预告中国图象图形学学会青年科学家论坛2021会议日程安排(线上)

承办单位:中国图象图形学学会青年工作委员会

会议地点:线上会议

组委会

大会主席:

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会议日程

报告嘉宾

报告1

演讲嘉宾:周昆浙江大学

报告题目:从计算机图形学到智能图形学

报告简介:上世纪六十年代,集成电路计算机开始走向通用化和商业化,用计算机来画图和生成图形图像成为计算机学科与产业发展的重大挑战,计算机图形学由此蓬勃发展起来,成为信息产业的核心支撑技术。进入人工智能时代,面向智能终端、智能系统和智能制造等新兴产业需求,图形学与人工智能技术的深度融合创新成为学科发展的新趋势。本次报告将首先回顾计算机图形学的起源和发展,然后介绍近年来本团队融合图形学和人工智能技术在三维重建、人脸动画和三维打印方向取得的科研进展。

个人简介:纪荣嵘,厦门大学南强特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为计算机视觉。近年来发表TPAMI、IJCV、ACM汇刊、IEEE汇刊、CVPR、NeurIPS等会议长过百篇。论文谷歌学术引用万余次。曾获2016年教育部技术发明一等奖、2018年省科技进步一等奖、2019年福建省青年科技奖。曾/现主持国防973项目,国家自然科学基金联合重点基金等项目。任中国计算机学会A类国际会议CVPR和ACMMultimedia领域主席、中国图象图形学学会学术工委副主任、教育部电子信息类教指委人工智能专业建设咨询委员会委员。

个人简介:张兆翔,博士,中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师,中国科学院大学教授,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干,入选“教育部长江学者特聘教授”、“国家万人计划青年拔尖人才”,研究方向包括:物体检测与分割,视觉认知计算,类脑智能等,担任或曾担任IEEET-CSVT、PattenRecognition、NeuroComputing编委(AssociateEditor),是CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、ACMMM、ICPR、ACCV等国际会议的领域主席(AreaChair)。

演讲嘉宾:左旺孟哈尔滨工业大学

报告题目:面向低标注成本和非理想监督的深度网络学习方法初探

报告简介:当前深度学习的成功仍主要建立在大规模标注数据和模型算法的基础上。虽然大规模数据获取已经较为容易,数据的精细化标注仍然会耗费大量的人力物力。近年来涌现的弱监督、噪声标注和小样本学习等面向低标注成本的深度网络学习方法仍较为依赖人为设计,缺乏统一的形式和原则。因此,报告从知识提取和知识蒸馏的角度出发分析了低成本标注学习问题,为弱监督语义分割和物体检测提供了新的角度和解决方案。其次,针对真实图像去噪、图像去模糊/超分辨等问题,往往不能获得理想的监督信息,能够获得替代监督信息与理想监督相比可能会呈现时空域未配准、颜色/模糊程度不一致等特点。为此,报告以人脸正面化和Raw图ISP和超分为例,介绍了颜色不一致和空域未配准情况下深度网络的有效学习方法。

个人简介:姬艳丽,副教授,博导,研究方向为面向机器人应用的人机交互技术,包括自然场景下的人体行为识别、人的骨架提取、音视觉多模态信息理解、情感认知等。发表TIP,TMM,TCSVT,PR,Signalprocessing,CVPR,ACMMM等SCI期刊论文及高水平国际会议论文,申请近三十项发明专利。获得28thAustralasianDatabaseConference国际会议BestPaperAward,第二十届中国虚拟现实大会最佳论文提名奖。主持国家自然科学基金青年项目和面上项目,主持和参与十多项国家级、省部级、知名企业横向项目。多次参与承办国际会议和国内学术峰会,学术活动包括国际会议ACMMM2021,ICMERegistrationChair,国内学术峰会ConferenceSecretaryofVALSE2015、workshopchairofVALSE2018,posterchairofVALSE2019和ProgramChairofACMSIGAICHINAsymposiuminTURC,2017,2018等,LocalChairofTURC2019。中国图象图形学学会青年工作委员会执行委员、副秘书长,VALSE委员会SAC副主席。CVPR,AAAI,ICCV,IJCAI,ECCV,PRCV等领域会议PC/TPC,TPAMI,TIP,TNNLS,TMM,PR等期刊审稿人。

报告10(Keynote报告)

报告15(Keynote报告)

个人简介:朱军,清华大学计算机系教授、人智所所长,北京智源人工智能研究院首席科学家,曾任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习研究,担任IEEETPAMI的副主编、AI编委,担任ICML、NeurIPS等领域主席20余次。获科学探索奖、CCF自然科学一等奖等,入选万人计划领军人才、MITTR35中国先锋者以及IEEE“AI’s10toWatch”,获多项国际竞赛冠军和最佳论文奖。

个人简介:Dr.WengangZhouiscurrentlyaFullProfessorwiththeDepartmentofElectronicEngineeringandInformationScience(EEIS),UniversityofScienceandTechnologyofChina(USTC).BeforejoiningUSTC,heworkedasapost-doctorateresearcherintheComputerScienceDepartment,UniversityofTexasatSanAntonio(2011-2013).HegothisPhDdegreefromEEISDepartment,USTCin2011.Hiscurrentresearchinterestsincludemultimediainformationretrieval,computervision,andcomputergame.Inthosefields,hehaspublishedover90papersinIEEETransactionsandCCFTier-AInternationalConferences.HewastherecipientofICIMCS2012bestpaperrewardandtheExcellentPhDThesisAwardofChineseAcademyofSciencesin2013.HeservedasthePublicationChairofICME2021.

个人简介:许永超,武汉大学,计算机学院,教授,博导,2008年本科毕业于华中科技大学,2010年硕士毕业于法国巴黎11大,2013年获得东巴黎大学博士学位,回国前任职于巴黎高等信息工程师学院TenuredAssistantProfessor,研究领域涉医学图像分析、多方向目标检测识别、计算机视觉。在包括IEEETPAMI、IEEETIP、CVPR、ICCV等重要国际期刊和会议发表学术论文40多篇,目前担任FrontiersofComputerScience期刊的青年编委,IEEETPAMI、IJCV、CVPR等多个期刊会议的审稿人。入选中国科协“青年托举人才工程”,获CVPR,ECCV竞赛冠军各一次,中兴高价值合作项目奖等奖励。

THE END
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5.算法设计与分析答案屈婉玲.doc算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲算法设计与分析答案屈婉玲【篇一:分金块问题的解决思想和算法设计】 s=txt 摘要:在日常生活中,分金块问题是一个常见的问题,人们总是会面临怎样比较大小。才能利用一种最高效的算法选出其中最大和最小的金块。本文给出了较为常用的两种算法 https://m.book118.com/html/2021/1030/8142014050004027.shtm
6.聊聊算法分析算法是为解决某类问题而规定的有限长序列。所以本质上程序就是一个个算法组成,即使是业务代码,只不过普通的业务代码复杂度比较低,低到可能连算法分析都不需要,算法能用就行。 程序=算法+数据结构,这也是为什么算法和数据结构如此重要的原因。 显然,问题的解决办法从来都不只有一种,在多个算法都能解决某类问题的https://zhuanlan.zhihu.com/p/433179576
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8.高中人工智能教育应该教什么和如何教——基于四本《人工智能初步(4)人工智能核心算法方面,教科版花了较大篇幅重点介绍了知识表示和机器学习,人教版、浙教版、粤教版则只是简述知识表示,而重点讲解了人工智能的核心算法,如逻辑推理、决策树、启发式搜索(A*算法)、聚类、贝叶斯、知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习。(5)系统设计与开发方面,四本教材都提到了国内的四大开放平台https://zhjy.sxnu.edu.cn/info/1007/1107.htm
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12.算法工程师要学什么常见问题算法工程师必备七大技能:数据结构和算法编程语言数学基础算法设计与分析分布式系统机器学习和深度学习软件工程实践,助力解决计算机科学和工业中的复杂问题。 算法工程师必修技能 算法工程师是计算机科学领域的专业人员,负责设计、分析和实现高效算法来解决计算问题。要成为一名合格的算法工程师,需要掌握以下核心技能: 1. 数据https://m.php.cn/faq/816502.html
13.算法导论公开课笔记(一)算法分析与设计算法分析 算法分析是关于计算机程序性能和资源利用的理论研究;性能研究主要是学习如何让算法或者应用程序 运行的更快; 资源利用主要指的是诸如通信、存储器(无论是RAM Memory还是disk Memory)等的使用情况。 算法是关注性能问题的学科,因此这部分内容很重要。 https://www.jianshu.com/p/bb39d65af94e
14.基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法因此,如何设计一种能够提高无人艇路径跟踪控制稳定性和准确性的方法是亟需解决的技术问题。 技术实现要素: 6.针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法,无需进行环境和无人艇运动建模并且具备自适应能力,从而能够进一步提高无人艇路径跟踪控制的稳定https://www.xjishu.com/zhuanli/54/202210772926.html/
15.科学网—[转载]基于深度强化学习的六足机器人运动规划本文以平面梅花桩为例,随机设定六足机器人的初始位置与目标区域,利用深度强化学习算法在平面梅花桩环境中为六足机器人规划运动策略。文章首先对六足机器人在平面梅花桩环境中的正逆运动学、质心和足端的运动空间以及质心静态稳定裕度进行分析求解,建立基本的运动学模型;随后采用具有优先经验重放(prioritized experience https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1288193.html
16.嵌入式计算与信息安全研究所(实验室)对轻量级分组密码的系统结构、关键组件等进行研究与分析,系统研究资源受限环境下轻量级分组密码算法的设计理论与方法,研究深度学习在轻量级分组密码分析与安全评估中的应用,同时探索新的软硬件实现方法,特别是最佳硬件实现体系结构的选择,最小化电路和最佳共享技术,研究最佳硬件实现体系结构以达到低复杂度和高性能。重点研究http://jkxy.hynu.cn/lilang/index.html
17.MCA2024升级内容马士兵教育官网MySQL性能调优与架构设计 LVS负载均衡 接口性能优化方案及实战 4.8 设计模式 4.8.1 课程介绍 在设计模式阶段,我们将深入学习软件设计模式,包括23种常见的设计模式以及它们在 Spring 框架和 MyBatis 框架中的应用。本阶段中我们将会学习如何通过设计模式解决常见的软件设计问题,提高代码的可维护性和可扩展性。 通过这个https://www.mashibing.com/white_paper/mca
18.算法分析与设计—智慧树网算法分析与设计工学(08)/计算机类 (0809) 课程介绍 申请学校选课 本课程由多位具有丰富教学经验的教师团队制作,课程对经典的算法策略进行了详细的讲解,通过线上线下结合的方式进行课程的学习,理论与实践结合,在有趣的问题里了解算法的概念,体会算法的美。课程中的经典算法策略在解决实践问题中具有广泛的应用。 学分http://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/1000011040/192999/