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          AI之火,可以燎原 模式识别与机器智能前沿讲坛首次走进广东工业大学

          2018-01-30

          2018年1月12-13日,由中国图象图形学学会,中国自动化学会模式识别与机器智能委员会主办,中国图象图形学学会机器视觉专委会、广东工业大学网络身份安全粤港联合实验室 (WISLab.cn - Web Identity Security Laboratory) 承办的模式识别与机器智能前沿讲坛在广州成功召开。人工智能与模式识别领域内的专家学者与广东工业大学师生思维碰撞的火花在模式识别与机器智能前沿讲坛上绽放。大家热烈讨论了人工智能、大数据等新时代可能改变人类生活方式的研究热点,80余位专家、学者、学生参加了此次讲坛。

          刘成林研究员、林宙辰、谭明奎、陈雷、张彦春和李青教授等行业专家从文档图像识别、人力机器学习以及医疗数据挖掘等多个研究热点出发,展开讨论,深入浅出的介绍了机器学习与数据挖掘等新兴技术在具体领域内应用的最新进展。现场参加讲坛的师生被讲者生动的演讲深深吸引。本次模式识别与机器智能前沿讲坛获得圆满成功。

           

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          模式识别与机器智能前沿讲坛全体成员合影

           

          刘成林研究员向大家介绍了关于文档图像识别的研究,简要介绍文档图像分析的应用背景、研究历史和技术现状,并以一些典型应用为例分析现有方法和技术的不足,从满足实际应用需求的角度出发提出一些值得研究的方向。

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          刘成林研究员作报告

          林宙辰教授和大家探讨了关于低秩模型的研究近年来,在稀疏模型发展的同时,低阶模型也随之发展,特别是在研究子空间恢复问题。低秩子空间恢复模型除了具有鲁棒性,还具有封闭形式的解决方案。因此,低秩模型也为更好的解决方案和更快的数值算法打开了大门。

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          林宙辰教授作报告

           

          谭明奎教授介绍了其记忆归一化网络的研究成果。Batch Normalization(BN)已成为深度网络中的一个标准组件,能有效地提升模型的训练速度和泛化能力,但其仍然存在一些局限。为了解决以上问题,谭明奎教授提出了基于multi batch的记忆归一化网络层(MBN)。相比于标准BN,MBN能够获得更加准确且更加鲁棒的统计信息,同时MBN在训练和测试中始终保持一致的行为。

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          谭明奎教授作报告

           

          陈雷教授发表了关于人智机器学习的研究和进展。近年来,机器学习变得相当流行,Alpha-go和Texas的成功,激发了人们的兴趣,使人们对机器学习技术趋之若鹜。但是机器学习是否可以把一切做到完美?在报告中,陈雷教授生动有趣地展现了如何把人放在机器学习循环中,使结果得到显着改善。

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          陈雷教授作报告

           

          1月13日上午,张彦春教授作“智慧医疗:医学大数据挖掘及生命全周期健康管理”的报告。张彦春教授从全生命周期健康管理的角度出发,探讨生命各阶段的健康分析,人体和疾病各因素之间的关系。通过实例介绍基于医学数据的数据集成,数据挖掘,数据关联分析及病人监测,分析预警。应用场景包括孕期与婴幼儿,老年健康,手术重症,精神健康,医学图像分析肿瘤监测等。

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          张彦春教授作报告

           

          李青教授介绍了从多模态大数据中发现事件的技术,和大家探讨了多源事件管理和多维分析的概念模型。并通过处理数据清理,数据融合,事件检测和建模等任务来构建事件立方体模型,以支持事件查询和分析。李青教授进一步探索和联系各种公共资源的多式联运集合中发现的重要事件,揭示它们的共现,并追踪时空依赖关系,以回答“如何”和“为什么”的具有挑战性问题。

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          李青教授作报告

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          模式识别与机器智能前沿讲坛现场


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