神经网络是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人类大脑的工作原理，通过大规模的神经元网络来处理和学习复杂的数据模式。随着计算能力的提升和数据集的增大，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破和应用。然而，神经网络的研究仍然面临许多挑战和未解决的问题。

对此，中国计算机学会（CCF）广州与华南理工大学计算机学院采取线上模式，于2023年11月7日晚上举办“神经网络前沿技术论坛线上论坛”。该论坛是珠江论坛的系列论坛之一（第31场）。线上论坛邀请了宁波东方理工大学黄德双教授、北京工业大学韩红桂教授、西北工业大学韩军伟教授、浙江大学赵春晖教授四位报告嘉宾。嘉宾们围绕神经网络前沿技术作精彩报告，共议神经网络发展的机遇与挑战。

图1 线上与会嘉宾合影留念

此次论坛由中国计算机学会主办，CCF广州承办，华南理工大学计算机学院协办。执行主席为华南理工大学许勇副校长、余志文教授、新华三吴一冰先生。华南理工大学计算机学院院长陈俊龙教授、张通教授、杨楷翔副教授等50人余参加了此次论坛活动。

线上论坛首先由华南理工大学计算机学院院长陈俊龙教授致辞。陈俊龙教授向与会人士介绍了华南理工大学计算机学院的基本情况，并预祝论坛取得圆满成功。接着，论坛与会嘉宾和参会师生合影留念。论坛随后进入特邀报告环节。

图2：黄德双教授做特邀报告

图3：韩红桂教授做特邀报告

图4：韩军伟教授做特邀报告

图5：赵春晖教授做特邀报告

在报告环节，宁波东方理工大学黄德双教授介绍了图数据表示学习，如何用聚类方法来提升图神经网络中的pooling操作，并把图神经网络应用于年龄预测。北京工业大学韩红桂教授介绍了如何检测出水水质特征变量，构建了基于神经网络的智能检测模型，发明了城市污水处理出水水质特征检测成套技术，研制出具有完全自主知识产权的出水水质智能特征检测系统，实现了出水水质的快速高精度检测。西北工业大学韩军伟教授首先总结分析了对地观测系统中目标检测与识别任务面临的挑战，接下来重点介绍在旋转不变目标检测、有向目标检测、弱监督目标检测、小样本目标检测、以及目标型号识别等方向取得的研究进展和典型应用，最后展望了未来的研究工作。浙江大学赵春晖教授将零样本学习的理念引入工业过程，研究了一种极具挑战性的零样本故障诊断任务，在没有历史故障样本可用于模型训练的情况下通过定义故障描述并进行属性迁移实现对未知故障的诊断。论坛历时两个半小时，论坛执行主席余志文教授对此次论坛作了总结发言。论坛圆满结束。