报告一
时间:2023年10月13日下午15:00-16:00
地点: 122cc太阳集成游戏801会议室
报告题目:对抗机器学习中的不确定性建模
主讲人简介:王熙照,男,深圳大学计算机与软件学院二级教授,博士生导师。1998年毕业于哈尔滨工业大学计算机系,获工学博士学位。1998年至2001年赴香港理工大学计算科学系研究员(Research Fellow);2000年10月至2014年3月任河北大学数学与计算机学院院长,2007年10月至2014年3月任河北省机器学习与计算智能重点实验室主任;2013年9月至11月加拿大Simon Fraser大学访问教授(Visiting Professor),2013年12月至2014年1月加拿大Alberta大学访问教授;2014年7月至9月澳大利亚New South Wales大学访问教授;2014年3月至今任深圳大学计算机与软件学院教授、大数据研究所副所长。
主要从事机器学习与不确定性信息处理方面的研究工作。IEEE Fellow,CAAI Fellow,IEEE-SMC计算智能专委会主席,Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。中国人工智能学会(CAAI)常务理事、CAAI知识工程专委会主任委员。深圳市海外高层次人才,曾获省部级自然科学一等奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖。主要研究兴趣包括不确定性建模和面向大数据的机器学习,在该领域发表学术论文多篇;著有《基于不确定性的决策树归纳》和《Learning with Uncertainty》等著作;主持完成国家自然科学基金等项目多项;累计完成指导博士/硕士学位研究生200多名;曾担任多个国际/国内学术会议的大会或程序主席。
报告摘要:不确定性建模与分析是一个古老的话题,但将其用于深度学习中是近几年才刚开始的。报告聚焦于近年来流行的一类深度学习即对抗攻防的鲁棒性,讨论了学习过程中的数据、模型、预测等不确定性建模问题,分析了不确定性表示与对抗鲁棒性之间的关系,指出量化的不确定性可通过优化模型参数或改进损失函数来调整,该调整可显著提升对抗鲁棒性。
报告二
时间:2023年10月13日下午16:00-17:00
地点:122cc太阳集成游戏801会议室
报告题目:网络内容认知与行为对抗技术
主讲人简介:彭浩,男,北京航空航天大学网络空间安全学院副教授,博士生导师。国家自然科学基金优青项目获得者。2019年博士毕业于北京航空航天大学计算机学院,主要从事互联网内容安全与治理方面的研究工作,目前共发表CCF-A/B类论文100余篇,谷歌学术引用5000余次,第一作者发表ESI热点/高被引论文7篇,服务Springer旗下JMLC期刊(JCR Q1)Associate Editor编委;先后获2020年中国人工智能学会优秀博士学位论文、2018年中国电子学会技术发明一等奖、2022年河北省科技奖励科技进步一等奖、2022年中国仿真学会自然科学二等奖、2023年中国发明协会发明创新奖一等奖(排名第1)等。
报告摘要:本报告将从以下方面具体展开:网络内容认知的关键技术有哪些?互联网舆情传播规律是什么?如何实现小样本的突发舆情早期检测?互联网舆情事件的传播与水军关系是什么?互联网水军行为监测面临的技术挑战与应对措施?如何实现高精度、跨平台、跨模型的网络水军行为检测?报告系统性的覆盖主讲人近五年在IJCAI、WWW、TPAMI、SIGIR、TOIS、TKDE、AAAI、NeurIPS等发表网络舆情、行为异常检测、水军对抗等理论、方法和模型,以及应用系统介绍。
报告三
时间:2023年10月14日上午10:20-11:00
地点:海宇温泉大酒店国会厅
报告题目:面向类器官制造的显微操作智能系统
主讲人简介:高会军,男,欧洲科学院院士、国家杰出青年科学基金获得者、国家级人才、IEEE Fellow、全国青联常委、香港大学荣誉教授、哈尔滨工业大学航天学院教授、博士生导师,交叉科学研究中心主任、智能控制与系统研究所所长。
近年来,在IEEE Transactions系列汇刊等国际高水平期刊上发表论文200余篇,SCI他引2万余次,ESI高被引论文76篇,入选全球高被引学者。出版国际专著4本,获授权国家发明专利80余项,美国发明专利1项。曾获全国百篇优秀博士学位论文、国家自然科学二等奖、陈嘉庚青年科学奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴、全国先进工作者、中国青年五四奖章等荣誉。
任IEEE工业电子学会副主席、国际自动控制联合会IFAC理事会成员。在国际期刊IEEE Trans. Industrial Electronics担任共同主编、IEEE/ASME Trans. Mechatronics担任高级编委,并任Automatica及多个IEEE Transactions系列汇刊编委,在10余个国际会议上担任大会主席、程序委员会主席,在IECON、IEEE SMC等国际会议做大会报告10余次。
报告摘要:类器官是在体外培育的、保有组织器官结构与功能的细胞团,在生物医学领域具有广泛应用,是国际前沿热点方向。本报告围绕类器官再生机理复杂、生长轨迹控制难、细胞操控精度低等难点问题,从面向生物医学的显微操作技术展开,重点介绍类器官生长过程建模、类器官生长状态监测、类器官生长过程控制、类器官细胞显微操作等方法。核心方法与技术应用于面向类器官标准化批量制造的智能系统,进一步推动类器官在病理研究、药物研发、个体化诊疗等生物医药领域的重要应用。
报告四
时间:2023年10月14日上午11:10-12:00
地点:海宇温泉大酒店国会厅
报告题目:新型鲁棒多核聚类算法
主讲人简介:刘新旺,男,国防科技大学计算机学院教授、博士生导师。国家杰青、优青获得者。主要从事机器学习、数据挖掘方面的研究工作。(1)信息集成与模糊系统;(2)模糊决策与行为决策; (3)推荐系统与行为金融。
近五年以第一或通讯作者在CCF A类顶刊和顶会上发表论文70余篇,包括IEEE TPAMI论文10篇,含3篇独立作者。ESI高被引论文12篇。谷歌学术引用一万余次,入选2022年度全球2%顶尖科学家榜单。担任IEEE TNNLS、IEEE TCYB、Information Fusion等期刊AE及ICML、NeurIPS等顶会的资深程序委员/领域主席。部分研究成果曾两次获得湖南省自然科学一等奖(2/6、6/6)。
报告摘要:本次报告将介绍本课题组最近提出的SimpleMKKM融合聚类框架及其相关拓展。首先,区别于常用的min-min/max-max聚类算法,我们提出了一个全新的min-max模型,并设计了新的求解算法,保证了得到的解具有全局最优性。该模型在不同应用中展示了优越的聚类性能,且不含任何超参数。接着,我们采用核矩阵局部对齐的思想对其进行了拓展,提出了Localized SimpleMKKM算法。其次,我们进一步提出了一种无参的样本自适应Localized SimpleMKKM算法。代码开源于https://xinwangliu.github.io/。