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    研究生学术年会-系列学术报告

    时间:2022-12-01 , 作者: ,点击量:13



    1、题目:学术研究与英文学术论文写作指南

    时间:20221130日(星期三)1000-1200

    地点:6520

    腾讯会议:543-496-328

    欢迎全校师生参加!

    • 主讲人简介

    于静 ,中国科学院信息工程研究所副研究员,CCF YOCSEF学术委员会学术秘书(2022-2023),CCF多媒体技术专业委员会委员。于静致力于计算机视觉-自然语言处理相结合的跨模态智能领域。在TIPTMMPR等国际期刊和ICMLCVPRAAAI, ACM MMIJCAIWWW等国际会议发表学术论文40余篇,亦担任TMMPRCVPRICCVECCVAAAIIJCAI等学术期刊和会议审稿人。主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、中科院战略性先导科技专项项目等各类国家级/省部级科研课题10余项。在中国科学院大学讲授《自然语言处理》课程,在B站讲授《科研与学术论文写作》课程(网址:https://space.bilibili.com/301285406)。个人主页:https://mmlab-iie.github.io/

    报告内容:学术研究与论文写作是研究生需要具备的核心能力之一,但目前处于科研起步阶段的同学对如何做出高水平学术研究、如何写出高质量学术论文、如何培养必备的学术能力仍存在诸多困惑。本报告首先介绍学术研究与学术论文写作的关系,引出刚刚开始从事科学研究的低年级研究生和高年级本科生在英文学术论文写作中常见的问题及原因。报告重点以一些具体论文实例介绍高水平英文学术论文的科学思维、写作规范和修改过程,详细剖析一篇高水平论文在标题、摘要、引言、相关工作、研究方法、实验分析、总结与展望、参考文献等各部分的写作思路、相互关系、常见问题及改进方法,分享论文写作和论文修改的关键时间节点和建议,以及我本人从学生走到科研道路上的经验、教训和心路历程,希望帮助同学们掌握一套完善科学的科研方法,了解具有实操价值的论文写作规范,助力高水平学术成果的产出。

    本报告相关更多视频课程已在B站同步开设,下面是配套视频、PPT网址:


    2、题目:脉冲神经型的膜计算模型及其应用

    时间:20221130日(星期三)1500-1630

    地点:6520

    欢迎全校师生参加!

      

    主讲人:彭宏 ,男,博士,教授,硕士研究生导师,第十三批四川省有突出贡献的优秀专家。1990年至今,先后在西华大学数学与计算机学院从事教学与科研工作。2011年—2012 年在西班牙Seville大学自然计算研究组访问学者。主要研究方向为膜计算、模式识别与图像处理、机器学习(深度学习)等。先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Smart Grid》、《International Journal of Neural Systems》、《Integrated Computer-Aided Engineering》、《Information Sciences》、《Neural Networks》、《Knowledge-Based Systems》、《Signal Processing》、《Pattern Recognition Letters》、《Journal of Systems and Software》、《电子学报(英文版)》、《软件学报》等期刊和国际学术会议上发表有关学术论文100余篇,其中SCI/EI收录70余篇。作为项目负责人或主研承担国家自然基金项目、教育部春晖计划项目、四川省科技支撑计划项目、四川省国际合作项目、四川省应用基础重点项目、产学研项目等40余项。

    报告内容:脉冲神经型的膜计算模型是启发自生物神经元的脉冲机理。主要介绍脉冲神经模型的几种变体,包括在理论计算方面的进展。然后,重点介绍这些变体在图像处理、时间序列预测及自然语言处理中的应用进展。


    3、题目:代数操作检测码及相关构造

    时间:2022年11月28日(星期一)8:30-10:00

    地点:6520

    腾讯会议:543-496-328

    欢迎全校师生参加!

    主讲人:邵敏锋 博士,讲师,研究生导师。主要从事信息安全及其相关组合设计等方向研究。已在国际知名期刊《Linear Algebra and its Applications》,《Designs, Codes and Cryptography》,《Cryptography and Communications》发表SCI 论文3篇。

    报告内容:在信息存储和传输的过程中往往会受到敌方恶意的代数篡改,2008Cramer等首次提出了代数操作可检码(AMD码)的概念,最优的AMD码能以很高的概率检测到任何代数篡改,到目前为止,关于AMD的构造方法并不多,大体可以分为两类:基于代数的构造方法和基于组合的构造方法。所以如何构造出最优的AMD码仍然是信息安全领域和组合设计两个交叉领域研究的重点和难点,受到广泛的关注。本次讲座主要简单介绍AMD的背景和最近得到的一些结果。


    4、题目:基于感知先验的图像去模糊研究进展

    时间:2022年11月28日(星期一)10:00-11:00

    地点:6520

    欢迎全校师生参加!

     

    主讲人:罗冰,博士,副教授,硕士研究生导师,主要从事计算机视觉,人工智能,深度学习,大数据,无线电信号处理等方向的研究。在国内外著名期刊/会议上发表20余篇论文。主持和参与多项国家自然科学基金项目。

    讲座内容简介:在复杂环境下,图像数据的模糊过程不仅会弱化强度或梯度,更重要的是改变了像素与周围环境像素间的相互关系。这种关系体现了像素在整体结构信息与非结构边缘噪声上的明显差异。非结构边缘噪声具有随机性,而整体的结构信息服从某种特定的分布。因而整体结构信息能够进一步协调由非结构边缘带来的噪声干扰。结构信息能更精确地反映中高层的感知语义,克服传统基于统计先验模型容易丢失位置信息的问题,而进一步获取基于结构的感知语义信息是图像恢复的关键。本报告主要介绍了图像去模糊方法在感知先验模型下的最新研究进展,对比了最新方法的思路及性能,对图像去模糊方法进行了探索和研究。

    5、题目:城市多源异构数据融合及案例分析

    时间:2022年11月29日(星期二)10:00-11:30

    地点:6520

    欢迎全校师生参加!

    主讲人:刘佳,工学博士,讲师,四川省计算机学会自然语言处理专业委员会常务委员。主要研究方向包括深度学习、知识图谱、城市计算。近五年来在 IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Big Data, Information Fusion, Information Sciences 等国际期刊上公开发表学术论文共10余篇,申请并授权发明专利 3 项。先后主研国家重点研发计划项目1项,国家自然科学基金面上项目1项,四川省科技厅重点研发项目1项,参研多项国家级/省级项目。获得2021SCF年度优秀学生论文奖,2019年“第七届 CCF大数据与计算智能大赛”三等奖和唐立新奖学金等。曾应邀到四川师范大学做“基于多源异构数据融合的城市流量分析”特邀报告,四川大学做“基于数据融合的异常检测”特邀报告。

    主要内容:城市的快速发展给人们带来了现代化生活的同时,也带来了许多问题和需求,如交通拥堵、资源分配、路线规划、城市规划等。针对城市中的不同应用场景,深入探讨城市时序数据、城市空间数据和城市知识图谱等多源异构数据的安全协同融合技术,这对改善人们的生活体验具有非常重要的意义,也是建设智慧城市重要的技术手段。



    6、题目:人工智能与端边云协同计算的双向优化

    时间:20221128日(星期一)1110-1150

    地点:6520

    欢迎全校师生参加!

    主讲人:陈娟,工学博士,现为西华大学计算机与软件工程学院讲师,硕士生导师。长期从事深度学习和深度强化学习在边缘计算、云计算以及时间序列预测等相关领域的科研教学工作。近年来,在《IEEE Internet of Things Journal》、《IEEE Communications Letters》、《Journal of cloud computing》、《IEEE Photonics Journal》、《Applied Sciences》等刊物上,以及IEEE ICCIEEE ICWSIEEE HPCC等国际会议上,公开发表学术论文16余篇。主持并参与四川省科技厅、校人才引进、企事业单位委托等各类项目共7项。中国人工智能学会会员,四川省物联网联盟编委会成员。

    报告内容:边缘计算致力于为移动网络边缘提供运营商级服务环境和云计算能力,以减少任务的传输时延,并提升用户的体验质量满意度。但网络边缘的计算资源有限,随着任务需求的多样化和应用场景的复杂化,在边缘计算和无线资源受限的情况下,如何折中任务数据的实时性和移动设备的能耗;特别是考虑边缘网络流量的非线性和核心网拓扑的复杂性,如何提高网络带宽利用率;如何解决动态的任务密度分布造成热点小区边缘服务器计算能力与移动设备计算需求不匹配等问题都值得深入研究。 报告结合软件定义网络和边缘计算技术,分别对计算卸载优化问题、路由优化问题、边缘服务器负载均衡进行剖析并探讨优化方案。