(0)

人工智能发展前沿论坛暨首届莫邪峰会

来源:计算机科学与技术学院作者: 发布时间:2018-12-12 浏览次数:41

             人工智能发展前沿论坛暨首届莫邪峰会

报告一:工业互联网 激活无限潜能

报告人:张启亮教授级高工,徐工集团信息中心

报告时间:20181215920 - 1010

报告地点:图书馆报告厅

专家简介:张启亮,江苏徐工信息技术股份有限公司创始人、总经理,高级工程师。Xrea工业互联网发起人,工信部两化融合专家,工信部智能制造专家,江苏省“333高层次人才培养工程”技术带头人,国家两化融合管理体系主要起草人,江苏省领军型新生代企业家,江苏省企业信息化专家组成员,江苏省企业优秀首席标准官,徐工集团首席信息官。拥有18余年的大型企业IT规划和实施部署经验,企业信息技术开发应用知识深厚,具有很高的信息化前瞻性和创新能力。发表核心论文9篇,取得软件著作权85项、发明专利3项、国家级成果一等奖3项、省部级成果一等奖2项,获得国家级信息化荣誉多项。

  

报告二:Edge for AI, or AI for Edge?论边缘计算与人工智能的融合)

报告人:王晓飞教授,天津大学

报告时间:201812151010 - 1100

报告地点:图书馆报告厅

报告摘要:从移动网络边缘的视角,讲述协作边缘缓存及移动流量迁移与人工智能结合的相关工作,首先将介绍如何在移动网络的边缘蜂窝基站搭建层级异构的协作缓存体系,并对网内流量、网间流量以及用户延迟QoS角度进行优化;同时将延伸移动流量迁移概念至“设备-设备D2D”分享,讲述大规模D2D内容社交网络里内容的传播机制,从而进一步融合基站的边缘协作缓存层与D2D流量迁移层为一个整体;然后将介绍其最新的用深度增强学习来优化网络以及用联盟学习框架来优化边缘计算的初步成果,同时将介绍在相关领域上的仿真模拟器、网络大数据分析及边缘计算平台搭建上的一些新的进展。

专家简介:王晓飞,天津大学智能与计算学部计算机科学与技术学院,博士,教授,博导,北洋青年学者。研究方向主要包括移动边缘计算、协作缓存、移动D2D流量迁移及网络大数据等,至今参与或主持了17个韩国、加拿大和中国政府科研项目(如科技部重点研发计划课题、NSFC青年、联合重点、华为HIRP、电信等项目),在国际知名期刊和学术会议发表科研论文近90篇,其中SCI论文40余篇(中科院一二区文章二十余篇),包括IEEE JSAC, TWC, TSC, TMM, Networks, Communications, INFOCOM等,ESI高被引文章4篇,hot paper 1篇,WoS总引用900余次,谷歌学术引用1800余次,担任多个12区刊物客座主编及数个国际会议程序委员或主席。获2017IEEE ComSoc通讯协会“年度最佳杂志论文奖Fred W. Ellersick Prize”(1/),是设奖24年来首次颁给中国人第一作者。

  

报告三:面向大规模媒体检索的哈希学习方法

报告人:许信顺教授,山东大学

报告时间:201812151100 - 1150

报告地点:图书馆报告厅

专家简介:许信顺,教授,博士生导师,教育部新世纪优秀人才支持计划入选者。现为山东大学软件学院教授、人工智能研究所所长,机器学习与媒体分析方向学科带头人。主要研究领域为机器学习、机器视觉、数据挖掘、信息检索和多媒体分析与检索等。在知名国际会议和期刊发表论文50余篇,其中包括ACM MMWWWAAAIIJCAIACM SIGIRACM CIKMACM ICMRSIAM SDMIEEE TKDEIEEE TIPIEEE TCSVT等。多个国际、国内学术会议的程序委员会委员或分会主席,如AAAIMMCIKMCCMLCCDM等。目前,为多个专业委员会委员,包括中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员、中国计算机学会机器视觉专业委员会委员、中国计算机学会多媒体专业委员会委员、中国人工智能学会机器学习专业委员会委员、中国人工智能学会智能服务专业委员会委员和中国图像图形学会机器视觉专委会委员。

  

报告四:在线核学习

报告人:廖士中教授,天津大学

报告时间:201812151400 - 1450

报告地点:图书馆报告厅

报告摘要:核方法及其思想是机器学习的基本方法和思想。大规模核方法与在线核方法面临着全新的挑战。在此背景下,讨论在线核学习及其评价,提出矩阵增量计算与素描更新方法,并给出部分模型选择结果。

专家简介:天津大学智能与计算学部,教授,博士生导师。 中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员,中国计算机学会理论计算机科学专业委员会委员,国务院政府特殊津贴获得者,长期从事人工智能应用基础、机器学习理论与方法和理论计算机科学的教学与科研工作。

  

报告五:元学习

报告人:李凡长教授,苏州大学

报告时间:201812151450 - 1540

报告地点:图书馆报告厅

专家简介:李凡长教授,博士生导师,苏州大学东吴学者,苏州大学计算机科学与技术学院院长,江苏省网络空间安全工程实验室主任,苏州工业大数据研究所所长,苏州大学机器学习与类脑计算国际合作实验室主任,北京交通大学兼职教授,云南民族大学客座教授,国家自然科学基金重点项目负责人,科学中国人2015年年度人物,首届(2016年)未来科学大奖候选人。李凡长教授长期从事计算机科学与技术、软件工程、管理科学与工程的教学和科研工作,主要研究领域:李群机器学习、大数据科学与工程、认知软件工程,动态模糊逻辑等,先后承担10余项国家自然科学基金重点、面上及其他项目,取得了一批被国内外同行专家公认的具有原创性的科研成果,发表论文200余篇,出版学术专著7部(其中在美国出版英文专著1部),教材4部,曾获省级科技奖二等奖2项,IEEE CS GRC Pioneer Award 1项。多年来致力于本科生、硕士生和博士生的“计算机导论”、“人工智能原理”、 “组合数学”、“机器学习”、“计算机数学”、“李群机器学习”、“动态模糊机器学习”、“动态模糊逻辑”、“决策支持系统”等课程的教学工作。

  

报告六:人工智能浪潮下的室内定位研究

报告人:牛强教授,中国矿业大学

报告时间:1540 - 1630

报告地点:图书馆报告厅

专家简介:牛强,教授,博士,博士生导师。入选江苏省“333人才工程”和“六大人才高峰”培养对象。曾在美国明尼苏达大学进修,是南京大学高级访问学者。中国煤炭行业煤矿信息化工程研究中心副主任,江苏高等学校优秀科技创新团队“矿山大型机电装备远程智能故障诊断”团队副主任。 从事人工智能、数据挖掘和无线传感器网络等方面的理论与应用研究。近年来,出版专著1部;在国内外重要学术期刊上发表学术论文40余篇,其中SCI检索20余篇;作为项目负责人,先后主持国家自然科学基金面上项目1项,江苏省产学研前瞻性项目1项,作为核心成员,参与了“十三五”国家重点研发计划(深井全系统可视化智能监控关键技术)课题1项、国家自然科学基金项目多项。在横向科研方面,主要从事煤矿监测监控和数字化矿山相关的项目研究与开发。曾获得教育部科技进步一等奖1项、二等奖1项,中国煤炭工业协会科学技术一等奖1项和二等奖3项。近年来多次参加相关领域的国际、国内学术会议,为科技部十三五重点专项和国家自然科学基金项目评审专家。担任江苏省人工智能学会人工智能基础及应用专委会副主任。担任《IEEE Transactions on instrumentation and measurement》、《International Journal of Distributed Sensor Networks》、《Sensors》等国际SCI期刊的审稿专家。担任《电子学报》等国内一级期刊的特约审稿专家。