搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 学术报告”相关记录66条 . 查询时间(0.667 秒)
天津科技大学生物工程学院学术报告通知（至善讲堂第一百零八讲）
学术报告 至善讲堂 一百零八讲 超图学习
2024/4/29
在本报告中，玄教授将从超图的定义讲起，系统梳理超图理论发展的背景及历史脉络；介绍涉及到的主要数学原理及一些关键的理论支撑，在此基础上介绍能够挖掘高阶关联性、具有强大功能的超图学习方法，包括超图建模方法、超图深度学习等；最后通过两个应用案例的介绍，尤其是生物网络中的一个例子---探索超图上的复杂和异质关联以预测药物与目标的相互作用，以展示超图学习的方法。整个报告将穿插数学与信息科学交叉研究的一些思想...
脑科学与人工智能机器人技术的交叉融合是人工智能学科未来发展的大势所趋，势必引发新一代科技革命和产业革命，从而深刻影响人类的生产生活方式。围绕未来都市的出行、服务、安保等生活场景，段峰教授将介绍脑控汽车、垂直起降飞行器、智能假肢、助老康复机器人、脑控动物等脑机接口典型研究成果。
迁移学习，研究的是训练数据与测试数据来自不同联合概率分布条件下的机器学习问题。联合概率分布的不一致性，是迁移学习的本质性问题。本报告将对迁移学习的联合概率分布对齐算法的核心思想以及关键技术进行介绍。希望本报告能够对从事相关领域的研究人员提供一些新思路。
人工智能系列讲座——中国科学院软件所詹乃军教授学术报告会（图）
人工智能 詹乃军
2024/3/6
2023年12月4日上午，中国科学院软件所二级研究员詹乃军应邀到贵州大学计算机科学与技术学院作题为《Formal design of embedded systems》的学术报告会。相关专业教师、研究生及本科生参加。报告会由王以松教授主持。
学术报告-Revisiting Graph Convolutional Networks: From Paradigm to Application（图）
学术报告 图神经网络 王石平
2024/4/15
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。如何从图数据（网络数据）中学习有效的数据表征是大数据与人工智能时代的一大挑战。为此，本次汇报将从一种特殊的谱图神经网络（图卷积神经网络）出发，介绍相应的消息传递范式，揭示传统机器学习和图神经网络的内在关联，并...
通用人工智能（AGI）一直是人工智能研究的长期目标，是一项充满挑战性的课题。最近，以ChatGPT为代表的大语言模型在通用人工智能方面取得重要进展，引发了自然语言处理领域深刻的技术变革，随后迅速蔓延至其它领域，产生广泛而深远的影响。本报告将重点介绍大语言模型的发展脉络，并剖析其背后的自然语言处理技术，在此基础上总结大语言模型技术带来的机遇与挑战。
2023年9月20日上午，应南昌大学数学与计算机学院邀请，国家级高层次人才、武汉大学叶茫教授作了题为《隐私计算之异构联邦学习》的学术报告。在本次报告中，叶教授对异构联邦学习主题作了深入浅出的描述。报告由南昌大学数学与计算机学院特聘教授庞孟主持。
2023年9月13日，新加坡工程院院士、IEEE Life Fellow (终身会士)、新加坡南洋理工大学教授王郸维应邀到西北工业大学太仓智汇港，为软件学院师生做了题为《深度智能科技在环卫系统的应用》学术报告。报告会由软件学院助理教授赵凯星主持。会前，西北工业大学软件学院副院长郭培荣通过腾讯会议与王郸维教授进行了交流。
2023年7月4日下午，农业工程学院邀请西北农林科技大学赵艳茹副教授作了题为“融合多模态光谱成像的苹果树胁迫快速诊断及装备研发”的学术报告。报告会由副院长张志勇主持，学院教师及硕、博士研究生共100余人聆听了报告。
2023年6月20日上午，美国迈阿密大学周士杰教授应邀来到计算机学院作学术报告，在学院楼320会议室，学院青年教师代表以及研一、研二的全体学生参加了本次活动，会议由副院长于化龙主持。于化龙首先对周士杰教授表示热烈欢迎，并简要介绍了计算机学院学科设置与科研特色。周士杰教授进行了简短的自我介绍，他目前在美国迈阿密大学生物医学工程专业担任常任轨助理教授和博士生导师，兼计算临床心脏电生理实验室主任。
香港理工大学陈长汶教授来南京邮电大学通信与信息工程学院作学术报告（图）
香港理工大 陈长汶 视觉计算
2024/2/4
2023年6月26日上午，IEEE Fellow、欧洲科学院院士、香港理工大学讲座教授陈长汶教授来南京邮电大学通信与信息工程学院作学术报告。报告由学院院长周亮教授主持。陈教授为我院师生作“视觉计算新范式：从算法到系统的演变以及新的技术挑战”学术报告。陈教授首先介绍了当前视觉计算的发展趋势与系统架构，并对视觉计算领域技术的历史进行了回顾。然后他从联合视觉数据编码和嵌入式视觉分析，语义通信设计的联合信...
学术报告-缺少标签信息的时间序列表示学习（图）
学术报告 缺少标签 时间序列 吴敏
2024/4/15
缺少标签是在实际应用深度学习模型处理时间序列数据时经常面临的挑战。最近出现了几种方法，例如迁移学习、自监督学习和半监督学习，旨在提升深度模型在有限标签下的学习能力。在本次报告中，将简要回顾解决时间序列数据中标签稀缺性问题的现有方法，并将其分类为领域内解决方案和跨领域解决方案。然后，分享自己在这个主题上的一些成果。首先，介绍了两种自监督学习方法，称为TS-TCC和CA-TCC，用于领域内时间序列表示...
学术报告--计算机图形学与AI的结合（图）
学术报告 计算机图形学 AI 黄劲
2024/4/15
数字孪生在文旅、产线、农业等方面得到应用，数字孪生的核心技术是计算机图形学。计算机图形学包括建模、动画以及绘制等主要技术点。随着AI技术的发展，这些技术点与AI的结合日益密切。本报告将结合一些具体技术，着重介绍建模、动画以及绘制与神经网络、增强学习的融合和一些可能的未来趋势。
2023年5月19日下午，南昌大学软件学院在软件楼515研讨室举办了“V讲堂”学术报告，报告由小鹏汽车的白辰博士主讲。会上，白辰以《3DG-STFM: 3D Geometric Guided Student-Teacher Feature Matching》为主题，详细诠释了小鹏汽车计算机视觉团队在ECCV2022上提出的由3D几何视觉引导的用于图像之间特征点匹配的师生模型。纹理缺失，重复图案，照...
