【预告】CSIG图像图形中国行—南京邮电大学站将于9月24日举行

2022 年 9 月 22 日 中国图象图形学学会CSIG

一、活动简介

“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了90余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由南京邮电大学与南京信息工程大学联合承办，交流主题为“人工智能的前沿方法和应用”。

主办：中国图象图形学学会（CSIG）

承办：南京邮电大学
南京信息工程大学
时间：2022年9月24日（星期六）14:00-17:30
地点：江苏省南京市玄武区中山东路307号钟山宾馆（江苏省会议中心）主楼307会议室

二、执行主席

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刘青山教授

现任南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院院长、教授、博士生导师，先后荣获江苏省科学技术（基础类）一等奖、教育部自然科学二等奖、中国电子学会自然科学一等奖和中国计算机学会自然科学二等奖等。兼任中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会计算机视觉专委会副主任、中国图形图像学会学术工委主任、江苏省人工智能学会副理事长等。

三、特邀专家

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马利庄教授

个人简介： 博士，上海交通大学特聘教授、华东师范大学特聘教授，上海交大人工智能研究院副院长，中国青年科技奖、国家教育部科技进步二等奖、上海市科技进步特等奖（排名第一）、一等奖获得者，国家“百千万人才工程”国家级人选。担任中国图象图形学学会理事、动画与数字娱乐专委会主任，中国人工智能学会理事、智能创意与数字艺术专委会副主任；计算机学会CAD&CG专委会副主任。承担国家863、重大专项课题、自然科学基金重点等重要项目20多项，在国内外重要学术刊物上发表论文300多篇，包括TPAMI、CVPR、TIP等，在人脸识别、行为姿态分析等数据集刷新十多项世界纪录。
报告题目：人工智能新型社会实验与治理方法研究与应用示范
报告摘要：智能化进程快速推动人机互动泛在化，不断改变政治、经济等领域的社会人文形态，以科学决策与前瞻研究应对人工智能技术带来的社会变革具有重大现实意义。本次报告聚焦人工智能新型社会实验，采用虚实融合的实验策略，构建基于策略、时序分解的人机混合元决策模式，通过博弈论的群体智能仿真方法，实现外界反馈、实体交互的决策因果溯源，建立建全人工智能社会风险评估指标体系和评估工具；研究身份识别和深度安全技术，提供人工智能潜在风险治理的必要技术手段，形成上海特色的治理方案。

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薛建儒教授

个人简介：西安交通大学教授。主要研究领域包括计算机视觉、模式识别与机器学习、无人驾驶与混合增强智能等，研究成果曾获国家自然科学二等奖和国家技术发明二等奖，在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等会议和T-PAMI、TIP期刊上发表论文多篇，曾获ACCV2012最佳应用论文奖和IEEE智能交通学会杰出研究团队奖。
报告题目：开放、动态交通场景下自主驾驶的探索与实践
报告摘要：自动驾驶在人工智能与机器人领域备受关注。然而，实现完全自主的自动驾驶系统依然面临着诸多不确定性、脆弱性和开放性问题，本报告结合团队在无人车上多年实践与探索，探讨交通场景理解、情境预测与驾驶决策的难点问题，并介绍研究团队在无人车自主定位、考虑交通参与者行为预测的驾驶策略学习等问题的研究进展。

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徐明亮教授

个人简介：郑州大学教授、博士生导师，计算机与人工智能学院、软件学院院长，国家超级计算郑州中心副主任。主要学术兼职包括：中国人工智能学会青年工作委员会副主任委员、中国电子学会虚拟/增强现实技术与产业分会副主任委员、中央军委科技委十三五某领域主题专家组成员/十四五某重大领域总体专家组成员等。近年来主持国家自然科学基金优青/重点项目、国家科技支撑计划、国家重点研发计划课题、国家重点专项（国防）等国家级民口、军口项目10余项，以及企业重大横向等其它各类项目30余项，在ACM/IEEE系列汇刊、CVPR、ICCV、IJCAI等国际重要学术期刊与会议发表论文100余篇，提出人机虚实融合智能、超视限感知计算等创新理论，研制了航保作业规划系统、新型非视域成像仪器、工业质检服务平台等多套自主软件与装备，产生较好的经济、社会和国防效益。
报告题目：工业智能质检
报告摘要：工业智能质检技术与装备在保障制造业高质量发展中发挥着不可替代的关键作用，体现了国家战略与技术融合的双重叠加效应。报告围绕工业智能质检技术的产业化应用落地实践，从背景与国家需求、实验床科学装置、关键技术与进展三方面汇报团队近年来的相关工作。

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方玉明教授

个人简介：江西财经大学信息管理学院院长，教授，博导，长期从事多媒体信息处理，计算机视觉等方面研究，获2020年江西省自然科学奖一等奖，主持国家自科基金重点项目、优青项目和面上项目、科技部新一代人工智能重大项目课题等项目/课题10余项，发表中国计算机学会推荐A类期刊/会议和IEEE汇刊高水平论文70余篇，学术成果被谷歌学术引用6000余次，担任多媒体处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Multimedia等多个国际学术期刊编委，入选2020和2021年爱思唯尔中国高被引学者。
报告题目：面向自然失真的图像质量评价理论与方法
报告摘要：介绍图像质量评价主要分类与方法，概述最近几年来面向自然失真的图像质量评价相关进展，进一步，介绍本团队近年来在该领域的一些研究工作以及未来的发展趋势。

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袁晓彤教授

个人简介：南京信息工程大学教授，博导，江苏省大数据分析技术重点实验室副主任。主要研究方向为机器学习、图像处理、AI+气象等。在国内外高水平期刊（包括IEEE-TPAMI, IEEE-TIT，JMLR等）和会议（包括NeurIPS, ICML, COLT, CVPR等）上发表论文100余篇。主持承担了国家自然科学基金优秀青年基金、联合基金等项目，入选江苏省高校优秀科技创新团队和江苏省双创人才。研究成果获得江苏省科学技术一等奖、教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖等科研奖励。
报告题目：随机模型优化算法与应用
报告摘要：基于随机模型的优化方法近年来成为机器学习领域一类新兴的优化范式。不同于传统随机梯度优化方法所采用的线性模型逼近方式，随机模型优化方法采用更加精确的非线性模型对随机样本上的损失函数进行逼近寻优，在保证收敛速率相当的同时，通常具有更好的步长选择鲁棒性和迭代稳定性，在相位恢复、神经网络训练等非光滑和弱凸优化问题中得到了良好的应用。本次报告主要介绍我们在随机模型优化算法和应用方面的研究进展，包括随机模型优化算法在光滑问题中的改进收敛分析以及相关理论方法在少样本元学习、异构联邦学习等问题中的拓展与应用等。

四、会议流程