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信息科学与工程学院开展系列学术讲座

美高梅集团官网:发布日期:2019-10-25浏览次数:



(供稿 信息科学与工程学院)10月21日上午,应美高梅4858官方网站信息科学与工程学院邀请,南京信息工程大学孙星明教授在中和楼信息学院342报告厅室做了题为 “基于大数据的无载体信息隐藏”学术交流,本次交流会由副院长唐文胜主持。

在本次报告中,孙星明主要讲述了分析了无载体信息隐藏的特点,给无载体信息隐藏一个描述性的定义。同时本报告也分析了无载体信息隐藏的难点与关键问题,先容了基于文本大数据的无载体信息隐藏、基于图像大数据的无载体信息隐藏的研究思路与最新研究进展。

报告会后,孙星明与现场的老师同学们进行了热烈的交流,并耐心详细地解答了听众的问题。此次报告使听众加深了对基于大数据的无载体信息隐藏问题的认识,拓展了大家的视野,也为老师同学们的研究思路提供了很多启示,大家收获颇丰。

主讲人概况:

孙星明,博士生导师,主持了国家自然科学基金重点项目4项、国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金面上项目3项、国家气象行业专项1项、国家水利行业专项1项、国家国际科技合作项目1项,参与国家973、863、973前期专项等国家项目多项,获省级科技进步奖六项。担任ICCCS2015、ICCCS2016、ICCCS2017、ICCCS2018、ICAIS2019等国际会议主席。

在IEEE Transactions on Information Forensics and Security、IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology、InfoCom等国内外重要期刊和会议上发表高质量论文100多篇。多篇论文被美国Purdue大学,英国剑桥大学,挪威信息安全国家实验室等国内外同行专家引用,目前ESI全球高被引论文10多篇。

2019年10月22日,应美高梅4858官方网站信息科学与工程学院邀请,合肥工业大学吴信东教授在中和楼信息学院338会议室做了题为 “HAO智能:HI + AI + OI”学术交流,本次交流会由院长代建华主持。

在本次报告中,吴信东主要讲述了大数据面向异构自治的多源海量数据, 旨在挖掘数据间复杂且演化的关联。大数据常识工程(BigKE)从大数据的 HACE定理开始, 从大常识建模的角度,旨在利用海量、低质、无序的碎片化常识来构建新型的常识生成和常识服务平台。当大常识被有效应用到复杂环境进行问题求解时,才能生成大智慧。本报告先容HACE定理、BigKE模型和大智慧系统的核心元素,即HI+AI+OI形成HAO智能,分析和例证行业人工智能研发中的HAO智能服务。

报告会后,吴信东与现场的老师同学们进行了热烈的交流,并耐心详细地解答了听众的问题。此次报告使听众加深了怎样将HI+AI+OI形成HAO智能问题的认识,拓展了大家的思路,也为老师同学们的研究思路提供了很多启示,大家收获颇丰。

主讲人概况:

吴信东,明略科技集团首席科学家和明略科学院院长,合肥工业大学大常识科学研究院院长,国家特聘专家、长江学者、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow,营销智能国家新一代人工智能开放创新平台负责人,国家重点研发计划重点专项项目“大数据常识工程基础理论及其应用研究”首席科学家,教育部“大数据常识工程”重点实验室(合肥工业大学)主任。因为“在数据挖掘及其应用领域的先驱性贡献”,2012年获IEEE计算机学会技术进步奖。 KAIS (Knowledge and Information Systems) 期刊主编和TKDD (ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data)的联合主编,数据挖掘国际会议ICDM(IEEE International Conference on Data Mining)的创办人和引导委员会主席 。2005年1月至2008年12月,担任《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)两届主编。2014年获IEEE ICDM十年最有影响力论文奖和中国计算机学会优秀博士学位论文奖(导师)。

2019年10月22日,应美高梅4858官方网站信息科学与工程学院邀请,北京交通大学于剑教授在中和楼信息学院342报告厅做了题为“ 基于认知的机器学习公理化”学术交流,本次交流会由院长代建华主持。        

在本次报告中,于剑主要讲述了在大数据时代,因应用需求的驱动,大量新机器学习方法不断产生。这些新算法理论依据各异,彼此之间的关系极其复杂,对学习算法的使用者要求极高。但是,儿童的学习能力虽高,却不能掌握现今机器学习的理论。是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论,是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,其基本假设是: 归哪类,像哪类;像哪类,归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则, 以统一的方式重新说明了数据降维、密度估计、回归,聚类和分类等问题,而且与日常生活中的认知原则一致。

报告会后,于剑与现场的老师同学们进行了热烈的交流,并耐心详细地解答了听众的问题。此次报告使听众加深了机器学习公理化的认识,拓展了大家的视野,也为老师同学们的研究思路提供了很多启示,大家收获颇丰。

主讲人概况:

于剑,现任北京交通大学人工智能研究院常务副院长,二级教授,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,CCF会士,CCF人工智能与模式识别专业委员会候任主任(2020-2023),CAAI理事,CAAI机器学习专业委员会副主任。著有学术专著《机器学习:从公理到算法》,担任CAAI组织编写的教材《人工智能导论》实行主编。


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