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计算机科学与技术学院网络与通信论坛学术报告(十五)
发布时间:2021-12-29        文章来源:       浏览:次

报告题目: 可信跨媒体推理与深度人机协作-基于信息解耦与细粒度常识获取视角

报告人:王树徽,中科院计算所研究员,博导

报告时间:202112302020

报告地点:Tencent在线会议  会议ID833 597 613  密码: 202112

https://meeting.tencent.com/dm/AJp0NG30ter4

报告内容(摘要): 当前,数据逐渐呈现出跨模态、跨数据源复杂关联的跨媒体特性。跨媒体分析推理技术研究是针对跨媒体数据特点,以多模态类人智能为目标,构建跨模态、跨平台内容的语义贯通机制,并进一步通过检索、问答、推荐等交互方式,实现针对复杂认知目标的不断逼近。然而,由于数据混杂、常识匮乏等原因,现有方法从学习机理、推理过程、系统输出等方面存在难以说明、难以信赖的难题,对在该研究方向上产生突破并依此提高开放域人机协作水平形成了困难与阻碍。本报告拟面向类人智能发展目标,结合开放环境下数据与应用环境下深度人机协作的迫切需求,提出可信赖跨媒体分析推理的研究框架和问题定义,先容研究组的近期研究尝试,包括信息解耦与去偏置、层次概念语义关联推断、人机协同常识标注系统等。基于已取得研究结论,探讨跨媒体可信分析推理技术的未来发展趋势。

报告人概况: 王树徽,2006年于清华大学获得工学学士学位,2012年于中科院计算所获得工学博士学位,2014年从中科院计算所博士后出站并留所工作、历任助理研究员、副研究员、研究员。从事图像视频理解、跨媒体分析推理与跨媒体常识工程等方面的研究,发表录用IEEE/ACM汇刊以及顶级学术会议论文60余篇。多次担任ACMMMIJCAI等顶级国际会议领域主席,主持国基金面上项目等科研项目,参与科技创新2030-新一代人工智能重大项目、973课题、863课题等项目研究,获2020年国自然基金委优青资助。获得吴文俊人工智能自然科学一等奖(2020)、北京市科技进步二等奖(2020)、CCF科学技术奖(2012)等奖励。

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