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中科院计算所王树徽:面向跨媒体关联和语义学习的非线性映射方法研究
2017-09-18 09:13  

 : 面向跨媒体关联和语义学习的非线性映射方法研究

报告人王树徽,中国科学院计算技术研究所,副研究员

 2017919日上午9:00  

 秀山校区逸夫楼202

 全校感兴趣师生

主办单位:计算机科学与技术学院

报告人简介:

      王树徽,中国科学院计算技术研究所副研究员,2006年于清华大学电子工程系获工学学士学位,2012年于中国科学院大学获工学博士学位,2014年于中科院计算所博士后出站。主要研究方向包括跨媒体计算、图像视频理解和异构大数据挖掘,目前发表学术论文近60篇,其中IEEE/ACM汇刊和CCF-A类论文20篇,申请专利4项。主持国家自然科学基金面上、青年项目以及博士后面上、特别项目等课题研究,作为核心骨干参与973863、自然基金重大项目等国家级重大课题的研究,研究成果被广泛应用于多媒体服务、商业智能、大数据挖掘等多个实际商业系统当中。与美国卡内基梅隆大学、美国德州大学圣安东尼奥分校、俄罗斯Innopolis大学、意大利Trento大学、香港大学、微软亚洲研究院、中科院深圳先进院等学术机构的专家学者保持着广泛的交流与合作。曾获中科院院长奖,CCF科学技术奖等奖励。

报告摘要:

      跨媒体具有内在的多种模态、多样属性、丰富语义以及跨平台等特性,数据对象结构迥异、内容多样,亟需有效的方法对跨媒体数据对象的内在复杂关联进行学习和度量。本报告从映射学习角度探讨了跨媒体关联学习研究的技术挑战。针对跨媒体数据高维、模态异构、复杂语义等问题,建立了从参数非线性映射模型到非参数非线性映射模型再到深度非线性映射模型的研究路线,重点介绍局部线性映射集成、相似度高斯隐含变量、非对称跨模态相似度学习等方法,讨论上述非线性跨媒体关联学习方法的基本思想、方法特性和实验现象,最后分析跨模态关联学习研究的发展前景。

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