報告題目：自適應多模態(tài)融合技術(shù)

報告時間：11月20日（周日）上午09:00-11:00

參會形式：騰訊會議  會議號：912-473-476 會議密碼：1895

報告人簡介：張長青，天津大學智能與計算學部副教授、博士生導師，入選全球高潛力AI華人青年學者榜單。 其主要研究方向為機器學習、計算機視覺、智能醫(yī)療。2017-2018年在北卡羅拉納大學教堂山分校擔任研究員。在IEEE TPAMI/IJCV/NeurIPS/ICLR等期刊和國際會議上發(fā)表論文100余篇，15篇論文單篇引用超過100次，5篇論文入選CVPR/NeurIPS口頭報告或亮點論文，7篇論文入選ESI高被引論文，2篇論文入選ESI熱點論文。Google Scholar引用近6000次。獲得ICME最佳論文等獎勵，受邀為IEEE TPAMI、IJCV、CVPR等多個國際高水平期刊及會議審稿。主持和參與10余項國家自然基金面上項目/重點項目/國家重點研發(fā)計劃項目等國家級項目。

報告摘要：多模態(tài)人工智能技術(shù)正在被廣泛應用到智能醫(yī)療、機器人感知等重要領(lǐng)域。精準、可靠的多模態(tài)機器學習成為支持重要應用的關(guān)鍵技術(shù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)為智能系統(tǒng)提供了豐富信息，使得多模態(tài)智能系統(tǒng)可以“兼聽則明”，提高分類和預測準確性。在許多真實應用中，由于傳感器的不穩(wěn)定性和損壞、場景的動態(tài)變化，造成了關(guān)聯(lián)復雜、低質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)。本報告將介紹如何實現(xiàn)自適應復雜多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合技術(shù)，保證多模態(tài)協(xié)同的穩(wěn)定性和可信性。

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