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時間：2024年12月27日（星期五）上午9點30分至11點10分

地點：厚德樓A101

主辦單位：廣東省計算機學(xué)會軟件工程專業(yè)委員會

承辦單位：中山市計算機學(xué)會、電子科技大學(xué)中山學(xué)院計算機學(xué)院

協(xié)辦單位：電子科技大學(xué)中山學(xué)院科學(xué)技術(shù)協(xié)會、電子科技大學(xué)中山學(xué)院大學(xué)科技園

報告題目1：微計算——提高人工智能效率的方法

主講人：黃翰

報告摘要：

智能優(yōu)化算法是一種重要的人工智能方法，常用于求解復(fù)雜黑盒優(yōu)化問題。本報告將從算法性能本質(zhì)出發(fā)，講述算法性能提升的根本原因與關(guān)鍵要領(lǐng)，介紹微搜索算法機理與機制：通過確定優(yōu)化問題的有效決策子集，調(diào)整算力的合理分配，從而實現(xiàn)微小范圍的有效搜索，最終求得問題的最優(yōu)解或者高質(zhì)量的可行解。報告將基于該算法思想分析遺傳算法、粒子群優(yōu)化、差分進化、蟻群優(yōu)化等智能優(yōu)化算法的微搜索假設(shè)與性能本質(zhì)，總結(jié)探討進化計算方法性能分析的一些誤區(qū)。最后，報告將介紹微搜索算法思想在工業(yè)軟件、軟件工程、計算機視覺與數(shù)字物流等領(lǐng)域的應(yīng)用。

主講人簡介：

黃翰，男，博士，華南理工大學(xué)軟件學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，國家級青年人才項目入選者，兼任國際學(xué)術(shù)期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation(IF: 14.3)、Complex&Intelligent Systems(IF: 5.8)以及IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence(IF: 5.3)副編、中國仿真學(xué)會智能仿真優(yōu)化與調(diào)度專委會副主任、中國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會大數(shù)據(jù)與人工智能專委會副秘書長、大數(shù)據(jù)與智能機器人教育部重點實驗室副主任、廣東省本科高校軟件工程專業(yè)指導(dǎo)委員會主任委員、廣東省數(shù)學(xué)會金融與人工智能專業(yè)委員會副主任委員、廣東省財稅大數(shù)據(jù)重點實驗室信息技術(shù)咨詢專家組組長、廣東省運籌學(xué)會物流分會副會長、廣東省計算機學(xué)會軟件工程專業(yè)委員會秘書長、廣東保險業(yè)咨詢專家、廣東省計算機學(xué)會第十一屆區(qū)塊鏈專委會副主任、廣州工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會副主任、廣東省大數(shù)據(jù)與計算廣告工程技術(shù)研究中心技術(shù)委員會主任，CCF杰出會員和IEEE高級會員；主持國家級和省部級重大項目等共10多項課題；出版著作2部《智能算法理論與實踐》和《進化算法時間復(fù)雜度分析的理論、方法與工具》；以第一作者或通訊作者身份在IEEE TCYB、IEEE TETC、IEEE TSE、IEEE TEVC、IEEE TIP、IEEE TFS和《中國科學(xué)》等專業(yè)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文80多篇，代表作入選ESI；申請國家發(fā)明專利63項，授權(quán)國家發(fā)明專利41項，申請PCT 16項，授權(quán)美國發(fā)明專利7項；以第一完成人制定了《無源碼的白盒化測試標準》全國團體標準；獲中國專利優(yōu)秀獎（排名第一）、廣東省科技進步一等獎、廣東省自然科學(xué)二等獎、中國仿真學(xué)會優(yōu)秀論文獎和中國圖形圖像學(xué)會科技進步二等獎等；長期致力于智能算法的理論、應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的研究。

報告題目2：面向開放場景的視覺感知與生成

主講人：李冠彬

報告摘要：

近年來，大規(guī)模視覺語言預(yù)訓(xùn)練模型在零樣本識別、開放場景視覺識別以及視覺語言多模態(tài)匹配任務(wù)中取得了顯著的性能突破，并表現(xiàn)出了極高的潛能和優(yōu)勢。視覺感知、理解與生成的研究技術(shù)關(guān)注點也逐漸由針對封閉場景的單一任務(wù)模型設(shè)計及訓(xùn)練算法優(yōu)化拓展到以大模型提示微調(diào)和適配器設(shè)計為代表的大規(guī)模開放場景視覺感知、理解與生成算法設(shè)計。在感知、理解與生成模型的泛化性研究上，也逐漸由跨數(shù)據(jù)分布泛化魯棒性推廣到跨任務(wù)泛化性的研究。本報告將介紹開放場景視覺感知、理解與生成的定義及常見的技術(shù)實現(xiàn)范式，并探討面向開放場景視覺感知、理解與生成任務(wù)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，介紹相關(guān)的經(jīng)典工作及研究方法，展示本團隊在該方向取得的階段性研究成果。希望通過本次課程講座能和大家共同探討面向開放場景視覺感知、理解與生成前沿研究課題和技術(shù)創(chuàng)新思路。

主講人簡介：

李冠彬，中山大學(xué)計算機學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，國家優(yōu)秀青年基金獲得者。主要研究領(lǐng)域為跨模態(tài)視覺感知、理解與生成。 迄今為止累計發(fā)表CCFA類/中國科學(xué)院一區(qū)論文150余篇，Google Scholar引用超過12000次。曾獲得吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎、ACM中國新星提名獎、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會科學(xué)技術(shù)一等獎、ICCV2019最佳論文提名獎、ICMR2021最佳海報論文獎等榮譽、入選CVPR2024最佳論文候選。主持了包括國自然優(yōu)青、面上、青年、廣東省杰青、CCF-騰訊犀牛鳥科研基金、華為Mindspore學(xué)術(shù)基金、美團北斗科研合作基金等10多項科研項目。擔任CSIG青工委副秘書長、CCF YOCSEF廣州主席、廣州計算機學(xué)會副秘書長、VALSE執(zhí)行副主席等。擔任CVPR、ECCV、AAAI等頂級會議領(lǐng)域主席（AC）或高級程序委員。擔任The Visual Computer編委，獲得8項CVPR、NeurIPS、ACM MM等國際頂級會議競賽冠軍。

計算機學(xué)院

2024年12月23日

初審（一審）：鄒昆

復(fù)審（二審）：劉溫馨

終審（三審）：賀金龍