2025年春季学期-人工智能前沿讲座-第一讲

报告题目：面向数学的人工智能技术报告人：王元宏 吉林大学人工智能学院助理教授报告摘要：    在人工智能时代， AI4MATH作为交叉领域前沿，正推动数学研究范式的革新。数学问题求解是人类智能的核心体现，而人工智能的发展为突破传统数学研究的边界提供了新路径。本讲座聚焦人工智能在数学领域的核心价值与关键技术，系统阐述其理论基础、方法体系及前沿应用。讲座将分别从机器辅助计算、自动求解、定理证明、机器学习驱动的数...

人工智能学院系列学术活动（第56场）——深圳大学助理教授龚元浩学术报告

报告题目： 曲率驱动的三维世界报告人：龚元浩 深圳大学助理教授报告摘要：    大千世界，万里山河，芸芸众生，大自然中充满了各种各样的几何形状。这些几何形状覆盖了从微观到宏观的多个尺度，在生物、医学、材料、工程、影视娱乐等多个领域有非常重要的应用。曲率，作为描述几何形状的关键特征之一，有着非常悠久的历史，也是微分几何的基本量之一。针对曲率的优化问题，传统的方法是基于几何流的逐步演变。虽然几何流在...

人工智能学院系列学术活动（第55场）——香港科技大学赵超博士学术报告

报告题目：Learning to Interact for Dexterous Robotic Grasping and Manipulation报告人简介：  赵超，香港科技大学电子与计算机工程学院博士研究生。成果发表在RA-L, ICRA, IROS等会议和期刊上。研究方向:具身智能，机器人操纵，机器人学习。个人主页: https://robotll.github.io/czhao/  报告摘要：近两年，我们见证了在基础模型(Foundation model，FMs)与新商业模式相结合的推动下，在实际应用中实施AI技术带来的巨大变化...

人工智能学院系列学术活动（第54场）——新加坡科技研究局（A*STAR）郭青研究员学术报告

报告人简介： 郭青，新加坡科技研究局（A*STAR）前沿人工智能研究中心（CFAR）高级研究员，新加坡国立大学兼职助理教授，博士生导师，独立PI，入选斯坦福全球Top 2%科学家。2019年加入新加坡南洋理工大学聘为博士后研究员，并于2020年获聘为瓦伦堡-南洋理工大学校长博士后（全球500选5人）, 2018年获得ICME最佳论文奖，2020年获得 ACM（天津）优秀博士论文，2022年获得AI Singapore 全球可信媒体战赛第三名，2022年获得ECCV ARO...

人工智能学院系列学术活动（第53场）——马欢飞教授学术报告

报告题目：动力学因果检测与因果网络构建报告摘要：数据驱动的因果分析在大数据时代有很多的需求和应用，同时也面临着很多挑战，特别是针对具有非线性交互关系的因果检测。在本次报告中，我们将介绍从非线性动力系统的角度来研究非线性因果重构的方法，以及如何从两两间的因果检测到多变量间的因果网络构建。报告人简介马欢飞，苏州大学数学科学学院教授，博士生导师，2010年毕业于复旦大学，获博士学位，2010年到苏州大学数学...

人工智能学院系列学术活动（第52场）——日本理化学研究所（RIKEN）夏俊士研究员学术报告

报告题目: Mapping High-Resolution Land Cover Products Anywhere报告人：夏俊士    日本理化学研究所（RIKEN）高级智能项目中心研究员Abstract: High-resolution land cover mapping plays a crucial role in environmental monitoring, urban planning, and disaster management. However, achieving high classification accuracy and spatial resolution remains a significant challenge in geospatial research. This re...

人工智能学院系列学术活动（第51场）——汪劲教授学术报告

报告题目：系统生物学的景观与流理论报告摘要：我们建立一个能够全局描述系统生物学网络的势和流的景观理论，从动力学和热力学角度探索内在的物理机制及相应的生物功能。研究的系统包括细胞分裂与周期，细胞分化，癌症，衰老和进化等。这些探索可用来帮助找搜寻有效靶点并进行相应的药物设计。报告人简介汪劲，国科温研院/石溪大学教授。吉林大学物理系学士，伊利诺斯大学天体物理博士，伊利诺斯大学化学和生物物理博士后。纽约...

人工智能学院系列学术活动（第50场）——上海交通大学姚江超助理教授学术报告

报告题目：不均衡学习的泛在适配报告摘要：不均衡学习是一个广泛存在且研究已久的领域，随着深度学习的发展，近些年来有了一些新的设计和改善。然而，随着整个人工智能领域趋势的演进，原有仅仅围绕类别不均衡的研究设定未必符合或者考虑了各种情形下的领域需求，如何把不均衡学习拓展到泛在情形就变得很重要。本报告将简要回顾不均衡学习领域的发展历史和现状，分析现有不均衡学习领域需要考虑的关键点，重点围绕将经典的不均...

人工智能学院系列学术活动（第49场）——华东师范大学程鹏研究员学术报告

报告题目：供需感知空间众包任务分配问题相关研究 报告摘要：近年来，空间众包作为一种移动互联网服务模式引起了广泛研究，并产生了众多相关应用，如滴滴出行、美团外卖等。此次报告将简单回顾空间众包的主要研究内容，并介绍团队近期关于供需感知空间众包任务的工作进展：包括在深度学习时空数据预测帮助下的空间众包优化问题和共享移动空间优化问题；以及对时空预测模型的区域划分进行自动优化的方法。同时，针对共享移动复杂...

人工智能学院系列学术活动（第48场）——穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学博士后研究员施万里学术报告

大规模双层优化问题的高效算法设计及理论分析