2026年春季学期-人工智能前沿讲座-第六讲----新加坡科技研究局（A*STAR）研究员吴龑学术报告

时间：2026年5月21日 5-6节 13:30-15:10线下地点：吉林大学前卫校区-正新楼4楼学生教室线上入口：腾讯会议510-549-321报告题目：弥合大脑与世界之间的鸿沟Mind the Gap Between the Brain and the World吴龑 博士新加坡科技研究局 资讯通信研究院  机器人与自主系统所 报告摘要：当前机器人领域面临一个深刻的悖论：我们拥有超过二十自由度的灵巧手、能够推理规划的基础模型，以及在若干任务中超越人类水平的具身人工智能系统—...

2026年春季学期-人工智能前沿讲座-第五讲——新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心余兴瑞(Research Scientist)学术报告

报告题目：流匹配赋能在线强化学习的前沿探索报告人：余兴瑞 Research Scientist 新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心报告摘要：近年来，以扩散模型（Diffusion）和流匹配（Flow Matching）为代表的生成式模型在策略表达上展现出超越传统Gaussian策略的能力，能够精确捕捉专家行为中的多峰动作分布。然而，将这类模型直接应用于在线强化学习（RL）却面临根本性障碍：其似然不可解析，梯度需反向传播穿越长ODE链，导致训练极其...

人工智能学院系列学术活动（第81场）——韩国汉阳大学 ERICA 校区Gwanghyun Jo（조광현）副教授学术报告

报告题目：泊松-玻尔兹曼方程轴增强 PINN 的开发报告人：Gwanghyun Jo（조광현），韩国汉阳大学 ERICA 校区副教授报告摘要：近年来，基于神经网络求解偏微分方程（Partial Differential Equation, PDE）的方法得到了广泛研究。其中，物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network, PINN）是备受关注的重要方法之一，其核心思想是在损失函数中显式引入控制方程，从而使神经网络近似解满足物理规律。该方法取得成功的重要原...

2026年春季学期人工智能前沿讲座第4讲——吉林大学人工智能学院张志文教授学术报告

报告题目：极端天气与突发事件对交通运行影响分析报告人：张志文教授 吉林大学人工智能学院报告摘要：本报告围绕极端天气与突发事件对交通系统运行的影响展开研究，重点分析暴雨、台风、大雪、事故、活动管制等情景下交通流量、拥堵传播、通行效率及路网韧性的变化特征。通过融合时空交通数据、事件信息与环境因素，识别关键影响区域、敏感时段和典型演化模式，为交通预警、应急调度和城市精细化治理提供支撑。报告人简介：张志...

庆祝吉林大学建校80周年暨2026年春季学期人工智能前沿讲座第3讲——吉林大学通信工程学院崔靖涵副教授学术报告

报告题目：控制理论与人工智能交叉领域：理论与应用探索报告人：崔靖涵副教授 吉林大学通信工程学院报告摘要：近年来，人工智能技术与控制理论的深度融合，为复杂动态系统的高效、安全和智能运行提供了新的研究思路。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种基于模型、优化和反馈的先进控制方法，已广泛应用于工业过程、新能源系统、微电网和智能装备等领域。然而，面对强非线性、不确定扰动、模型难以精确建立...

庆祝吉林大学建校80周年暨2026年春季学期人工智能前沿讲座第2讲——吉林大学人工智能学院马畅翼副教授学术报告

报告题目：相似度检索和相似度矩阵校准报告人：马畅翼副教授 吉林大学人工智能学院报告摘要：在图像检索、文本检索和自然语言处理等领域，大规模相似度检索都扮演着核心角色。然而现在中的数据不完整，如查询信息不完整、数据采集失误、用户行为缺失等，都导致数据缺失现象普遍存在。而这些数据缺失直接导致了相似度矩阵不准确进而影响相似度检索的准确率。而如何从不准确的相似性矩阵中，快速、精准地校准出真实相似度，成为当...

庆祝吉林大学建校80周年暨人工智能学院系列学术活动（第80场）——日本顺天堂大学孙哲副教授学术报告

报告题目：大规模数据驱动的脑医学影像基础模型与超算大脑模拟：迈向未来智能医疗报告人：孙哲 日本顺天堂大学副教授、独立PI报告摘要：本报告介绍我们在高性能计算驱动的脑医学影像分析与数字脑建模方面的研究进展，重点围绕大规模脑MRI处理、可信医学人工智能以及大脑模拟三个方向展开。针对脑影像数据规模不断增长、临床任务复杂度持续提升所带来的计算效率、模型泛化性与可解释性挑战，我们尝试将高性能计算、深度学习与脑...

庆祝吉林大学建校80周年暨2026年春季学期-人工智能前沿讲座-第1讲——吉林大学人工智能学院王亚星教授学术报告

报告题目：生成式人工智能：视觉内容生成的演进与前沿报告人：王亚星教授 吉林大学人工智能学院报告摘要：生成式人工智能（AIGC）的爆发正在重塑视觉内容的创作方式，从“文生图”到“图生图”，扩散模型（Diffusion Models）等技术已展现出惊人的创造力。然而，如何精准控制生成内容与文本语义的高度一致性？如何在大规模模型中实现高效的推理速度？本报告将针对人工智能的专业背景，从生成式模型的基础逻辑出发，深入浅出地探...

庆祝吉林大学建校80周年暨人工智能学院系列学术活动（第79场）——悉尼科技大学&武汉大学博士研究生李自豪学术报告

报告题目：用户复杂兴趣建模的推荐算法研究报告人：李自豪 悉尼科技大学&武汉大学博士研究生报告摘要：随着数字技术与智能算法的快速发展，推荐系统已由信息筛选工具演化为支撑数字社会运行的重要基础设施，广泛服务于社会治理、数字经济等关键场景。用户兴趣偏好建模作为推荐系统的核心目标，正面临用户行为日益丰富、兴趣多样性与不确定性不断增强等现实挑战。本报告聚焦复杂兴趣建模这一关键科学问题，系统分析现有方法的局...

庆祝吉林大学建校80周年暨人工智能学院系列学术活动（第78场）——美国科罗拉多大学张帆助理教授学术报告

报告题目：Single-Cell Computational Intelligence: New Tools for Autoimmune Disease Translational Medicine报告人：张帆 美国科罗拉多大学 助理教授报告摘要：Chronic inflammation is a defining feature of immune-mediated inflammatory diseases, which collectively represent major causes of global disability and mortality. Progress in prevention and treatment has been limited in part by an incomplete un...