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                            信息科學與工程學院青年學者學術論壇講座預告

                            發布時間:2022-06-03  來源:   查看:次

                            會議時間:2022年6月8日(周三) 15:00—17:00

                            參會人員:信息科學與工程學院科研團隊全體教師,并歡迎廣大師生參加。

                            會議形式: 線下主會場理工樓2120,線上騰訊會議


                            會議簡介:

                            報告1:空中計算:機器人手臂的網絡內控制

                            報告人:王冠

                            報告時間:15:00-15:20

                            內容簡介:可編程數據平面成為云控制機器人的關鍵技術推動者,推動了工業互聯網的發展。網絡內的實時機器人控制方法,將延遲敏感的任務與高層控制和決策過程分開,以允許在非實時環境中部署高層控制器,支持在控制系統中即插即用地部署新的機器人設備,減少了操作和管理成本。

                            報告2:深度主動學習研究

                            報告人:王延斌

                            報告時間:15:20-15:40

                            內容簡介:將主動學習和深度學習結合,使用主動學習來減少樣本標注的成本,同時保留深度學習強大的學習能力。對現有的工作提供一種形式上統一的分類方法,并進行一個全面系統的概述。從應用的角度對深度主動學習的發展進行了分析和總結。最后對DAL中存在的困惑、問題進行了討論,并給出了一些DAL可能的發展方向。

                            報告3:一種綜合樂觀和悲觀偏好的廣義多粒度粗糙集模型

                            報告人:李鋼

                            報告時間:15:40-16:00

                            內容簡介:決策粗糙集模型在不確定性信息處理方面得到了廣泛應用。本報告主要對為什么提出決策粗糙集模型、模型的主要特點以及模型需要解決的關鍵問題進行詳細介紹??偨Y了國內外關于決策粗糙集模型的研究現狀和進展,詳細分析存在的挑戰性問題,并深入探討未來的研究方向。

                            報告4:基于深度學習的人臉表情識別研究及應用

                            報告人:王艷秋

                            報告時間:16:00-16:20

                            內容簡介:人臉表情識別一直是計算機視覺領域研究的熱門方向之一,特別是基于深度學習的人臉表情識別廣泛應用在疲勞駕駛檢測、案件偵破、教師課堂評價等多個領域。提出一種基于深度學習的超分辨率重建的低分辨率表情識別算法,首先將低分辨率人臉表情圖像進行重建,重建后的人臉表情圖像通過基于小尺度卷積核的人臉表情識別算法提取特征,并分類識別,可有效提高表情識別的準確率。

                            報告5:現代移動設備中OTP對本地攻擊者的安全性研究

                            報告人:李靜

                            報告時間:16:20-16:40

                            內容簡介:短信包含一次性密碼(OTPs)是一種廣泛應用于移動應用的身份驗證機制。通過研究移動應用程序基于短信OTPs的認證方案和對“本地攻擊”造成的威脅,揭示了第三方應用程序的漏洞以及移動操作系統自身實現的核心api的一些新的設計和實現缺陷。提出一種新的、更安全的短信認證機制,并通過形式驗證證明了其安全性。

                            報告6:基于機器學習的藥物-靶標相互作用預測

                            報告人:王瑩

                            報告時間:16:40-17:00

                            內容簡介:藥物-靶標相互作用(DTI)的識別是藥物研發領域中的重要難題和人工智能技術交叉融合的熱門方向。報告主要對基于機器學習的DTI預測的基本流程進行介紹,并對利用機器學習預測DTI的研究進行回顧,同時對不同的機器學習方法運用于DTI預測的優缺點進行一個簡單總結,以期對開發更加有效的預測算法和DTI預測的發展提供幫助。

                                                                                                                    科技處

                                                                                                                    信息科學與工程學院

                                                                                                                    2022年6月3日

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