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南京理工大学纪则轩副教授应邀来我校讲学,曾

5月13日,南工业余大学学副教师纪则轩在处理器与音信工程大学楼318讲堂为师生作了题为《图像分割方法及其工学应用》的学术报告。高校部分大校及硕士插手了报告会。

7月27日,华工周智恒教师、曾德炉讲师和甘肃海洋大学杨祖元教师分别为Computer与音信工程大学师生作了《人工智能发展趋势与应用》《明显性物体分割的⼀些难点》和《相关源能量信号盲分离及其在工学信号管理中的应用》的学术报告。这次报告会在计算机与新闻工程大学103会议室举行,高校部分元帅及博士30余名聆听了讲座。

应软件高校刘西洋教师的约请,瑞典王国林奈大学的AndreasKerren教师于二〇一七年1月5-8日来访,并做了题为“Visualization Showcases for Analyzing Multivariate and Heterogeneous Networks”的学术报告,并与师生开展深入交换。报告会由软件高校软件研商所副所长刘西洋助教和范磊硕士主持。

会上,纪则轩首先介绍了图像分割的钻研背景和升高历史,从切磋形式和前景商讨方向等几个地方康健授课了一德一心团队近几年的劳作,针对图像自个儿缺点(噪声、灰度布满不均匀、低相比较度和弱边界)、病变的形象各个性、医务人士指引意见及需要的繁杂、分裂模态数据的差别性等,总计了个人在以下多少个方面包车型地铁讨论情状:基于模糊聚类的图像分割方(二零零六-二〇一五)、基于有限混合模型的图像分割方法(二零一四-2017)、基于变分模型的图像分割方法(二〇一五-2017),基于交互式图论的图像分割方法,并体现了在艺术学脑磁共振图像、视网膜光学相干断层图像等领域的利用。

周智恒首先介绍了人工智能的商量背景和发展历史,接着从相关概念、研商方法和现在切磋方向等多少个方面为大家精细入微授课了人工智能的研究内容,使大学师生对人工智能有了更浓郁的打听。随后,曾德炉从鲜明性检验存在的难题出发,叙述了图像分割、分明性检验相关的研商方法,并主讲了课题组在二〇一八年刚被CCF A类会议IJCAI选取的新式研讨成果。最终杨祖元陈诉了盲源频限信号抽离的研商背景和相关的探究方法,并呈现了在历史学等世界的应用,并分享研讨集体已拿到的商量成果。

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在发问环节,纪则轩与现场师生进行相互,并耐性解答了实地师生建议的标题。

问问环节中,肆人事教育授与实地师生开展相互,耐性解答了师生提议的标题。此番讲座理论与实际结合紧凑,报告剧情有着前沿性,三个人事教育授深入显出的讲课,使我们获益匪浅。

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大方简单介绍:

(Computer与音信工程学院 刘国奇)

AndreasKerren教师的告诉描述了多元深入分析以至异构网络的可视化商量领域中的钻探内容、进展以致接纳。在报告中AndreasKerren教师向本科生深入显出地介绍了方今大数量碰着下多元深入分析和异构互联网可视化的重大措施并比方表达了其效果,拓宽了本科生同学的认识,激发了本科生同学的研商兴趣。AndreasKerren教师进一步详细介绍了其团队(ISOVIS研究小组)所产生的多元解析以至异构互联网的可视化方面包车型地铁商讨事业,介绍和突显了该研商小组根据其钻探成果开采的互连网可视化遭遇及其在IEEE VIS数据上的施用作用。最后,AndreasKerren教师与在场报告的师生开展了刚烈的评论,并对师生提议的标题开展了认真留心的答疑。报告后,AndreasKerren教授在新科学技术楼软件测验才干实验室与师生进行了深远的探求。

纪则轩,副教师,硕导,主持多项国家和省部级实验研究项目,海南省人工智能学会社中国共青团工作委员会副监护人,IEEE会员,中黄炎子孙民共和国Computer学会会员,公布SCI杂文近30篇,个中多篇为CCF A类刊物和聚会,担任十余个学术期刊审稿人。

Prof. Dr. Andreas Kerren received the B.S. and M.S. degrees as well as his PhD degree in Computer Science from Saarland University, Saarbrücken . In 2008, he achieved his habilitation (docent competence) from Växjö University . Dr. Kerren is currently a Full Professor in Computer Science at the Department of Computer Science, Linnaeus University , where he is heading the research group for Information and Software Visualization, called ISOVIS. His main research interests include the areas of Information Visualization, Visual Analytics, and Human-Computer Interaction. He is, among others, editorial board member of the Information Visualization journal, has served as organizer/program chair at various conferences such as IEEE VISSOFT 2013, IVAPP 2013-2015, or VINCI 2016, and has edited a number of successful books on human-centered visualization.

(Computer与消息工程高校 刘国奇)

1二月6日,应罗利电影大学电子工程大学形象管理系统实验室田春娜副教授的约请,澳大加的夫联邦(Commonwealth of Australia)Adelaide大学Computer科学大学沈春华教师于前年二月6日来校举办学术调换访问,并于早上在新科学技术楼1012会议场馆作了题为“Deep Learning for Dense Per-Pixel Prediction and Vision-to-Language Problems”的学术报告。报告由田春娜副教师主持。

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首先,沈春华介绍了她们组合深度学习和图模型的深浅结构化方法在逐像素分割难点上获得的收获,并进而呈现了怎么在单一图像上改革深度测度结果以致在深层结构学习背景下如何利用上下文消息举办语义分割。即便吃水学习正趋向于创设更加深层的模子结构以拉长质量,但是这段时间一些结果申明,思索到别的约束只是增添网络层数不是精品选项。由此,沈春华公司建议三个在分拣和语义分割职责上海大学幅降价越来越深层网络的风靡浅层残差网络布局。在像素标定方面,沈春华演示了依照Cityscaps数据集的动态实验结果,并剖析了这种方式绝对于守旧目的提取的特出性,同期也举个例子表明在拍卖高分辨率图像上时出于成效难点在尝试应用上设有的困顿仍待消除。

接着,沈春华介绍了图像标记与图像问答方面的研究成果。方今Computer视觉与自然语言管理这两大领域所收获的钻探成果推进了任何职责的前行。对图像进行语义驾驭并以自然语言描述其内容,相对于事先大约的价签提取有了非常的大的升华。沈春华助教了他们在古板CNN+LSTM/福睿斯NN的互连网基础上,考虑到图像特点音信提取或者不完美的标题,接受在中间投入过渡层的主意(利用多实例学习来博取两个图像标签)改进模型品质。

在告诉后的发问环节,在场师生积极提问与沈春华互动,沈春华细致地解答题目。本场报告使得在座的师生对当向下探底究方向上的主题素材有了更加宽广浓厚的刺探,有非常的大的收获。

沈春华教授本科结业于南大加强部;硕士结束学业于南大电子系,并从Adelaide大学赢得Computer视觉方向的博士学位。于二〇一二年入职澳大奇瓦瓦(Australia)Adelaide大学Computer科学高校,前后相继负担高端教授、副教授、教师。近期还要充任澳大瓦伦西亚联邦(Commonwealth of Australia)机器人视觉中央(Australian Centre for 罗布otic Vision)的体系总管(Project Leader)、Adelaide大学机器上学实验室高管。在Adelaide大学引导二个近十七人的团伙从事总结机器学习以致计算机视觉领域的切磋职业。他前头在澳国国家音讯通信技能商量院(National ICT Australia)拉斯维加斯实验室和澳洲国立大学做事近6年。 主持多项科学商讨课题,在首要国际学术期刊和议会发布随想160余篇。担负IEEE TNNLS副网编、多次充作首要国际学术会议(ICCV, CVPHaval, ECCV等)程序委员。二〇一一到二〇一四年被澳大奥马哈(Australia)研商理事委员会(Australian Research Council)授予Future Fellowship。

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