学会动态丨2018第一届全国智能技术与服务学术论坛在江苏理工学院成功举办

2018年6月2日-3日，第一届全国智能技术与服务学术论坛在江苏常州隆重开幕。作为中国智能技术与服务研究领域的IT盛会，本次论坛由中国人工智能学会（CAAI）主办，中国人工智能学会智能服务专委会与江苏理工学院联合承办，江苏省人工智能学会、常州市计算机学会、常州工学院和江苏万和系统工程有限公司协办。论坛参会人员315人，覆盖全国17个省市，46所高校，15个科研院所和公司。

第一届全国智能技术与服务学术论坛聚焦教育大数据挖掘、医疗大数据的智能服务技术、强化学习、图像分析、场景识别、视觉大数据搜索识别、三维形状分析、智慧旅游、智能探索式数据分析等重要议题，与会专家就最新学术成果、发展趋势、关键技术和主要战略等问题进行深入的交流和研讨。

开幕式：抓住大数据发展契机 共商人工智能发展大计

江苏理工学院校党委副书记汤建石研究员主持开幕式

论坛首先由江苏理工学院校长朱林生教授作开幕式致辞。朱校长展望了人工智能技术在国家战略发展中的重要意义，并在此基础上表达了对本次论坛的美好祝福以及希望各位专家学者常来江苏理工学院交流和指导的愿望。

江苏理工学院校长朱林生教授致辞

CAAI常务副理事长杨放春教授解读了人工智能的实质内涵，发出谱写中国人工智能事业发展新篇章的倡议。

CAAI常务副理事长杨放春教授致辞

江苏省人工智能学会副理事长、南京大学高阳教授表示，CAAI首次与江苏地方高校共同举办学术论坛，这种深度融合有助于人工智能技术及智能服务理念的推广。

江苏省人工智能学会副理事长、南京大学高阳教授致辞

CAAI智能服务专委会副主任、中国科学技术大学陈恩红教授认为，论坛的举办意义深远，兼顾时代发展和江苏理工学科建设发展的需求。

智能服务专委会副主任

中国科学技术大学陈恩红教授致辞

CAAI智能服务专委会主任、北京邮电大学杜军平教授在发言中提到中国人工智能学会智能服务专委会多年来一直致力于加强智能服务领域的学术研究, 自2015年起先后在北京、焦作和广州召开了三届中国智能技术与大数据会议(CITBD),每次大会与会人员200余人,有力推动了智能服务技术的推广和普及。她同时对江苏理工学院高度重视、精心准备本届论坛表示诚挚谢意。

智能服务专委会主任、北京邮电大学杜军平教授致辞

第一届全国智能技术与服务学术论坛合影

报告会：了解智能服务技术前沿发展趋势 掌握最新实用技术

大会邀请了国家“千人计划”特聘教授、国家杰出青年基金获得者、国家优秀青年基金获得者等9位知名专家作特邀报告，分享了智能技术与服务领域的基础理论研究、最新实用技术和前沿发展趋势等。

国家杰出青年基金获得者、中国科学技术大学陈恩红教授报告的主题是“教育大数据挖掘方法与应用”。他从现有的教育大数据处理模型很难从海量、稀疏、高噪的学生学习数据中准确分析出学生的学业水平和试题特征谈起，介绍了如何以教学过程中涉及的试题、学生、教师为对象，通过结合数据挖掘技术和教育方面的领域知识，开展面向智慧教育的数据挖掘技术研究，从而帮助提高学生的学业水平、辅助教师教学等。

陈恩红教授以“教育大数据挖掘方法与应用”为题作报告

中国科学院自动化研究所张文生研究员以“健康医疗大数据时代的智能服务技术”为题，介绍了健康医疗大数据深度分析和临床应用面临的认知计算瓶颈，并从智能问医生角度剖析健康医疗大数据服务于医学科学研究和辅助于临床医生诊疗遇到的智能服务难题，思考和分析认知计算框架、典型应用案例，讨论认知计算解决智能问医生的关键技术，提出了认知计算应用于健康医疗产业值得关注的问题。

张文生研究员以“健康医疗大数据时代的智能服务技术”为题作报告

江南大学吴小俊教授以“鉴别性稀疏与低秩表示及其应用”为题，首先介绍了稀疏表示和低秩表示以及国内外的典型工作，在此基础上介绍了课题组在基于稀疏表示和低秩表示的特征抽取方面的工作以及在图像分析、图像识别和跨模态检索等方面的应用。

吴小俊教授以“鉴别性稀疏与低秩表示及其应用”为题作报告

南京大学高阳教授报告的主题是“强化学习的前世今生”。他从强化学习的技术基础和算法发展历程谈起，分析了强化学习的特点以及发展过程中仍然面临的一系列挑战性问题，如函数估计强化学习、关系强化学习、层次强化学习、逆强化学习和多智能体强化学习等，并探讨未来强化学习的研究热点、研究方法和关键性应用。

高阳教授以“强化学习的前世今生”为题作报告

中国科学院计算所蒋树强研究员作了题为“面向多模态智能服务的视觉场景理解与描述”的报告，他介绍了视觉场景理解与描述的研究现状，分析了物体关系这种深层次的视觉关联关系对视觉场景理解与描述的作用，对场景识别、视觉关系检测和指示表达等最新研究工作进行了介绍。

蒋树强研究员以“面向多模态智能服务的视觉场景理解与描述”为题作报告

厦门大学纪荣嵘教授以“紧致化视觉大数据分析系统”为题，介绍了视觉大数据搜索识别系统中的紧凑性问题。通过引入大规模无监督排序信息，学习排序敏感的哈希码，以保持原始高维特征空间中的检索信息。介绍了面向特定任务（人脸和视觉场景解析）的深度网络级联压缩模型与加速模型，并将该研究在腾讯\滴滴\华为等视觉产品中的实际应用进行了展示。

纪荣嵘教授以“紧致化视觉大数据分析系统”为题作报告

北京工商大学李海生教授以“非刚性三维形状分析与检索”为题，介绍了非刚性三维形状分析的两个发展趋势：一是探索模型的内蕴属性，设计辨别力更强的手工特征；二是利用深度学习技术自动提取特征，同时满足较低的计算复杂度，并介绍了课题组在非刚性三维形状分析与检索方面的一些工作，包括基于内二面角统计分布直方图的三维形状特征提取技术等。

李海生教授以“非刚性三维形状分析与检索”为题作报告

北京邮电大学杜军平教授以“面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理”为题，从四个方面介绍了课题组的工作，包括基于群智感知的智慧旅游系统总体架构及信息感知方法；跨媒体旅游大数据的语义学习和内容识别；跨媒体旅游大数据挖掘与基于群智感知的游客行为与突发事件预测；面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理系统的实现等。

杜军平教授以“面向智慧旅游的跨媒体大数据智能分析与处理”为题作报告

复旦大学王晓阳教授的报告主题是“Supporting Smart Exploratory Data Analysis”。他指出数据分析正在经历两个变化：一是分析中使用的数据正在从主要特定领域的数据变为多个不熟悉的数据源; 二是数据分析从业人员从计算机科学家或统计学家和其他技术专家转变为应用领域的专家。因此，如何提供能够帮助用户进行分析任务的智能工具已成为重要的研究课题。

王晓阳教授以“Supporting Smart Exploratory Data Analysis”为题作报告

为了更加深入形象地研究智能技术与服务领域内的前沿问题，大会还以“人工智能研究方法探讨”为题设立了专题讨论环节，由王晓阳教授主持，与陈恩红、张文生、高阳、张军平教授共同分享了人工智能理论与技术飞速发展背景下的相关研究方法，探讨了深度学习等诸多热点问题。

王晓阳教授主持“人工智能研究方法探讨”主题研讨

会议期间于2018年6月2日晚召开了中国人工智能学会智能服务专委会委员会议，智能服务专委会主任杜军平教授总结了去年专委会工作，讨论了2018年的工作安排，并就将于2018年9月15日-16日在重庆大学召开2018第四届全国智能技术与大数据会议的相关事宜进行了讨论。

2018年中国人工智能学会智能服务专委会会议