【在线会议通知】人工智能技术与应用论坛
来源: 鹿泽光/
中科国鼎数据科学研究院
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2020-07-01

江西省人工智能学会

人工智能技术与应用论坛

2020年07月03日

参会方式

请有意参会者按照下列方式进入腾讯会议

会议时间:2020年7月3日·13:30-18:30

点击链接入会,或添加至会议列表:

https://meeting.tencent.com/s/wQ8tUAsxIYEO

腾讯会议ID:736 356 806

会议密码:1234


《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2020)》指出,中国人工智能科技产业发展已经步入融合产业部门主导的新阶段。人工智能和实体经济的深度融合正在成为驱动中国经济转型升级和可持续发展的动力源泉。人工智能基础和技术层企业通过与实体经济企业的协同,将共同构建产业智能化创新生态,推动人工智能与实体经济的融合发展。

本次活动由江西省人工智能学会主办,华东交通大学信息工程学院(人工智能学院)、江西省车联网关键技术工程实验室承办,并感谢CCF计算机应用专业委员会大力支持。主办方特邀多位专家分别从当前人工智能研究进展、学习架构设计、图像质量评价、智能矿石分选等方面研讨人工智能技术及工业界的应用案例。 


主办单位:西省人工智能学会

承办单位:华东交通大学信息工程学院(人工智能学院)、江西省车联网关键技术工程实验室

支持单位:CCF计算机应用专业委员会、CCF南昌分部

 

会 议 流 程

(7月3日)

13:30-14:30

注册签到,进入会议室

14:30-14:45

江西省人工智能学会理事长、华东交通大学校长罗玉峰教授致辞

14:45-15:15

卓力,北京工业大学教授

深度学习当前的研究热点与发展展望

15:15-15:45

徐子晨,南昌大学教授

高能效联邦学习架构设计与遗忘方法

15:45-16:15

方玉明,江西财经大学教授

移动成像质量评价

16:15-16:45

王杉,华东交通大学教授

基于深度学习的原矿预选抛废技术研究

16:45-17:15

互动研讨


  14:30-14:45       致辞  

罗玉峰,华东交通大学校长

北京航空航天大学博士,美国佛罗里达大学机械系高级访问学者,华东交通大学教授,博士生导师,享受国务院政府津贴,现任华东交通大学校长,江西省人工智能学会理事长。

  14:45-15:15       特邀报告  

卓力,北京工业大学教授

入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“北京市百千万人才工程”、“北京市长城学者培育计划”、“人力资源与社会保障部留学归国人员科技活动优秀类资助”、“北京市科技新星计划”、“北京市优秀人才培养计划”、“北京市中青年骨干教师培养计划”和“北京工业大学京华计划”等。担任《Int’l J. of Distributed Sensor Networks》、《Computers》、《Int’l J. of Intelligent Information Processing》编委,IEEE ICME 2012、IEEE IWVP2011、ICIC 2011、IEEE MMSP 2008等20多个国际会议技术程序委员会委员、北京图像图形学学会常务理事、中国照明学会图像技术专业委员会委员等。并担任IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on InformationSecurity & Forensics 等国际期刊审稿人。

  报告主题:深度学习当前的研究热点与发展展望

  报告摘要:深度学习是推动人工智能发展的核心技术之一。目前,深度学习被广泛应用于自然语言处理、机器视觉、语音处理、工业控制等各个领域,并取得了远超过传统方法的性能。随着研究工作的不断深入,各种深度神经网络架构不断涌现。本报告将着重介绍深度学习当前的研究热点,分析深度学习的局限性,并对深度学习的发展趋势进行展望。


  15:15-15:45       特邀报告  

徐子晨,南昌大学教授

俄亥俄州立大学博士,南昌大学教授,人工智能系副主任,江西省首批双千计划领军人才入选者。主要研究内容包括人工智能,数据科学与大数据技术,典型场景的系统软件研究等方面的教研工作。以第一作者发表数据库、分布式系统及节能计算等方向旗舰期刊会议文章20余篇(CCF-A/B),是TKDE/TC/TPDS/TCC等期刊的文章审稿人及客座编辑,曾服务于ICAC,IWQoS,ICDCS等国际会议的TPC及TPC Chair相关工作。完成多项基于Google Cloud、Amazon AWS、Tencent Cloud 等云平台的存储系统或应用框架设计,独立完成基于亚马逊云计算平台的高可靠性分布式弹性缓存系统设计及实现,该系统目前运行于亚马逊底层存储服务中。获得20余项国家自然基金、教育部协同育人计划、江西省自然基金及微软、亚马逊等国内外纵、横向基金资助。

  报告主题:高能效联邦学习架构设计与遗忘方法

  报告摘要:讲者将从一个现有联邦框架展开,讨论在现今万物智联场景下,个人隐私数据的保护方法与数据价值建模的权衡治理,并提出了UFL,一个高能效的联邦学习框架,支持主流机器学习框架在边缘设备上完成数据训练,并从模型角度设计遗忘算法,保护端点的数据隐私。在此基础上,对面向机器学习的系统软件设计挑战与未来进行展望。


  15:45-16:15       特邀报告  

方玉明,江西财经大学教授

方玉明,江西财经大学教授、博导,科研处副处长,江西省数字媒体重点实验室主任,国家自然科学基金‘优秀青年科学基金’项目获得者。2013年毕业于新加坡南洋理工大学,获计算机工程专业博士学位。主持包括国家自然科学基金优青项目和面上项目、科技部新一代人工智能重大项目课题、霍英东青年教师基金等课题10余项;在国内外著名学术期刊及会议发表论文40余篇,Google学术引用3400余次,ESI高引论文3篇;担任多个SCI期刊编委,入选江西省百千万人才工程人选、江西省杰出青年基金获得者等荣誉。

  报告主题:移动成像质量评价

  报告摘要:近年来,随着移动智能设备的广泛普及,移动设备拍摄的视频图像占据了日常社交网络中视觉大数据主要部分,如何有效评价移动成像视觉质量并将质量评价方法用于优化移动成像仍然是多媒体处理领域的难题。本报告将从大规模移动成像质量评价数据库构建出发,从主观质量评价和客观质量评价两方面深入探索移动成像质量评价,并展示质量评价在成像优化中的应用。


  16:15-16:45       特邀报告  

王杉,华东交通大学教授

法国普瓦捷大学博士,中科院博士后,加拿大纽芬兰纪念大学访问学者,江西省科技创新杰出青年人才,江西省人工智能产业联盟副主任委员。研究方向为图像处理与人工智能,主持国家自然科学基金2项。

  报告主题:基于深度学习的原矿预选抛废技术研究

  报告摘要:原矿预选抛废技术研究,通过在原有的XRT射线智能选矿设备的基础上,针对铅锌矿特性研究选矿机的给料系统、单能XRT矿石图像分割算法、双能XRT矿石图像的新型R值分析算法、基于深度学习理论的含脉矿石分选识别方法等,以探讨快速有效的检测方法,使其对不同的铅锌矿石都可达到有效的分选效果。


  16:45-17:15       互动研讨  


  执行主席  

赵军辉 华东交通大学

华东交通大学信息工程学院(人工智能学院)院长、江西省人工智能学会秘书长、CCF计算机应用专委副主任等。长期从事物联网、移动通信和智能计算等技术研究。先后主持国家重大专项课题、国家自然科学基金面上项目、江西省重点研发计划项目30余项。入选教育部“新世纪优秀人才”计划、江西省“双千计划”长期领军人才等。ESI高引论文4篇,获教育部科技进步二等奖1项,省部级科技三等奖3项。

  执行主席  

刘志伟 华东交通大学

南京理工大学博士,2011年进入华东交通大学从事教学科研工作,2015年获评华东交通大学“天佑新星”人才并担任全国天线年会秘书长,2016年前往美国艾奥瓦州立大学访问交流,2018年入选江西科协“百人远航”计划,2019年获评江西省科技创新杰出青年人才,现为华东交通大学人工智能系主任。主持国家自然科学基金2项。

 



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