机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习

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机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习

机器智能前沿论坛衍生于“智能科学创新讲堂”,由中科院自动化所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起,由中科院自动化所及MIR联合主办,旨在以”专题报告+圆桌讨论”的形式,聚焦机器智能领域热点,交流最新前沿成果。
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机器智能前沿论坛·第4期将首次采取线下的方式、在2023年国际图象图形学学术会议(ICIG 2023)开幕前夕、以大会Workshop形式进行。本期聚焦”多模态数据感知与学习“,邀请了6位嘉宾进行分享。2023年9月22日(周五)13:30,MIR与您相约南京!

往期论坛精彩回顾:

 

 

论坛简介

时间:2023年9月22日(周五) 13:30-17:45

地点:南京钟山宾馆杨子厅南厅

简介:多模态数据是一种类似于人类感知学习的信息形式,并且易于大量获取。与单模态数据相比,这些数据中的模态之间包含的概念同步提供了用于解开每种模态的潜在解释因素的监督信息。传统利用多模态数据处理的工作主要集中在保留模态不变因素而忽略其余因素。本论坛旨在探讨类脑计算来实现像人类一样学习和思考的人工智能,促进多模态数据感知学习的研究与发展,开拓模式识别领域的新问题、新方向和新挑战,为学术界和工业界提供一个国际交流、学习和合作的平台。本次论坛共精选了MIR发表的3篇高影响力论文,作者均来自国内外知名研究机构及其团队,以期为参会人员带来最新进展及成果分享。

本期组织者

程明明,南开大学 教授,MIR编委

高广谓,南京邮电大学 副研究员

欧阳万里,上海人工智能实验室 教授,MIR编委

陆慧敏,九州工业大学 副教授

论坛嘉宾

报告一:机器学习的”基因”: 让机器像人一样学习

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:耿新 教授
东南大学

讲者简介:

东南大学首席教授,研究生院常务副院长,国家杰青、优青基金获得者,国际工程与技术学会杰出会士。主要从事机器学习、模式识别、计算机视觉等方面的研究。曾获国家自然科学二等奖、国家级教学成果一等奖等多项教学、科研奖励。现任国务院学位委员会计算机学科评议组成员,教育部高校计算机类专业教指委人工智能专家委员会委员,江苏省计算机学会副理事长,亚太国际人工智能会议指导委员会委员。

报告二:AI驱动的网络空间智能对抗

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:王震 教授
西北工业大学

讲者简介:

西北工业大学教授,网安学院书记,国家保密学院常务副院长,Elected Member of The Academy of  Europe,AAIA Fellow, 全球高被引科学家,国家杰青,国防创新团队负责人。研究方向为人工智能,智能无人系统,网络空间智能对抗。在Nature Communications,PNAS,Science Advance,Physical Review Letters,IEEE 汇刊, IJCAI,AAAI,NeurIPs,ICML,ICLR,WWW等发表系列成果,引用24000余次,研制的系统在数个型号列装,成果和事迹被人民日报、光明日报、新华社、Nature News、Live Science、Sciencedaily等知名媒体专题报道,也受到北部战区的点名表扬。在国际会议做大会或特邀报告80余次,主持国家自然科学基金重点项目,海外基金,GF项目等20余项,获科学探索奖,中国青年五四奖章,全国创新争先奖章,全国五一劳动奖章,首届MIT-TR35 China(西部唯一),教育部、陕西省、中国航空学会、中国电子学会科学技术奖一等奖等。

报告三:多模态行人重识别

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:叶茫 教授
武汉大学

讲者简介:

武汉大学计算机学院教授、博士生导师,国家级高层次青年人才,入选中国科协青年人才托举工程,湖北省高层次人才。2019年博士毕业于香港浸会大学,2016和2013年获武汉大学硕士和学士学位。曾任阿联酋起源人工智能研究院研究科学家,美国哥伦比亚大学访问学生。主要研究方向多媒体检索、智能安防、联邦学习等,发表国际期刊会议论文 80 余篇,其中第一/通讯作者发表 CCF-A 类论文80 余篇,ESI 高被引论文 10 篇,谷歌学术引用 5500 余次,引用者包括图灵奖获得者 Geoffery Hinton,Yann Lecun 等。担任国际 SCI 期刊CAAI TRIT(IF=7.985)、 Journal of Electronic Imaging(青年)编委,多媒体领域顶级会议ACM MM领域主席、人工智能顶级会议IJCAI专题主席等学术职务。主持湖北省重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目。获谷歌优秀奖学金、国际计算机视觉顶会 ICCV2021无人机目标识别赛道冠军、2021-2022年斯坦福排行榜 “全球前2%顶尖科学家”、2022年百度AI华人青年学者等荣誉。与华为、海信、每日互动等多家企业开展技术合作和应用落地。

报告四:从全景驾驶感知(YOLOP)到感知预测规划一体化自动驾驶

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:王兴刚 教授 (MIR作者)
华中科技大学

讲者简介:

华中科技大学电信学院教授,国家万人计划青年拔尖人才,Image and Vision Computing期刊共同主编。在国际顶级期刊会议发表学术论文60余篇,谷歌引用超2万余次,单篇最高引用2100余次。担任CVPR 2022、ICCV 2023、CVPR 2024领域主席,Pattern Recognition等期刊编委。入选了中国科协青年人才托举工程,获湖北青年五四奖章、CSIG青年科学家奖,吴文俊人工智能优秀青年奖,CVMJ 2021最佳论文奖,湖北省自然科学二等奖等,指导学生获2022年全国”互联网+”大赛金奖。

相关论文:

YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception

报告五:Towards AI-Powered Colonoscopy

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:季葛鹏 博士 (MIR作者)
澳大利亚国立大学

讲者简介:

澳大利亚国立大学博士生在读,2021年硕士毕业于武汉大学,主要研究方向包括医疗影像分析复杂视觉场景理解、视频内容解析等技术,在TPAMI、TMI、CVPRICCV、MICCAI等上累计发表/合作发表论文10余篇,受邀担任多个计算机视觉顶级期刊、会议的审稿人,谷歌学术引用累计超2000余次。曾在起源人工智能研究院、阿里巴巴等公司任职研究型实习生。

相关论文:

深度学习视角下的视频息肉分割

时尚领域中的掩码视觉-语言Transformer模型

报告六:从图像-语言走向全模态大模型,多模态集成和统一的路径探索

机器智能前沿论坛·第4期 | 多模态数据感知与学习报告人:石晶 助理研究员 (MIR作者)
中国科学院自动化研究所

讲者简介:

中国科学院自动化研究所助理研究员、特聘研究骨干,“紫东太初”全模态大模型核心算法开发人员。约翰霍普金斯大学语言与语音处理中心(CLSP)访问学者,合作教授为语音领域著名学者Shinji Watanabe教授。端对端NLP/Speech开源流行框架ESPnet维护者之一。在国际顶级期刊会议发表论文20余篇,研究方向为多模态人机交互及语音处理。

相关论文:

VLP: A Survey on Vision-language Pre-training

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ICIG简介

国际图象图形学学术会议(ICIG)是中国图象图形学学会主办的最高级别的系列国际会议,每两年举办一届,迄今已经成功举办11届。中国图象图形学学会经过30余年的发展,将充分利用丰富的学术资源和平台优势,凝聚图像图形领域知名专家,面向开放创新、交叉融合的发展趋势,为国内外图像图形相关领域的专家学者和产业界的同仁,搭建一个展示创新成果、展望未来发展的,集高度、深度、广度三位一体的交流平台。

作为图像图形领域的学术盛宴,每一届大会都热点话题精彩纷呈,为国内外领域内专家学者和产业界同仁提供了展示创新成果的交流平台。第12届国际图象图形学学术会议The 12th International Conference on Image and Graphics (ICIG) 将于2023年9月22-24日在中国南京举办,由南京邮电大学承办。本次大会中,MIR主编谭铁牛院士将做主旨报告。

大会官网:

http://icig2023.csig.org.cn/

纸刊免费寄送Machine Intelligence Research

MIR为所有读者提供免费寄送纸刊服务,如您对本篇文章感兴趣,请点击下方链接填写收件地址,编辑部将尽快为您免费寄送纸版全文!

说明:如遇特殊原因无法寄达的,将推迟邮寄时间,咨询电话010-82544737

收件信息登记:

https://www.wjx.cn‍/vm/eIyIAAI.aspx#  



关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选”中国科技期刊卓越行动计划”,已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。

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