報告時間：2021年10月10日上午8:30-11:00

報告形式：騰訊會議 ID：290 198 305 會議密碼：654321

學(xué)術(shù)報告1

報告人：陳松燦教授

報告題目：Leave Zero Out：機器學(xué)習(xí)中一個高效和有效的模型選擇策略

報告時間：2021年10月10日上午8:30-9:20

報告摘要：模型選擇是機器學(xué)習(xí)的核心。交叉驗證(Cross-Validation-CV)作為一種廣泛采納并在經(jīng)驗上行之有效的選擇策略，常常面臨需多重數(shù)據(jù)劃分驗證所導(dǎo)致的效率低下及在少標記樣本學(xué)習(xí)場景下難奏效等問題。本報告嘗試給出一種無需交叉驗證(Leave-Zero-Out)的高效和有效的選擇新策略，使之更趨于實用。

報告人簡介：陳松燦，南京航天航空大學(xué)計算機學(xué)院/人工智能學(xué)院（二級）教授。

國際模式識別學(xué)會會士(IAPR Fellow)和中國人工智能學(xué)會會士(CAAI Fellow)。Google Scholar被引數(shù)超16000次，H-指數(shù)57。2014-2020連續(xù)7年入選Elsevier中國高引學(xué)者榜。現(xiàn)任中國人工智能學(xué)會(CAAI)常務(wù)理事, CAAI機器學(xué)習(xí)專委會主任和江蘇省人工智能學(xué)會（JSAI）常務(wù)副理事長。至今主持國家自然科學(xué)基金項目12項，其中重點項目1項。

學(xué)術(shù)報告2

報告人：邵明文教授

報告題目：基于注意力的幾種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像去雨模型

報告時間：2021年10月10日上午9:20-10:10

報告摘要： 圖像去雨（Image Deraining）是指從被雨滴/雨條紋覆蓋的退化圖像中恢復(fù)干凈的背景場景。其關(guān)鍵在于恢復(fù)模糊區(qū)域的內(nèi)容、紋理等信息，從而獲得視覺上逼真的恢復(fù)結(jié)果。當前，傳統(tǒng)編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)傳輸雨滴信息不準確、現(xiàn)有方法未充分利用全局和局部信息的融合、現(xiàn)有雨滴圖像建模方式不合理。針對以上問題，我們設(shè)計了基于 GRU 的選擇性特征傳輸單元，并利用自注意力模塊，構(gòu)建了全局-局部信息融合機制，提升了雨滴去除效果；提出了不確定性雨滴軟掩碼，改進了現(xiàn)有雨滴圖像建模方式；并利用圖像的多尺度自相似性，提升了去雨效果。

報告人簡介：邵明文，博士，中國石油大學(xué)（華東）計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。中國人工智能學(xué)會粒計算與知識發(fā)現(xiàn)專委會常務(wù)委員、知識工程與分布式智能專委會委員，中國計算機學(xué)會機器學(xué)習(xí)專委會委員、中國計算機學(xué)會計算機視覺專委會委員。主要研究方向：深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、粒計算、形式概念分析等。近年來，在國內(nèi)外重要雜志和國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文90余篇，其中SCI收錄60多篇。先后主持完成國家自然科學(xué)基金項目4項、教育部項目1項、省部級項目5項。

學(xué)術(shù)報告3

報告人：孟德宇教授

報告題目：如何成為一名合格的學(xué)者---從寫好一篇學(xué)術(shù)論文談起

報告時間：2021年10月10日上午10:10-11:00

報告摘要：本報告中，簡單介紹一些個人在機器學(xué)習(xí)與計算機視覺研究中所感受的經(jīng)驗與體會，特別從寫作一篇合格到達標、從領(lǐng)域立足到追求卓越的學(xué)術(shù)論文為出發(fā)點，與大家共同探討如何把握科學(xué)研究的規(guī)律，從而努力成為具有一定學(xué)術(shù)影響的合格學(xué)者。

報告人簡介：孟德宇，西安交通大學(xué)教授，博導(dǎo)。國家“萬人計劃”青年拔尖人才，任西安交大大數(shù)據(jù)算法與分析技術(shù)國家工程實驗室機器學(xué)習(xí)教研室負責(zé)人。共接收/發(fā)表論文80余篇，其中包括IEEE匯刊論文34篇，CCF A類會議論文37篇。目前主要聚焦于自步學(xué)習(xí)、誤差建模、張量稀疏性等機器學(xué)習(xí)與計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究問題。

歡迎廣大師生參加！