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  3. 中國人工智能學會機器學習專委會西部行


    文章來源:石河子大學????發布時間:2021-09-26????瀏覽次數:10

      一、會議時間:2021年9月30日上午9:30

      二、會議地點:石河子大學北區會堂學術交流中心(線下)

             騰訊會議號:574 286 682(線上)

      三、主辦單位:中國人工智能學會機器學習專委會

             石河子大學科協

             國家遙感中心新疆兵團分部

      四、承辦單位:石河子大學信息科學與技術學院

             空間信息獲取與應用國地聯合實驗室

      五、主題報告

      題 目 一:基于機器學習的腦影像分析與應用

      報 告 人:張道強教授

      報告摘要:簡要介紹我們近幾年在基于機器學習的腦影像/腦網絡智能分析與應用方面的相關工作,主要包括磁共振(MR)圖像快速重建、多圖譜MR圖像分割、腦連接網絡分析等,以及在腦疾病早期診斷、影像遺傳學、腦認知與腦解碼中的應用。

      題 目 二:高光譜遙感圖像目標檢測算法研究

      報 告 人:史振威教授

      報告摘要:遙感是對地觀測的“千里眼”,而高光譜是識別地物屬性的“身份證”,高光譜遙感圖像目標檢測是利用已知的目標光譜信息在高光譜遙感圖像中對感興趣的目標進行檢測、定位的技術,在軍事和民用方面都具有廣泛的應用。然而受成像分辨率和成像質量的影響,高光譜目標檢測通常面臨目標光譜變化、背景噪聲干擾、微亞像素難以檢測的問題。報告將嘗試解決這些問題的思路進行探討,包括利用目標稀疏性,構造全變分函數,多層背景壓制等算法方面的研究。

      題 目 三:面向高效標注的醫療圖像智能分析

      報 告 人:史穎歡博士

      報告摘要:近年來,醫療圖像智能分析引起了國內外研究者的廣泛關注。傳統方法在標注數量充足且質量可靠時表現優異。考慮到醫療圖像標注方式困難、標注成本較高等客觀因素,本報告將探討近年來面向高效標注的醫療圖像智能分析方法的進展,并介紹研究組的若干初步嘗試。

      題 目 四:面向分布外樣本的半監督學習研究

      報 告 人:李宇峰博士

      報告摘要:半監督學習利用未標記數據來提高模型泛化性能,有效減少標注代價。然而,當訓練和測試數據包含來自未知分布的示例時,學習算法往往會失敗。分布外樣本成為在實際任務中部署學習模型的一個挑戰。以往的研究主要集中在監督或無監督情景,而對半監督情景的研究仍然有限。本次報告將介紹半監督學習在該方面的初步嘗試。

    媒體石大

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