【学术报告会】CCF走进杭州电子科技大学学术报告会通知

时间：2024年4月13日

地点：杭州电子科技大学下沙校区第三教学楼401室

讲者/报告信息

报告题目：大模型时代高校能做什么？

报告摘要： 大模型主导的深度神经网络已在多个视觉与语言任务中取得巨大成功，然而大模型依然面临两个主要制约瓶颈。首先，大模型网络有几十上百的层数、千亿甚至万亿级参数，其训练依赖超大型数据集，需要极其庞大的算力和耗时，是学术界难以承担的。其次，人脑善于根据逻辑思维，采用化简分治策略应对复杂任务，只用相关知识分析具体问题，所涉及的分析推理层数不会过深，这和大模型的“大统一”暴力模式有本质区别。本次讲座以挑战大模型的“大统一”模式为目标，与大家分享一些关于与人脑思维保持一致的深度学习新模式、新算法和网络新架构方面的思想，并以“一图一网”为例，介绍我们针对内窥镜图像病灶分割提出的You Only Have One (YOHO)单图学习新模式。

讲者简介：曾兵：IEEE Fellow、国家特聘专家、电子科技大学信息与通信工程学院教授。于香港科技大学任教20年，2013年加入电子科技大学，2017-2022任格拉斯哥学院院长，现任校学术委员会副主任。研究领域为图像视频处理、多媒体通信、计算机视觉以及人工智能。

报告题目：连续学习及其在视觉感知任务中的应用研究

报告摘要：人类可以在动态环境中连续自适应地快速学习，并且能够保证在学习新知识的同时不会遗忘旧知识，这种人类自然拥有的连续学习能力却很难在当前机器学习算法中实现。连续学习研究的主要目标是如何让机器学习算法克服灾难性遗忘问题，并在小样本等数据稀缺场景下实现稳健知识增扩。本次报告将首先介绍关于连续学习的相关背景知识，进而介绍本课题组在连续学习+视觉感知（分类、分割、检索等）任务上最近的研究成果。

讲者简介： 赵耀，国家杰出青年科学基金获得者、IEEE Fellow。现任北京交通大学信息科学研究所所长，“视觉智能交叉创新”教育部国际联合实验室主任、“现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室主任。研究领域为数字媒体信息处理与智能分析，包括图像\视频压缩，数字媒体内容安全，媒体内容分析与理解，人工智能、无人驾驶等。主持了新一代人工项目、973计划、863计划等项目30余项。在包括IEEE Trans.等国内外期刊、会议上发表论文200余篇。作为第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等省部级奖励5项、世界互联网大会领先科技奖1项。指导的博士生8人获北京市和中国计算机学会优秀博士论文奖。受邀担任了 IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology等多个国际杂志编委。他是国务院学科评议组成员，科技部重点研发计划云计算与大数据专项总体组专家。

报告题目：面向真实失真的多媒体质量评价关键技术

报告摘要：本报告主要介绍图像质量评价主要分类与方法，概述最近几年来面向自然失真的多媒体质量评价关键技术，进一步，介绍本团队近年来在该领域的一些研究工作以及未来的发展趋势。

讲者简介：方玉明，江西财经大学信息管理学院教授，多媒体智能处理江西省重点实验室主任。长期从事多媒体信息处理，计算机视觉等方面研究。主持国家自科基金重点项目、优青项目和面上项目、科技部重点研发项目等项目/课题20余项，发表中国计算机学会推荐A类期刊/会议和IEEE汇刊高水平论文90余篇，学术成果被谷歌学术引用9000余次，担任IEEE TMM等多个国内外学术期刊编委，2020-2023年连续入选爱思唯尔中国高被引学者，曾获江西省自然科学奖一等奖。

联系人：余宙教授