博士后研究,导师为高文院士;2018年11月-2019年11月,在美国德州大学圣安东尼奥分校(UTSA)访学一年,合作导师为TIAN QI教授。
现主要从事机器学习、模式识别、情感计算等方面的研究,曾主持国家自然科学基金项目2项、浙江省自然科学基金重点项目1项、浙江省自然科学基金面上项目2项、以及中国博士后基金项目1项。现已在《IEEE Transactions on Multimedia》、《IEEE Transactions on Affective Computing》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、ACM MM等重要刊物和会议上发表论文40余篇。2022年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家“终身”科学影响力排行榜和“年度科学影响力排行榜”。
承办单位介绍
学校介绍:台州学院是一所经教育部批准的全日制综合性普通高校,2021年被国务院学位委员会批准为硕士学位授予单位。学校坐落在浙江东南部的新兴滨海城市——浙江台州。学校分椒江、临海两地三校区办学,总占地面积1670亩、建筑面积约58万平方米,教学科研仪器设备总值4.8亿元,馆藏纸质图书230余万册,办学条件良好,校园风光优美。
学校下设14个二级学院,直属附属医院4家。建立了制药化工、材料建筑、智能制造、电气信息、生命环保等一批与产业群良性互动、共生发展的学科专业群,拥有专业硕士学位授权点3个,省级一流学科4个,省领军型创新创业团队和高校高水平创新团队各1个,省重点实验室和工程(技术)研究中心、技术联盟6个,国家级专家服务基地、国家级博士后科研工作站、省院士专家工作站各1个。化学学科进入ESI全球排名前1%,生态学、化学工程与技术、材料科学与工程学科进入艾瑞深校友会学科排名“中国高水平学科”序列,生态学进入软科世界一流学科排名前500强。设立55个本科专业,工科专业接近50%,全日制本科在校生15000余人。成立了台州生物医化产业研究院、三门研究院、浙江(台州)小微金融研究院等30多个产学研平台;携手行业龙头、上市公司搭建了台州湾生物医药产业学院、杰克学院、模具与塑料产业学院、浙江省建筑业现代化台州产业学院等产业学院群。学校坚持开放办学,与加州浸会大学联合培养护理学硕士,与新墨西哥州立大学合作举办土木工程专业本科教育项目,与美、英、韩等国大学以“2+2”“3+1”等模式联合培养本科生,与50多所国(境)外大学建立了友好交流关系。
学校坚持人才强校首位战略,创造性设立人才和科研“特区”高等研究院,完善“1+X”政策体系,搭建人才办、人才联谊会等组织,建立了一支1700余人规模的结构合理、充满活力的师资队伍,拥有国家重点计划入选者等省部级以上人才30余人、省151人才等省级人才80余人、博士近600人,30多人次被授予全国“五一”劳动奖章、全国模范教师、全国优秀教师、浙江省有突出贡献中青年专家等称号。
学院介绍:台州学院电子与信息工程学院,下设计算机系、电子系、数学系,现有电子信息工程、数学与应用数学(师范)、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术4个本科专业,在读国内本科生1700余人。其中,数学与应用数学(师范)、电子信息工程为省级重点建设专业,计算机科学与技术为校级重点专业。学院现有教职工130人,其中专任教师103人,教授12人,副教授42人,博士52人。
台州学院电子与信息工程学院拥有“控制科学与工程”省级一流学科,应用数学、计算机科学与技术等2个市级重点学科,以及电子与信息工程省级实验教学中心。建有数学、智能信息处理、大数据智能医疗、智慧城市与智慧金融等多个研究所及团队。实验室使用面积达7400多平方米,实验室固定资产3000余万元。学院教师主要围绕人工智能、大数据技术、网络工程、电子产品设计与开发、企业信息化等方向开展研究。近五年,学院教师发表标志性学术论文150余篇,出版著作5部;主持国家自然科学基金项目13项,浙江省自然科学基金项目18项;授权发明专利56项;获省科技进步二等奖1项。