CCF TC活动预告
CCF人工智能与模式识别委员会
CCF-AI走进高校第29期@山东大学
2020年8月22日9:00-12:00
山东大学
CCF-AI走进高校第29期@山东大学站活动，将于2020年8月22日（星期六）9:00-12:00举行，活动采用线上会议方式进行，并同时开放会议直播。本次活动邀请了国内5位相关领域的专家学者，以“前沿智能计算”为主题，进行学术报告。
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8:50-9:00
直播间开放
9:00-9:05
活动开始
主办方致辞：于剑 博士 北京交通大学教授
9:05-9:40
特邀讲者：郭茂祖 博士 北京建筑大学教授
演讲题目：基于深度学习的弱监督图像分割方法
9:40-10:15
特邀讲者：李凡长 博士 苏州大学教授
演讲题目：动态模糊机器学习前沿与交叉
10:15-10:50
特邀讲者：王国胤 博士 重庆邮电大学教授
演讲题目：多粒度认知计算
10:50-11:25
特邀讲者：张长水 博士 清华大学教授
演讲题目：图像的非监督增强匹配
11:25-12:00
特邀讲者：张文生 博士 中科院自动化所研究员
演讲题目：Tensor Multi-Elastic Kernel Self-Paced Learning for Time Series Clustering
郭茂祖博士，现任北京建筑大学电气与信息工程学院院长，计算机科学与技术系 / 人工智能系博士，全职讲席教授、博士生导师，“建筑大数据智能处理方法研究”北京市重点实验室主任；省杰出青年科学基金、宝钢优秀教师奖获得者，曾留学瑞典、英国。1997年博士毕业于哈工大计算机应用专业；2002年破格评为教授，2003年评为“计算机科学与技术”学科博导。研究领域包括：机器学习、计算生物学、城市计算等。多次担任基金委会评专家；现任中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会生物信息学专委会副主任，国家自然基金委重大研究计划指导专家组成员；曾任中国机器学习会议大会主席。是国家自然科学基金重点项目负责人，以第一完成人获教育部自然科学二等奖等，发表论文200余篇。已指导毕业博士22人。
报告摘要：
围绕图像级标注这一弱监督图像分割问题展开研究：（1）传统分割方法缺少形状特征，提出基于形状先验的图像前景目标分割方法，取得更精确的分割性能；（2）基于深度模型的弱监督语义分割方法采用EM算法训练网络参数时缺失目标位置信息，提出通过位置线索引导EM算法估计网络参数，有效推理出像素标签，提升语义分割准确率；（3）主流弱监督分割采用构建伪像素标注，而分类网络只能挖掘出目标的判别性区域，提出融合注意图和显著图的分割方法，伪像素标注较为准确，对于简单图像可以匹敌真实标注；（4）为了修正伪像素标注中的错误标注，提出融合Superpixel-CRF优化模型的迭代结构弱监督语义分割方法，缩小了与全监督方法之间的性能差距。
李凡长博士，现任苏州大学教授（二级），博士生导师，苏州大学东吴学者，江苏省网络空间安全工程实验室主任，江苏省计算机信息处理技术重点实验室主任，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，国家自然科学基金重点项目负责人，曾获江苏省有突出贡献中青年专家荣誉称号，科学中国人2015年年度人物。江苏省计算机学会副理事长，苏州市人工智能学会理事长。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、国家重点研发项目及其他项目，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10部（其中在美国、德国出版英文专著3部），教材4部，曾获省级科技奖二等奖2项、IEEE CS GRC Pioneer Award 1项和省级教学成果二等奖2项。李凡长教授是动态模糊逻辑﹙Dynamic Fuzzy Logic，DFL﹚、李群机器学习﹙Lie Group Machine learning，LML﹚、类脑协同学习（Neuromorphic synergy learning，NSL）和多维度协同教育方法（Theory and method of multidimensional collaborative education）的主要提出者。
报告题目：动态模糊机器学习前沿与交叉
报告摘要：本报告主要介绍动态模糊机器学习的研究进展及前沿交叉。主要围绕动态模糊机器学习的理论基础（包括：动态模糊集、动态模糊逻辑）、学习技术及前沿交叉三个方面进行介绍。
王国胤博士，现任重庆邮电大学教授，兼副校长、研
究生院院长、大数据智能研究院院长、计算智能重庆市重点实验室主任，大数据智能计算示范型国合基地（科技部）负责人，国家级人才。“新世纪百千万人才工程”国家级人选，国家重点研发计划项目首席科学家，入选“重庆英才·优秀科学家”。曾任国际粗糙集学会(IRSS)理事长，现任中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事，是《Int. J. of Approximate Reasoning》、《Trans. on Rough Sets》、《计算机学报》等10余种期刊编委，是IRSS会士、CAAI会士和CCF会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据智能等研究，出版专著20余部（含编著），发表SCI/EI收录论文300余篇，论著被他引10000多次。获国家级高等教育教学成果二等奖
、重庆市自然科学一等奖、吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖等成果奖励9项。带领的团队获评“国家级教学团队”和“重庆市创新研究群体”。
报告摘要：通过探讨认知计算的相关研究问题，分析脑认知研究与智能计算研究之间的关系，提出广义认知计算及其研究内容。从无需脑认知的智能计算研究，到脑认知启发的智能计算研究，再到智能计算辅助的脑认知研究，以及脑认知与智能计算的融合研究等四个方向进行讨论分析。分别以概念内涵与外延之间的双向认知计算、数据驱动的粒认知计算（DGCC）为例，介绍基于智能计算的人脑认知仿真研究(智能计算辅助的脑认知研究)，以及人脑认知与智能计算的融合理论研究，这两个新方向的成果和待研究的科学问题。
张长水博士，现任清华大学自动化系教授。1986 年7 月毕业于北京大学数学系，获得学士学位。1992年7 月毕业于清华大学自动化系，获得博
士学位。1992 年7 月至今在清华大学自动化系工作。目前主要研究兴趣包括：机器学习、模式识别、计算视觉等方面。目前是IEEE Fellow, 计算机学会高级会员；担任学术期刊：IEEE Trans. on PAMI 等杂志编委；在国际期刊发表论文130多篇，在顶级会议上发表论文50多篇。
报告摘要：当前在使用深度神经网络识别图像时，需要标注大量图像，而这需要耗费大量的人力和时间。为此我们尝试解决下面问题：给定一些物体的标准图像，对大量未标注的图像实现自动的图像标注。我们以文字识别和交通标示识别问题为例，设计了的新的方法。实验结果表明我们较好的完成了这些图像的自动标注。
Wensheng Zhang is currently a Professor and Vice Chief Engineer at Institute of Automation Chinese Academy of Sciences (CASIA). He is also a Chief Professor in Artificial Intelligence at the University of Chinese Academy of Sciences. His research focuses on artificial intelligence, statistical machine learning, intelligence analysis for big data, Image Annotation and semantic understanding. He is amember of the General Expert Group of National Key R&D Program of China on "Cloud Comp
uting and Big Data", and also a member of the General Expert Group of National Key R&D Program of China on "Internet of Things and Smart City". He is also the Vice Director of the Internet of Things Work Committee in China Instrument and Control Society, and Vice Chairman of the Special Committee on Intelligent Service in the Chinese Association for Artificial Intelligence.
报告题目：
Tensor Multi-Elastic Kernel Self-Paced Learning for Time Series Clustering
报告摘要：
Time series clustering has attracted growing attention due to the abundant data accessible and extensive value in various applications. We make an effort to simultaneously address all aforementioned issues in time series clustering under a unified multiple kernels clustering framework. Specifically, we first implicitly map the raw time series space into multiple kernel spaces via elastic distance measure functions. In such high-dimensional spaces, we resort to the tensorconstraint based self-representation subspace clustering approach, involving inthe self-paced learning paradigm, to explore the essential low-dimensional structure of t
he data, as well as the high-order complementary information from different elastic kernels. The proposed approach can be extended to more challenging multivariate time series clustering scenario in a direct but e
legant way.
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尹建华博士，现任山东大学计算机科学与技术学院助理教授，硕士生导师。入选山东大学青年学者未来计划。2017年6月于清华大学计算机系获得博士学位。主要研究兴趣为数据挖掘与机器学习。在国际顶级学术会议发表多篇论文，包括ACM SIGKDD, ACM SIGIR, ACM MM, IEEE ICDE, ACM CIKM等。主持国家自然科学基金一项，担任ACM SIGKDD, ACM MM, IEEE ICDM, IEEE TKDE, ACM TKDD等国际会议和期刊的审稿人，及期刊Data Science and Engineering (DSE) 的特邀编辑。
宋雪萌博士，现任山东大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师。2016年10月取得新加坡国立大学计算机科学系博士学位。此前，于2012年7月取得中国科学技术大学，电子工程与信息科学系学士学位。研究方向主要集中在信息检索和多媒体时尚分析等领域。在国际权威期刊和国际顶级学术会议，包括ACM SIGIR, IJCAI, AAAI, ACM MM, ACM Transactions on Information Systems 等发表相关论文。担任ACM TOIS, IEEE TMM, IEEE TIP, ICMR 和 SIGIR 等国际期刊和会议的审稿人。
聂礼强博士，现任山东大学教授、博导、山东省人工智能研究院院长。西安交大本科、新加坡国立大学博士\博士后。入选国家海外高层次青年人才计划。主持基金委面上项目、重点项目、科技部重点研发课题、山东省杰青项目、千万级企业项目。主要研究兴趣为多媒体检索。在国际CCF A类会议或ACM/IEEE汇刊发表论文百余篇、专著4部，谷歌引用7600余次。曾多次获得国内外荣誉，如ACM中国新星奖2019、SIGIR2019最佳论文提名奖、SIGMM Rising Star2020等。
尹义龙博士，现任山东大学软件学院教授、博士生导师，入选教育部新世纪优秀人才支持计划，获得山东省自然科学杰出青年基金资助。山东大学优秀研究生导师。研究方向为人工智能理论与方法、机器学习与模式识别。主持国家自然科学基金重点项目1项、国家重点研发专项课题1项、面上项目3项、青年项目1项，主持省部级科研项目11项。在TKDE、TIP、TIFS、TMM等国际期刊和AAAI、IJCAI、CVPR、MM、SIGIR等国际会议发表论文30余篇。所发表论文迄今累计谷歌学术引用3800+、单篇最高引用240次，H-index为32。获山东省科技进步二等奖2项（第一完成人）。现担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委、副秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会常委、副秘书长，山东省人工智能学会理事长，山东省大数据研究会副会长等学术兼职。兼任山东建筑大学计算机科学与技术学院特聘院长。
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