一、活动简介

“CSIG图像图形中国行”是由拉斯维加斯手机娱乐网站 主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG多媒体专委会与上海工程技术大学联合承办，交流主题为“多模态智能”。

主办： 拉斯维加斯手机娱乐网站 （CSIG）

承办：CSIG多媒体专委会

上海工程技术大学     

时间：2023年6月2日8:30

地点：上海市广富林路2793号上海工程技术大学航飞楼一楼报告厅

二、执行主席

 方志军 教授

方志军，上海交通大学工学博士，二级教授，上海工程技术大学人工智能产业研究院院长，美国华盛顿大学访问学者，复旦大学眼耳鼻喉科医院特聘教授，博士生导师，CCF /CAAI /CSIG /IEEE /ACM高级会员。上海市数据智能技术及其应用协同创新中心/上海市制造业数字化转型设计与验证专业技术服务平台主任。国家一流本科专业建设点负责人。

近年来，在 IEEE TIP 、IEEE TSMC 等知名学术期刊上发表学术论文近百篇。先后主持科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（首席科学家）、国家自然科学基金联合基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、公安部应用创新计划项目等项目，获上海市技术发明一等奖1项、上海市科技进步二等奖2项、上海市自然科学二等奖1项、江西省自然科学一等奖1项，担任HHME、ISITC、ICMeCG等数10个国内、国际学术会议的组织委员会主席或共同主席。

三、报告嘉宾：

 彭宇新 教授

个人简介：北京大学二级教授、博雅特聘教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者、国家“万人计划”科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、北京图象图形学学会副理事长、拉斯维加斯手机娱乐网站 会士和副秘书长兼提名与奖励委员会副主任。主要从事跨媒体分析、计算机视觉、机器学习、人工智能等方面的研究。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等30多个项目，发表论文170多篇，包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文80多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛，均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TCSVT等期刊编委。 

报告题目：数据-知识协同驱动的细粒度多模态感知与生成

报告摘要：随着多媒体和互联网技术的迅猛发展，图像、视频、文本、音频等多模态大数据快速增长，同时呈现出细粒度的特点，例如鸟类、车类、飞机类下面具体的子类别，将鸟分为阿卡迪亚霸鹟、大冠蝇霸鹟等；将车分为奥迪A4、A6、A8等；将飞机分为波音737、747、777等。细粒度多模态协同感知、认知与生成对于刻画真实世界和人类生产生活方式具有重要意义。研究目标是借鉴人脑的跨模态特性，通过挖掘并协同多源、互补、关联的细粒度和多模态信息，实现对真实世界概念、规则及其演化的深层感知、认知与综合归纳，使得计算机从能看会认的“感知智能”迈向能理解会思考的“认知智能”。然而，现有方法多以数据驱动为主，无法充分利用已有的人类知识，导致模型缺少泛化性和可解释性，难以处理复杂的推理决策问题。其中关键的科学问题是如何将数据驱动与知识驱动相结合，提高计算机对客观世界规律的综合归纳与分析推理的能力。根据计算机对细粒度多模态信息的理解模式，本报告将从细粒度辨识增强、多模态关联、多模态协同、跨模态生成四个方面介绍我们在数据-知识协同驱动的细粒度多模态感知与生成上的最新研究进展，并对未来发展方向和趋势进行简要讨论和展望。

 刘驰 教授

个人简介：刘驰，教授、博导、北京理工大学计算机学院副院长，智能信息技术北京市重点实验室主任，计算机科学与技术学科责任教授，国家优秀青年科学基金获得者，国家重点研发计划首席科学家、中国电子学会会士、IET Fellow。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位，后在德国电信研究总院任博士后研究员，及在美国IBM TJ Watson研究中心和IBM中国研究院任研究主管。主要研究方向是：智能物联网技术。主持国家重点研发计划“工业软件”重点专项项目、国家自然科学基金青年/面上/优青/重点项目、国防科技173计划技术领域基金、166工程项目等；发表CCF-A类论文70余篇，授权国内外发明专利39项，谷歌引用7500余次，H index为40。获ACM SigKDD 2021最佳论文亚军、ACM MobiCom 2021最佳社区论文亚军，省部级一等奖1次、二等奖2次。现任国家信息产业“十四五”规划专家顾问组成员、第四届全国信标委技术委员会委员、IEEE Transactions on Network Science and Engineering编委等。

报告题目：人机协同边缘群体智能

报告摘要：人机协同边缘群体智能技术利用多种无人移动平台（自动驾驶汽车、无人机、无人艇、无人船等）和人所携带的丰富的传感器对物联网类大数据进行长时间、高质量、广覆盖的采集，可以在智慧城市、应急响应、未来国防等诸多方面发挥重要的作用。本报告将从人机协同群体部署、群体感知、和群体计算三个维度逐层递进探讨其中的关键技术挑战、解决方案以及应用。

 邓伟洪 教授

个人简介：北京邮电大学人工智能学院教授，教育部青年长江学者，研究方向为计算机视觉与模式识别、可信人工智能、情感计算、多模态学习。近年来主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等项目30余项，在IEEE TPAMI、IJCV、TIP、 ICCV、CVPR等国际期刊和会议上发表论文100多篇，谷歌学术引用1.2万余次，多次担任ACM MM、ECCV、IJCAI、ICME、ICPR等会议的领域主席，曾入选北京市优秀博士学位论文获得者和指导教师、北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、Elsevier中国高被引学者等。

报告题目：视觉识别：从可用到可信

报告摘要：海量标注数据和深度学习技术推动了视觉识别的广泛应用，现有模型在封闭数据集上的性能已经超越人类。然而，在真实世界中，数据噪声、环境和地区差异、伪造和对抗攻击等挑战导致大部分视觉识别应用的稳定性仍不理想，甚至造成种族偏见等伦理问题和伪造图像等安全问题等。同时，隐私保护和数据安全也引起了人们的广泛担忧。面向以上安全可信的识别难题，本报告将汇报课题组在以下方面的研究进展：1）噪声标签下的稳定性特征学习；2）面向微弱信号的特征解耦与对抗鲁棒性特征学习；3）数据偏差下的公平性和适应性特征学习；4）数据隐私保护条件下的高精度模型训练。

 邱锡鹏 教授

个人简介：邱锡鹏，复旦大学计算机学院教授，担任中国中文信息学会理事、上海市计算机学会自然语言处理专委会主任等，主要研究方向为自然语言处理基础技术和基础模型，发表CCF A/B类论文80余篇，被引用1万余次，入选 “爱思唯尔2022中国高被引学者”。获得ACL 2017杰出论文奖（CCF A类）、CCL 2019最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021年度高影响力论文奖，有5篇论文入选ACL/EMNLP等会议的最有影响力论文，主持开发了开源框架FudanNLP和FastNLP，已被国内外数百家单位使用，发布了MOSS、CPT、BART-Chinese等中文预训练模型，在中文模型中下载量排名前列。曾获中国科协青年人才托举工程项目、国家优青项目、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等，2020年获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖，2021年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖（第一完成人），2022年获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（第一完成人）。

报告题目：大型语言模型MOSS：技术、实现与展望

报告摘要：2022年底，美国OpenAI公司发布了ChatGPT，一个可以与人类对话交互的千亿规模参数的大型语言模型。它可以根据用户输入的指令完成各种语言相关的任务，例如写文章、写代码、回答问题、日常聊天等等，能够极大地提高人们的生产力，这归功于它所表现出的强大的意图理解能力、流畅的对话能力和丰富的世界知识。ChatGPT展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。目前，ChatGPT的技术细节及模型参数均未开源。本报告主要介绍大型语言模型的技术路径分析和能力评测、实现MOSS的关键技术以及对对话式大型语言模型的未来展望。

四、会议流程

五、联系方式

承办方联系人：赵晓丽  021-67791450  zhaoxiaoli@sues.edu.cn  

                       高永彬   021-67791123  gaoyongbin@sues.edu.cn

主办方联系人：徐老师  010-82544661   info@csig.org.cn