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“中國圖學學會大數據專委會走進山東科技大學”學術報告會

 時間:2019年9月22日 (星期) 上午8:00-12:00

地點:山東科技大學 J13藍光報告廳

 

 

特邀講者俞揚

俞揚博士,南京大學教授,中組部萬人計劃青年拔尖人才計劃。主要研究領域為機器學習、強化學習。獲2013年全國優秀博士學位論文獎、2011年CCF優秀博士學位論文獎博盈彩票平台。發表論文40余篇,獲得4項國際論文獎勵和2項國際算法競賽冠軍,入選2018年IEEE Intelligent Systems雜志評選的“國際人工智能10大新星”,獲2018亞太數據挖掘"青年成就獎”博盈彩票平台,受邀在IJCAI’18作關于強化學習的"青年亮點"報告。

報告題目:高效強化學習的一些探索

報告摘要:強化學習通過自主與環境交互,學習適應環境的最佳策略,近期在圍棋、星際爭霸等游戲中展示出達到甚至超越人類的決策能力,如能在真實業務中用于求解最優策略博盈彩票平台,將創造巨大價值。然而目前強化學習方法通常樣本利用率很低博盈彩票平台,需采集大量的環境交互試錯數據博盈彩票平台,導致最佳策略的學習過程試錯代價極大,嚴重阻礙了強化學習在許多真實業務中落地。本次報告將匯報我們在提高強化學習效率方面的一些探索。

 


特邀
講者 張敏靈

張敏靈,東南大學計算機科學與工程學院教授博盈彩票平台。分別于2001年、2004年和2007年于南京大學計算機科學與技術系獲學士、碩士和博士學位。主要研究領域為機器學習、數據挖掘?,F任中國人工智能學會機器學習專委會秘書長、中國計算機學會人工智能與模式識別專委會常務委員博盈彩票平台、江蘇省人工智能學會學術工委主任等。擔任《ACM Trans. IST》、《Neural Networks》、《Frontiers of Computer Science》等國際期刊編委、《中國科學:信息科學》青年編委等。應邀擔任ACML'18大會主席,PAKDD'19、ACML'17、PRICAI'16等程序主席,以及IJCAI/AAAI/ICDM等國際會議SPC或領域主席20余次。獲CCF-IEEE CS青年科學家獎(2016)等。

報告題目:偏標記學習的研究

報告摘要:偏標記學習(partial label learning)是一類重要的弱監督學習框架,在該框架下每個對象同時具有多個候選標記博盈彩票平台,但其中僅有一個為其真實標記。偏標記學習技術已在多媒體內容自動標注、自然語言處理、生態信息學等領域得到成功應用博盈彩票平台,本報告將從三方面介紹偏標記學習的研究現狀:首先,簡要討論偏標記學習的問題設置及其與相關弱監督學習框架的關系;其次,對現有偏標記學習算法進行總結并介紹我們在該方面的最新工作;最后,給出偏標記學習的相關學術資源博盈彩票平台。

 

 

特邀講者 孟德宇


孟德宇,西安交通大學教授博盈彩票平台,博導。任西安交大大數據算法與分析技術國家工程實驗室機 器學習教研室負責人。共接收/發表論文80余篇博盈彩票平台,其中包括IEEE匯刊論文26篇,CCF A類會 議論文32篇。目前主要聚焦于自步學習、誤差建模、張量稀疏性等機器學習與計算機視覺 領域的基礎研究問題。

報告題目:從粗放式到集約式:針對復雜數據的魯棒性深度學習方法

報告摘要:現有深度學習方法的有效性依賴于訓練數據集的高質量要求博盈彩票平台,當訓練集呈現蘊含顯著復雜噪聲、類別不均衡等現實問題時博盈彩票平台,其有效性往往不能得以保證博盈彩票平台,這被稱之為深度學習的魯棒性問題博盈彩票平台。本報告將特別針對底層視覺與高層視覺中典型魯棒性深度學習問題,嘗試分別對其本質內涵展開深入討論,綜述其研究現狀,并介紹針對這些內涵所特別設計的基于誤差建模的變分推斷網絡與基于元學習的自適應樣本加權等新型魯棒性學習策略。所設計的方法一方面具有自動化匹配數據復雜特性的學習模式博盈彩票平台,從而具有魯棒性學習功能;另一方面是傳統模型驅動方法論與現代數據驅動方法論的本質融合,能夠有效結合兩類方法論的優勢,在適應數據的基礎上同時具備較強推廣與遷移能力,從而對于現實復雜問題具有更好的泛化可用性。

 

 

特邀講者 鄔霞

鄔霞博盈彩票平台,北京師范大學人工智能學院教授,認知神經科學與學習國家重點實驗室研究員博盈彩票平台,博士生導師。國家自然科學基金優秀青年基金獲得者,入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。近年來,在基于腦成像技術的大腦認知功能探究博盈彩票平台、神經反饋,腦疾病診斷及預測等相關方面,以第一/通訊作者在Human Brain Mapping博盈彩票平台、NeuroImage、Pattern Recognition、Journal  of Neural Engineering等高水平期刊,以及IPMI、MICCAI等醫學圖像處理頂級國際會議發表論文60余篇。

報告題目:基于圖論的腦網絡構建與應用研究

報告摘要:大腦不同于身體的其它器官,雖然其有一個固定的解剖結構,但功能儲備非常巨大,它可以感知外界并產生思想與行動;而圖或網絡可以對大腦的這種組織模式進行生動刻畫。因此博盈彩票平台,以圖論為基礎,構建大腦的圖論網絡對描述和研究腦的作用機制十分重要博盈彩票平台。本次報告以圖論的角度,從腦網絡的構建方法及其在腦疾病診斷、腦狀態解碼中的應用三個方面展開,旨在提供圖論在腦科學應用中的新思路。

 

 

特邀講者 張道強

張道強,南京航空航天大學計算機科學與技術學院教授博盈彩票平台,副院長,國家優秀青年基金獲得者,“萬人計劃”青年拔尖人才,江蘇省333工程中青年領軍人才博盈彩票平台;擔任中國圖學學會圖學大數據專委會副主任、中國圖象圖形學會理事博盈彩票平台、中國人工智能學會機器學習專委會常委、中國計算機學會人工智能與模式識別專委會委員、江蘇省人工智能學會醫學圖像處理專委會主任。近年來圍繞腦影像智能分析及其在腦疾病早期診斷中的應用等方面開展研究,發表論文200 余篇,被SCI 收錄100 余篇。部分第一/通訊論文發表在領域內重要國際期刊,如IEEE TPAMI、IEEE TMI、IEEE TIP、Neuroimage、Human Brain Mapping、Medical Image Analysis等博盈彩票平台,以及重要國際會議,如NIPS、MICCAI博盈彩票平台、IJCAI、AAAI博盈彩票平台、CVPR、KDD等博盈彩票平台。據Google Scholar 統計,論文已被國際同行引用10000 余次。目前擔任《Journal of The Franklin Institute》、《PLOS ONE》、《自動化學報》等期刊編委,擔任國際學術會議IDEAL’16博盈彩票平台、MLMI’13/14程序委員會主席。研究成果獲教育部自然科學二等獎(第一完成人),以及一流國際期刊《Pattern Recognition》2006-2010“Most Cited Article”獎暨2007-08 雙年度最佳論文提名獎、國際會議PRICAI’06 、STMI’12和BICS’16 最佳(學生)論文獎。2014-2018 連續5 年入選Elsevier 中國高引學者榜。

報告題目:腦影像智能分析與腦疾病早期診斷

報告摘要:近年來,“腦科學計劃”吸引了各國政府和公眾的廣泛關注博盈彩票平台。腦影像技術是研究腦科學的重要工具之一, 然而由于腦影像數據所固有的高維度、多模態博盈彩票平台、異構和時變等特性,對其進行快速有效分析是當前研究的關鍵問題之一。 在本報告中,我們將首先簡要介紹腦影像分析的基本方法,然后重點介紹我們近幾年在基于機器學習的腦影像/腦網絡智能分析方面的相關工作博盈彩票平台,并介紹其在腦疾病早期診斷、影像遺傳學博盈彩票平台、腦認知與腦解碼中的應用。

 

發布時間:2019-09-18 點擊 434 分享:

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