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江西省人工智能學會
人工智能技術與應用論壇
2020年07月03日
參會方式
請有意參會者按照下列方式進入騰訊會議
會議時間：2020年7月3日·13:30-18:30
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https://meeting.tencent.com/s/wQ8tUAsxIYEO
騰訊會議ID：736 356 806
會議密碼：1234
主辦單位：江西省人工智能學會
承辦單位：華東交通大學信息工程學院（人工智能學院）、江西省車聯(lián)網(wǎng)關鍵技術工程實驗室
支持單位：CCF計算機應用專業(yè)委員會、CCF南昌分部
會 議 流 程
(7月3日)
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13:30-14:30 |
注冊簽到，進入會議室 |
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14:30-14:45 |
江西省人工智能學會理事長、華東交通大學校長羅玉峰教授致辭 |
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14:45-15:15 |
卓力，北京工業(yè)大學教授 深度學習當前的研究熱點與發(fā)展展望 |
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15:15-15:45 |
徐子晨，南昌大學教授 高能效聯(lián)邦學習架構(gòu)設計與遺忘方法 |
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15:45-16:15 |
方玉明，江西財經(jīng)大學教授 移動成像質(zhì)量評價 |
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16:15-16:45 |
王杉，華東交通大學教授 基于深度學習的原礦預選拋廢技術研究 |
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16:45-17:15 |
互動研討 |
14:30-14:45 致辭
羅玉峰，華東交通大學校長
14:45-15:15 特邀報告
卓力，北京工業(yè)大學教授
報告主題：深度學習當前的研究熱點與發(fā)展展望
報告摘要：深度學習是推動人工智能發(fā)展的核心技術之一。目前，深度學習被廣泛應用于自然語言處理、機器視覺、語音處理、工業(yè)控制等各個領域，并取得了遠超過傳統(tǒng)方法的性能。隨著研究工作的不斷深入，各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)不斷涌現(xiàn)。本報告將著重介紹深度學習當前的研究熱點，分析深度學習的局限性，并對深度學習的發(fā)展趨勢進行展望。
15:15-15:45 特邀報告
徐子晨，南昌大學教授
報告主題：高能效聯(lián)邦學習架構(gòu)設計與遺忘方法
報告摘要：講者將從一個現(xiàn)有聯(lián)邦框架展開，討論在現(xiàn)今萬物智聯(lián)場景下，個人隱私數(shù)據(jù)的保護方法與數(shù)據(jù)價值建模的權衡治理，并提出了UFL，一個高能效的聯(lián)邦學習框架，支持主流機器學習框架在邊緣設備上完成數(shù)據(jù)訓練，并從模型角度設計遺忘算法，保護端點的數(shù)據(jù)隱私。在此基礎上，對面向機器學習的系統(tǒng)軟件設計挑戰(zhàn)與未來進行展望。
15:45-16:15 特邀報告
方玉明，江西財經(jīng)大學教授
報告主題：移動成像質(zhì)量評價
報告摘要：近年來，隨著移動智能設備的廣泛普及，移動設備拍攝的視頻圖像占據(jù)了日常社交網(wǎng)絡中視覺大數(shù)據(jù)主要部分，如何有效評價移動成像視覺質(zhì)量并將質(zhì)量評價方法用于優(yōu)化移動成像仍然是多媒體處理領域的難題。本報告將從大規(guī)模移動成像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫構(gòu)建出發(fā)，從主觀質(zhì)量評價和客觀質(zhì)量評價兩方面深入探索移動成像質(zhì)量評價，并展示質(zhì)量評價在成像優(yōu)化中的應用。
16:15-16:45 特邀報告
王杉，華東交通大學教授
報告主題：基于深度學習的原礦預選拋廢技術研究
報告摘要：原礦預選拋廢技術研究，通過在原有的XRT射線智能選礦設備的基礎上，針對鉛鋅礦特性研究選礦機的給料系統(tǒng)、單能XRT礦石圖像分割算法、雙能XRT礦石圖像的新型R值分析算法、基于深度學習理論的含脈礦石分選識別方法等，以探討快速有效的檢測方法，使其對不同的鉛鋅礦石都可達到有效的分選效果。
16:45-17:15 互動研討
執(zhí)行主席
趙軍輝 華東交通大學
執(zhí)行主席
劉志偉 華東交通大學
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