人工智能前沿讲座第7讲——美国普渡大学冯毅恒助理教授学术报告

报告题目: 车路协同环境下的智能交通管理：数据，优化和网络安全 (Intelligent Traffic Management Under Cooperative Driving Automation: Data, Control, and Cybersecurity)报告摘要:With the development of next-generation transportation system with connected and automated vehicles (CAVs), the transportation infrastructure will also be equipped with sensors, communication devices, and edge computing capa...

人工智能前沿讲座第6讲——杜梦楠助理教授学术报告

报告题目：ChatGPT in Machine Translation: Challenges and Opportunities报告人简介：杜梦楠，新泽西理工学院数据科学系助理教授，他在美国德克萨斯农工大学获得博士学位。他的主要研究方向是可信AI，包括深度学习模型的可解释性、公平性和鲁棒性等方面。他在NeurIP、AAAI、KDD、ICML、TPAMI等期刊和会议上发表了40多篇论文，被谷歌学术引用2500多次。其中，两篇论文被选为WWW-19和ICDM-19的最佳论文提名。他的有关机器学习模...

人工智能学院系列学术活动（第31场）——清华大学助理教授黄高学术报告

报告题目：面向高效视觉计算的动态神经网络报告摘要：动态神经网络是一类能够根据输入数据自适应调整网络自身结构或参数的深度学习模型，具有表征能力强、推理效率高、计算负荷可在线调节等优点。本报告将回顾近年来计算机视觉领域发展的主流深度学习模型，并分析其所采用的静态计算机制的局限。受人类视觉系统能够自适应地在图像的不同区域上以及视频的不同时间节点上进行可变强度信息处理的特点启发，本报告将从空间自适应推...

人工智能前沿讲座第5讲——龙婷助理教授学术报告

报告题目：在线教育场景下的个性化学习状态评估时间：4月4日 8:00-10:00地点：逸夫楼14阶报告人：龙婷报告简介：在线教育打破了传统教育对时间空间的限制，对缩小区域之间的教育差距，扩大优质教育覆盖面具有重要意义。对在线教育场景下的学习者学习状态进行有效评估，是在线教育平台为学生提供个性化教学服务的核心与前提。本次报告将基于学习者线上学习数据对自动评估学习者学习状态的相关技术进行讨论。个人简介：龙婷，吉林...

人工智能学院系列学术活动（第30场）——香港浸会大学计算机科学系马晶助理教授学术报告

报告内容：Social Context Assisted Fake News Detection and Stance Detection社交上下文信息辅助的假新闻和立场研究报告摘要：A chaotic phenomenon characterized as the massive spread of rumors has become increasingly a daunting issue in human society. Detecting rumors amid breaking news or trending topics in minority languages and/or domains remains challenging and under-researched. Moreover, the dif...

人工智能学院系列学术活动（第29场）——美国亚马逊（云服务）人工智能实验室应用科学家郑盼盼学术报告

报告题目: Dynamic Fraud Detection via Sequential Modeling报告摘要: With the popularity of web services, security issues are calling our attention. Fake news on Facebook, vandalism on Wikipedia and frauds on Amazon retail, impose severe security threats to the legitimate participants. Nowadays, Machine learning (ML) technique offers an unprecedented opportunity to the aforementioned platforms fo...

人工智能前沿讲座第4讲——张驰副教授学术报告

报告题目:Mining biological function by using single cell and spatial transcriptomics data报告摘要:Biological functional activities include intracellular functions such as transcriptional regulation, metabolism, and signaling transduction, and intercellular activities such as cell-cell interactions. My long-term career goal is to develop cutting edge mathematical formulations and methods to iden...

人工智能前沿讲座第3讲——马勤长聘副教授学术报告

会议时间：3月21日星期二 8:00-9:30会议地址：腾讯会议：577-783-671报告人简介：马勤，美国俄亥俄州立大学长聘副教授，生物医学信息学学院生物信息学和计算生物学方向负责人，俄亥俄州立大学综合癌症中心Pelotonia免疫肿瘤学研究所免疫肿瘤学信息学组负责人。在山东大学获得运筹学博士学位，之后在美国佐治亚大学进行博士后研究，专注于高通量测序数据挖掘和建模。之后作为独立PI加入南达科他州立大学，并建立了生物信息学实验...

人工智能前沿讲座第2讲——郭丹丹教授学术报告

报告主题：有限数据场景下的机器学习算法研究报告时间：2023年3月14日 8:00-9:30报告地点：逸夫楼14阶报告人：郭丹丹报告简介：深度学习在一系列任务中取得的成功与大规模、高质量的数据密不可分。然而在现实应用中，经常会出现数据种类繁多、收集成本昂贵、数据标注困难等问题，使得深度学习难以应用于现实场景。因此，开展有限数据场景下机器学习算法的研究对于推动人工智能在现实中的应用有着重要的意义。目前，根据具体任务...

人工智能学院系列学术活动（第28场）——中国人民大学长聘副教授孙浩学术报告

报告题目：从数据中自动发现物理规律报告摘要：现代科学的发展主要依赖于简洁而优美的数学方程，得益于符号方程可解释、可通用的特征，即便是复杂系统，其运行机制也可以被完美诠释。从数据中自动挖掘、提取控制方程作为一类典型的符号回归问题，是自然科学发展和工程应用中数据助力科学探索的前沿挑战。报告将介绍符号学习与推理基本概念和方法，讨论如何从数据中自动提取数理方程，进一步探索用于描述未知系统状态的数学方程...