南京信息工程大学2022年科技活动月——人工智能高端论坛

“人工智能高端论坛”由南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院举办，将于2022年05月20日召开。

会议将在线上进行（腾讯会议号：351-876-109），欢迎广大师生踊跃参加！

会议日程如下：

报告1

题目：行人搜索算法研究

报告人：苗夺谦 同济大学

摘要：行人搜索的目标是解决行人检测与行人再识别问题。现有的方法是基于快速R-CNN的端到端框架，然而，由于快速R-CNN的并行结构，抽取的特征来自于区域候选网络的提案，而不是预测标定框，所以，影响了行人搜索的准确率。本报告将针对该问题，介绍我们提出的一种序贯端到端网络——SeqNet。实验分析表明，本方法显著提升了行人搜索的准确率。

个人简介：苗夺谦，博士、IRSS /CAAI Fellow。现任同济大学计算机系教授、博士生导师；嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室副主任。主要研究领域包括：人工智能、机器学习、大数据分析、文本与图像理解、粒度计算等。在国内外重要学术刊物与会议上发表SCI论文100余篇，其中ESI高被引论文4篇。主持国家一流课程《人工智能原理与技术》（2020），荣获国家教学成果等奖（2010）。荣获中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖（2018），2010年度教育部-IBM中国优秀教师奖，2011年度宝钢教育优秀教师奖。

目前担任国际粗糙集学会理事长；国家自然科学基金委信息学部评议组专家；中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会主任；上海市人工智能学会副理事长；上海市计算机学会副理事长；上海市学位委员会计算机学科评议组专家；上海市计算机科学与技术专业教学指导委员会副主任。目前担任3个国际SCI期刊《Information Sciences》副编辑（AE）、《International Journal of Approximate Reasoning》副编辑、《CAAI Transactions on Intelligence Technology》副编辑；国内期刊《计算机研究与发展》编委等。

报告2

题目：声信号感知与处理

报告人：陈景东 西北工业大学

摘要：声信号的感知与处理不仅是语音通信系统的核心组成部分，也是影响智能人机交互系统性能的关键因素之一。声信号的感知与处理涉及到拾音系统的设计、信号增强、噪声抑制、声源定位、声源分离、回声对消、声场重构、声事件识别与理解等问题。在这个报告中，我将和大家分享一下声信号感知与处理的一般过程以及所要解决的主要问题，讨论在复杂、远场拾音环境下声信号感知、获取、处理、传输与重构所面临的主要挑战。

个人简介：陈景东(教授、博导、IEEE Fellow): 先后在日本的ATR、澳大利亚的Griffith大学、美国的Bell Labs等机构工作十余年，2010年入选国家海外高层次引进人才计划后全职回国加入西北工业大学任教。主要从声信号处理、语音增强、噪声控制与消除、回声及干扰对消、语音及声学事件识别等方面的研发工作，所研发的部分技术已成功用于电话会议、智能音箱、车载导航、智能大屏、宇航服通信等系统之中。曾先后荣获贝尔实验室模范团队奖、NASA技术创新奖、IEEE信号处理学会最佳论文奖，并获得了“日本关键技术中心人才基金”和国家“杰出青年科学基金”的资助。

报告3

题目：小样本强化学习算法的研究进展

报告人：徐昕 国防科技大学

摘要：报告结合智能自主系统对优化决策与控制的技术发展需求，对强化学习在求解大规模空间优化决策与控制问题中面临的挑战性问题、特别是小样本强化学习问题进行了分析和讨论，重点介绍了小样本强化学习在正则化特征表示、基于模型预测的算法设计、知识迁移机制等方面的研究进展，并且结合若干实际应用问题进行了讨论。最后对未来的研究方向进行了展望。

个人简介：徐昕，国防科技大学教授，博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者。主要从事智能无人系统的自主控制与机器学习等方面研究，获国家自然科学二等奖1项、湖南省自然科学一等奖2项，湖南省科技创新团队奖1项。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目课题、973项目课题、装备预研项目等20余项。任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会副主任、平行控制与管理专业委员会副主任、机器人智能专业委员会顾问委员，中国指挥与控制学会无人系统专业委员会副主任。出版专著2部，发表SCI论文100余篇，代表性论文发表在IEEE TNNLS, J. AI Research, J of Filed Robotics,  IEEE TSMC:Systems, IEEE TPAMI, IEEE TCST等期刊。任IEEE Transactions on SMC: Systems, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Information Sciences, International Journal of Robotics and Automation等国际期刊的Associate Editor，CAAI Transactions on Intelligence Technology副主编以及《控制理论与应用》编委。

报告4

题目：AI+X驱动科学发现

报告人：吴飞 浙江大学

摘要：人工智能是一种使能技术，具有内涵性、渗透力、支撑性等特点，与其他学科研究具备交叉的秉性，使之成为推动创新发展和科学发现的有力手段。本报告将介绍人工智能以数据驱动和知识引导相结合的手段和方法，驱动学科研究创新的趋势。

个人简介：吴飞，浙江大学求是特聘教授，博士生导师。主要研究领域为人工智能、多媒体分析与检索。浙江大学上海高等研究院常务副院长、浙江大学人工智能研究所所长。国家杰出青年科学基金获得者（2016年），科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南编制专家、教育部人工智能科技创新专家组工作组组长（2018.8-2020.12），中国工程院院刊《Engineering》信息与电子工程学科执行主编。著有《人工智能导论：模型与算法》（高等教育出版社），开设国家级首批线上一流课程《人工智能：模型与算法》。

报告5

题目：新一代指纹识别与防伪技术

报告人：梁荣华 浙江工业大学

摘要：指纹是生物特征识别的金标准，在国家安全和消费领域中有广泛应用。目前，指纹识别面临着大人群下特征不丰富、防伪能力弱两大瓶颈问题。本报告将介绍课题组研制的新一代指纹识别与防伪技术，自主研发硬件设备采集到新的特征模态（真皮层指纹、汗孔等）和动态防伪信息（皮下三维结构等）。识别新模态数据用于弥补原特征的不足（如真皮层指纹用于替换表皮磨损等原因引起的指纹缺失），也可用于同行专家分析手部多模态特征的相关性，进而筛选最佳的特征组合以提高大人群下的识别能力；动态防伪新模态数据用于生物特征识别的安全保障。该技术有望推动生物识别新领域的研究。

个人简介：梁荣华，男， 浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院院长，教授、博导。入选国家重大人才计划B类领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、教育部新世纪优秀人才、浙江省有突出贡献的中青年专家等。主要从事多模态数据的感知与理解等领域的研究工作，先后主持国家重点研发计划项目（首席）、国家自然基金重大仪器和国家自然基金重点项目等国家、省部级项目20余项；相关成果在IEEE TPAMI、TVCG、TKDE等期刊发表学术论文100多篇；以第一完成人获浙江省科技进步一等奖、中国专利优秀奖、教育部科技进步二等奖、浙江省科学技术二等奖等奖励；任“智能感知与系统”教育部工程中心负责人。

报告6

题目：河图：面向超大模型的分布式深度学习框架  

报告人：崔斌 北京大学

摘要： 机器学习系统是人工智能应用的重要基础，其核心包括数据组织形式、模型计算方法以及硬件使用方式等。日益增长的模型和数据规模对现有系统带来了严峻的挑战。本次报告介绍了课题组自主研发的面向超大模型的分布式深度学习框架--河图。报告首先介绍了河图的特性和设计理念，剖析了目前“大模型”发展情况，然后重点介绍了河图面向复杂模型和硬件环境的优化进展以及在自动化并行训练上的探索。最后，对机器学习系统的发展进行了展望。河图系统已在GitHub开源 https://github.com/PKU-DAIR/Hetu。

个人简介： 崔斌，北京大学博雅特聘教授，计算机学院副院长，网络与信息系统研究所所长。研究方向包括数据库系统、数据挖掘、大数据管理和分析、机器学习系统等，在相关领域发表了200多篇学术论文。担任中国计算机学会数据库专委会副主任，VLDB理事会理事，IEEE TKDE、VLDB Journal等期刊编委，以及数十个国际会议的程序委员会委员。他是中国计算机学会杰出会员，于2008年获得微软亚洲研究院的“微软青年教授奖”，2009年获得中国计算机学会 “CCF 青年科学家奖”，2014年获教育部自然科学二等奖，2016年入选教育部特聘教授。

报告7

题目：神经网络结构搜索

报告人：纪荣嵘，厦门大学

报告摘要：深度神经网络在图像理解、语音识别、自然语言处理等人工智能应用领域取得了令人瞩目的成就，成为人工智能研究的热点之一。然而，随着神经网络结构的日益复杂，针对某个数据集设计网络结构需要投入大量的计算资源以及先验知识。为此， 神经网络结构搜索 (Neural Architecture Search, NAS) 提出在特定的搜索空间上，采取某种精度评估方式，利用黑盒优化算法，针对某个数据集进行网络结构的自动搜索。 利用神经网络结构搜索可以极大的减小人工智能产品开发落地所需要的资源投入，拓展人工智能领域的适用范围，使得人工智能在各个领域更容易落地实现，并且可以更好的理解神经网络结构，因而具有重大的理论意义和应用价值。针对神经网络结构搜索的效率等问题，本次报告简要介绍已有的神经网络结构搜索算法并在其中覆盖纪荣嵘教授研究组近几年来在神经网络结构搜索中所做的一些工作与成果。

个人简介：纪荣嵘，厦门大学南强特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为计算机视觉。近年来发表TPAMI、IJCV、ACM汇刊、IEEE汇刊、CVPR、NeurIPS等会议长⽂过百篇。论文谷歌学术引用万余次。曾获2016年教育部技术发明一等奖、2018年省科技进步一等奖、2019年福建省青年科技奖。曾/现主持国防973项目，国家自然科学基金联合重点基金等项目。任中国计算机学会A类国际会议CVPR和ACM Multimedia领域主席、中国图象图形学学会学术工委副主任、教育部电子信息类教指委人工智能专业建设咨询委员会委员。

计算机学院、软件学院、网络空间安全学院

数字取证教育部工程研究中心

2022年5月18日