学术报告558：AI 向善：最新线索语视频自动识别与生成研究

报 告 人：刘李（教授），香港科技大学（广州） 报告时间：5 月 16 日（周四）14:30 报告地点：计算机大楼 1106 会议室 邀 请 人：方昱春 教授 报告摘要：自动线索语识别与生成主要用于智能无障碍人机交互。其中线索语编码系统利用唇型和手势编码口语来辅助听障人群交流。我们首次提出了中文线索语系统。对于线索语识别，我们最近提出了一种基于低秩 Transformer 的跨模态互学习框架以促进多模态交互。与传统方法相比，我们的模型通过模...

学术报告556：未来人工智能发展前景展望

报 告 人：唐政 教授，日本国立富山大学 报告时间：3 月 14 日（周四）13:00 报告地点：计算机大楼 1104 会议室 邀 请 人：张惠然 副教授 报告摘要：本演讲回顾视觉系统在人工智能技术发展历程中所起的极其关键的作用。重点介绍最新的视觉系统模型以及工作原理，展望视觉系统在人工智能的未来发展，包括潜在的技术革新、系统创新和应用领域方面的贡献。讲座还将讨论视觉系统和人工智能在材料科学等相关前沿领域中的应用前景，特别是利用自动机理论和人工智能技术预测新材料的晶体结...

学术报告555：拥抱数字化转型，打造未来智慧医院 Embracing Digital Transformation to Build the Smart Hospital of the Future

报告人：朱立峰 正高级工程师，瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任报告时间：12 月 21 日（周四）14:00～15:00报告地点：宝山校区计算机大楼 901 室邀 请 人：李卫民教授报告摘要：未来智慧医院建设已成为医院高质量发展的核心内容之一。瑞金医院作为国内顶尖医疗机构，其信息化建设也走在业内前列。在便捷就医服务、临床诊疗服务、医院运营管理等场景中形成一系列创新转型应用，为医院的整体发展提供了助力。报告人简介:朱立峰，...

学术报告554：面向数据基础设施的安全韧性指数评价体系

报 告 人：翟立东 博导，中国科学院信息工程研究所报告时间：12月13日（周三）13:00报告地点：宝山校区 B419邀 请 人：李玉峰 教授报告摘要：报告从数字基础设施、数据基础设施、算力基础设施、科技基础设施四个关键维度着眼，在教育、科技、人才的“三位一体”协同融合发展指导下，聚焦于数字时代安全韧性能力建设的新趋势、新场景、新情境，阐述如何在纷繁复杂的安全事件态势下应对层出不穷、不断演进数字安全新挑战，提出构建新时代数字安全韧性能力体系的若干思考。...

学术报告549：基金申请经验分享

报 告 人：戴昌盛 教授，大连理工大学报告时间：11月03日（周五）13:30～16:00报告地点：计1104邀 请 人：辛立明 教授报告摘要：针对青年教师如何地有效申请基金课题，将从选题、组队、申请书的撰写和答辩等多方面分享经验与心得体会。报告人简介:戴昌盛，大连理工大学教授、博士生导师，入选2022年国家海外高层次青年人才计划。主持国家自然科学基金优青、面上等项目，科技部重点研发计划任务负责人，担任法国国家研究总署2022年AAPG基金外审专家，...

学术报告553：基金申请经验分享

报 告 人：戴昌盛 教授，大连理工大学报告时间：11月03日（周五）13:30～16:00报告地点：计1104邀 请 人：辛立明 教授报告摘要：针对青年教师如何地有效申请基金课题，将从选题、组队、申请书的撰写和答辩等多方面分享经验与心得体会。报告人简介:戴昌盛，大连理工大学教授、博士生导师，入选2022年国家海外高层次青年人才计划。主持国家自然科学基金优青、面上等项目，科技部重点研发计划任务负责人，担任法国国家研究总署2022年AAPG基金外审专家，...

学术报告548：面向金融时序数据预测分析的增量学习技术

报 告 人：沈艳艳 副教授，上海交通大学报告时间：10月18日（周三）15:30～17:30报告地点：计1106邀 请 人：朱能军 讲师报告摘要：股票趋势预测是量化投资的基础任务，对价格趋势做出准确预测对获得超额收益至关重要。股票市场是一个在线服务，及时用最新数据增量更新预测模型，可以学习出现的新模式，避免模型过时。但是，股票市场是非稳定的，增量数据和未来数据的分布可能存在差异，给增量学习带来挑战。针对分布差异的挑战，本报告将介绍一种端到端的增量学习框架DoubleAdapt。...

考公讲座：国家及上海公务员考试考情及申论备考

学术报告547：A Distribution-Based Classification in Person Re-identification

报 告 人：陈付华 教授，美国西自由大学报告时间：3月13日（周一）9:30-10:30报告地点：计1101邀 请 人：徐凌宇 教授报告摘要：A fundamental technology of artificial intelligence is pattern recognition. A basis of pattern recognition is classification. The key of classification lies in metric design. Due to its intrinsic drawbacks of Euclidean distance in classification, the Mahalanobis distance has been widely ...

学术报告546：深度学习在医学成像中的挑战

报 告 人：陈延伟 教授，日本立命馆大学报告时间：3月3日（周五）9:30报告地点：计算机楼1001会议室邀 请 人：武星 教授报告摘要：近年来，深度学习在许多学术和工业领域发挥着重要作用，特别是在计算机视觉和图像识别方面效果显著。深度学习使用具有深度神经网络来构建高级特征空间，学习以数据驱动的、具有高度代表性的、分层的图像特征，这些特征已被证明优于传统手工制作的低级特征和中级特征。目前，深度学习也被应用于医学图像分析。...