CSIG图像图形中国行-常州大学
发布时间：2024-09-12 13:07:22 人气： 作者：小编
“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG青年工作委员会、优博俱乐部与常州大学联合承办，交流主题为“人工智能前沿技术论坛”。
主办单位
中国图象图形学学会（CSIG）
承办单位
常州大学计算机与人工智能学院
中国图象图形学学会青年工作委员会
中国图象图形学学会优博俱乐部
CCF常州分部
常州市计算机学会
活动时间
9月13日（星期五）9:00 – 12:20
活动地点
常州大学西太湖校区白云楼4楼报告厅
石林 教授
个人简介：常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院（教育部首批现代产业学院）、软件学院院长，教授，CCF第十三届会员代表，CCF常州分部秘书长，江苏省计算机学会理事，常州市计算机学会理事长，CCF容错专委会执行委员，中国化工学会信息技术应用专委会委员，江苏省"青蓝工程"优秀青年骨干教师，江苏省双创计划科技副总，常州大学优秀班主任，毕业设计优秀指导教师，优秀竞赛指导教师。主要研究方向为能源行业智能信息处理，研究成果先后获省部级科技进步2项，江苏省教学成果二等奖4项。主持（参与）省部级以上科研项目6项，发表论文10余篇，授权发明专利18件，制定江苏省地方标准2项。
张鼎文 教授
个人简介：西北工业大学自动化学院教授、博导，科睿唯安“全球高被引科学家”，2015赴美国卡耐基梅隆大学进行为期2年的访问研究，致力于建立面向开放环境下、具备动态学习能力的新一代计算机视觉学习框架。迄今为止，作为第一作者/通讯作者在领域内国际重要期刊及会议发表学术论文60余篇，其中包含T-PAMI, IJCV, IEEE SPM, T-IP, CVPR, ICCV, Science China: Information Science等，入选AI 华人青年学者榜单, 获吴文俊人工智能优秀青年奖、2021 IEEE TCSVT最佳论文奖、中国图象图形学学会优秀博士论文奖等奖励。担任中国图象图形学学会青年工作委员会副秘书长、中国图象图形学学会优博俱乐部副主席，任IEEE TMM、TCSVT、PR等刊物（客座）编辑。
韩军功 教授
个人简介：清华大学自动化系长聘教授。韩军功及其团队在多媒体内容分析、多模态视觉感知、机器学习等研究领域贡献了多个原创性工作，共发表IEEE/ACM Trans 论文超过100篇，CCF A类会议论文70篇，连年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单，Google Scholar总引用2.1万余次，H-指数73。任5个本领域著名杂志（4个IEEE Transactions）的执行主编和副主编。获批欧盟、美国专利各1项；3项技术实现商业化；其中1项获国际工业奖项。任国际模式识别协会会士、亚太地区人工智能协会会士。
报告题目：When Deep Learning Meets Computer Vision: Challenges, Solutions and Trends
报告摘要：For around a decade now, deep learning has revolutionised computer vision research. However, some key questions remain unanswered: 1. Why do deep-learning networks require extremely high dimensions to encode representational information while human vision does not? 2. Can convolutional neural networks effectively represent image/video data? 3. How can multimodal data fusion be achieved in deep networks? 4. How can machines learn from a few annotated samples? In this talk, I will discuss our team's efforts to address these questions, highlighting progress and future directions at the intersection of deep learning and computer vision.
单彩峰 教授
个人简介：教授、博导，国家海外高层次人才。现任南京大学智能科学与技术学院副院长，南京大学-中国移动联合研究院副院长。2001年获中国科学技术大学学士，2004年获中国科学院自动化研究所硕士，2007年获英国伦敦大学博士。之后在荷兰飞利浦研究院工作十余年，担任资深科学家和团队负责人，并兼任荷兰埃因霍温理工大学研究员。主要从事计算机视觉、模式识别、医学图像计算等方面的研究，先后承担多个欧盟和荷兰的研究项目。发表论文150余篇（引用1万多次）、授权专利100余项（其中美国欧洲日本专利60多项）。荣获飞利浦公司发明奖，入选全球前2%顶尖科学家，先后担任10余个国际期刊的编委或客座编委（包括多个IEEE汇刊）。
报告题目：Visual Computing in Healthcare
侯臣平 教授
个人简介：国防科技大学教授，博士生导师。主要从事人工智能基础方面的研究工作，在自适应学习理论与应用等方面取得了系列研究成果，并成功应用于军事领域。近年来，在IEEE TPAMI、JMLR等国内外刊物和会议上以第一/通讯作者发表学术论文100余篇（包括IEEE/ACM汇刊长文30余篇），担任ICML、IJCAI、AAAI等会议的AC/SPC/PC等，是FCS等SCI期刊的编委，多篇论文进入ESI各层次高被引论文。担任军科委基础加强重点项目首席科学家，主持科技部2030重大项目课题、国家自然科学基金重点项目课题、国防973专题等15项项目。获中国图象图形学学会自然科学一等奖1项、省部级一等奖1项，获国家杰青、优青、湖南省杰青，享受军队专业技术岗位一类津贴等。
报告题目：自适应环境变化的机器学习方法初探
报告摘要：实际应用场景大多为开放环境。自适应学习是一种应对开放环境中学习要素变化的机器学习新领域。本报告从人工智能视角，把自适应学习看作是模拟人类思考和解决开放环境下复杂问题的结构化求解模式，主要介绍课题组在自适应特征、分布、标记等学习要素变化方面的一些初步尝试。最后，对该研究方向进行了简单的总结和展望。
张鼎文 教授
个人简介：西北工业大学自动化学院教授、博导，科睿唯安“全球高被引科学家”，2015赴美国卡耐基梅隆大学进行为期2年的访问研究，致力于建立面向开放环境下、具备动态学习能力的新一代计算机视觉学习框架。迄今为止，作为第一作者/通讯作者在领域内国际重要期刊及会议发表学术论文60余篇，其中包含T-PAMI, IJCV, IEEE SPM, T-IP, CVPR, ICCV, Science China: Information Science等，入选AI 华人青年学者榜单, 获吴文俊人工智能优秀青年奖、2021 IEEE TCSVT最佳论文奖、中国图象图形学学会优秀博士论文奖等奖励。担任中国图象图形学学会青年工作委员会副秘书长、中国图象图形学学会优博俱乐部副主席，任IEEE TMM、TCSVT、PR等刊物（客座）编辑。
报告题目：无人系统视觉感知初探
丛润民 教授
个人简介：山东大学教授、博士生导师，国家高层次青年人才、山东省泰山学者青年专家，入选中国科协“青年人才托举工程”、全球前2%顶尖科学家、人社部“香江学者”计划等。主要研究方向包括模式识别与机器学习、计算机视觉、多媒体信息处理等。主持、参与了包括国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市科技新星计划在内的多项科研项目。在IJCV、TIP、TCyb、TNNLS、NeurIPS、CVPR、ICCV、ICML等CCF-A、IEEE/ACM Trans 论文81篇，ESI热点论文2篇、ESI高被引论文16篇，谷歌引用10000余次；授权国家发明专利32项。担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等3个SCI期刊编委，以及中国图象图形学学会青年工作委员会常务副秘书长、中国图象图形学学会优博俱乐部副主席、山东省人工智能学会理事等，获中国图象图形学学会自然科学奖二等奖（序1）、IEEE Chester W. Sall奖、ECCV指代视频目标分割竞赛冠军、IEEE CVPR NTIRE双目图像超分挑战赛亚军、IEEE ICME 最佳学生论文奖亚军、ACM SIGWEB 中国新星奖、中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖、《信号处理》2020-2022年度优秀论文奖等。
报告题目：视觉内容理解中的持续学习问题
报告摘要：持续学习是新一代人工智能系统的关键技能之一，旨在使智能系统在“学习新知识”的同时“不忘旧知识”，以此来模拟人类的学习方式。本报告将以视觉内容理解中经典的分类和分割问题为例，介绍团队在持续学习方向的最新研究成果。
承办方联系人：刘老师 19851900723 liuyi0089@cczu.edu.cn
