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学会动态
CSIG图像图形中国行—杭州
发布时间:2017-10-16      来源:拉斯维加斯手机娱乐网站       分享:

2017年1014日,“CSIG图像图形中国行”来到了杭州,本次活动由拉斯维加斯手机娱乐网站 主办,杭州电子科技大学承办。杭州电子科技大学俞俊教授主持会议,杭州电子科技大学副校长胡华教授致辞。电子科技大学申恒涛教授、西安电子科技大学高新波教授、美国北卡罗莱纳州立大学范建平教授以及西北工业大学韩军伟教授受邀作报告,本次会议得到了广泛关注,吸引了来自各个高校师生100余位前来参会。

 

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俞俊教授主持

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胡华副校长致辞

 

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申恒涛教授作报告


电子科技大学的申恒涛教授在此次会议上首次作了题目为“跨媒体理解与搜索”的报告。报告指出跨媒体理解通过对语言、视觉和听觉的语义贯通是实现智能行为的基础,在机器人、无人机、安防、交通、教育和互联网等领域有重大应用价值。报告介绍了跨媒体理解的最新科研成果,包括跨媒体的关联性挖掘、标注和搜索等。

 

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高新波教授作报告

 

西安电子科技大学的高新波教授进行了题为“大数据时代模式识别的机遇与挑战”的报告。报告主要涉及大数据时代下模式识别学科所面临的诸多机遇与挑战。报告从模式识别的定义和学科的起源谈起,介绍了模式识别发展的重要里程碑,分析了模式识别目前的局限性、最新发展现状和基于深度学习的模式识别的发展趋势。通过报告与大家共同思考模式识别的发展前景。

 

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范建平教授作报告


美国北卡罗来纳州立大学的范建平教授带来了题为“Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition”的报告。介绍最近在基于深度混合网络的大规模图像理解与查询方面相关的研究成果及实际应用,从Deep Mixture of Diverse Experts、Ontology-Driven Task Group Generation、Learning Base CNNs for Each Task Group以及Deep Boosting for Each Task Group等方面进行了内容介绍,并介绍了后续的研究发展方向。

 

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韩军伟教授作报告


西北工业大学的韩军伟教授带来的报告题目为“脑神经媒体组学”。报告指出,“脑神经媒体组学”是一个新的研究方向,利用机器学习理论为手段,实现大脑反应信息对多媒体视听觉特征的指导、优化和融合,达到计算机对于多媒体内容实现接近人脑认知的目的,同时也探索大脑在多媒体刺激下的工作机制。韩军伟教授在报告中主要介绍了“脑神经媒体组学”研究中的一些关键技术及最新进展。

 

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会议现场

 

在提问环节,参会人员各抒己见,现场讨论氛围热烈不已,与专家的学术探讨使加深了他们对学科发展前沿的认识。


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提问讨论环节

 

下午,西安电子科技大学高新波教授、美国北卡罗莱纳大学范建平教授、大连理工大学孔祥维教授、西北民族大学王维兰教授、杭州电子科技大学俞俊教授等专家学者围绕图像图形学科前沿发展进行了相关研讨与交流。“CSIG图像图形中国行”在杭州取得了圆满的成功。

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