中国人工智能学会机器学习专委会西部行


文章来源:石河子大学发布时间:2021-09-26浏览次数:10

  一、会议时间:2021年9月30日上午9:30

  二、会议地点:石河子大学北区会堂学术交流中心(线下)

         腾讯会议号:574 286 682(线上)

  三、主办单位:中国人工智能学会机器学习专委会

         石河子大学科协

         国家遥感中心新疆兵团分部

  四、承办单位:石河子大学信息科学与技术学院

         空间信息获取与应用国地联合实验室

  五、主题报告

  题 目 一:基于机器学习的脑影像分析与应用

  报 告 人:张道强教授

  报告摘要:简要介绍我们近几年在基于机器学习的脑影像/脑网络智能分析与应用方面的相关工作,主要包括磁共振(MR)图像快速重建、多图谱MR图像分割、脑连接网络分析等,以及在脑疾病早期诊断、影像遗传学、脑认知与脑解码中的应用。

  题 目 二:高光谱遥感图像目标检测算法研究

  报 告 人:史振威教授

  报告摘要:遥感是对地观测的“千里眼”,而高光谱是识别地物属性的“身份证”,高光谱遥感图像目标检测是利用已知的目标光谱信息在高光谱遥感图像中对感兴趣的目标进行检测、定位的技术,在军事和民用方面都具有广泛的应用。然而受成像分辨率和成像质量的影响,高光谱目标检测通常面临目标光谱变化、背景噪声干扰、微亚像素难以检测的问题。报告将尝试解决这些问题的思路进行探讨,包括利用目标稀疏性,构造全变分函数,多层背景压制等算法方面的研究。

  题 目 三:面向高效标注的医疗图像智能分析

  报 告 人:史颖欢博士

  报告摘要:近年来,医疗图像智能分析引起了国内外研究者的广泛关注。传统方法在标注数量充足且质量可靠时表现优异。考虑到医疗图像标注方式困难、标注成本较高等客观因素,本报告将探讨近年来面向高效标注的医疗图像智能分析方法的进展,并介绍研究组的若干初步尝试。

  题 目 四:面向分布外样本的半监督学习研究

  报 告 人:李宇峰博士

  报告摘要:半监督学习利用未标记数据来提高模型泛化性能,有效减少标注代价。然而,当训练和测试数据包含来自未知分布的示例时,学习算法往往会失败。分布外样本成为在实际任务中部署学习模型的一个挑战。以往的研究主要集中在监督或无监督情景,而对半监督情景的研究仍然有限。本次报告将介绍半监督学习在该方面的初步尝试。

媒体石大

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