活动预告丨第十七届中国人工智能基础学术年会暨CAAI人工智能基础专委会工作会议将于20日召开

2022年11月20日，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会人工智能基础专委会、计算与随机数学教育部重点实验室、智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室、湖南师范大学联合承办的“第十七届中国人工智能基础学术年会暨CAAI人工智能基础专委会工作会议”将在线召开。本次活动将为关注人工智能的原理、理论、模型、方法与工程等方向的研究人员提供了一个交流的平台。

个人简介：

2003年国家杰出青年基金获得者，2008年中国科学院百人计划入选者。现任中国人工智能学会人工智能基础专业委员会主任。

个人简介：

智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室主任，湖南省芙蓉学者特聘教授，中国人工智能学会人工智能基础专委会副主任。

个人简介：

浙江大学软件所所长，入选2017年度教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，入选第三批国家“万人计划”科技创新领军人才，2012年获得中创软件人才奖，入选2007度教育部新世纪人才支持计划。近五年来在CCF A类国际期刊和学术会议上发表论文100余篇，研究工作获得CCF A类国际会议VLDB 2014、VLDB2019最佳论文奖。作为第一完成人获得中国电子学会科技进步特等奖1项，教育部科技进步一等奖1项，浙江省科学技术一等奖2项；作为学术骨干，获得国家科技进步二等奖2项。

报告题目：大数据智能普适化——技术、平台及生态

近年来人工智能技术蓬勃发展，成为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大的成功。但通过深入分析现有的人工智能应用开发模式，发现其存在着“割裂化、手动化、编程式、专业化”的瓶颈问题，人工智能应用的落地门槛极高。本报告通过回顾关系数据库系统的发展历程，提出了大数据智能普适化平台的概念，并基于此设计了一个新型的新型大数据智能生态系统。进而详细阐述了大数据智能普适化平台的系统架构、技术挑战和关键技术。最后结合具体案例剖析了基于大数据智能普适化平台开发智能应用的过程和效果。

个人简介：

国家自然科学基金杰出青年基金、优秀青年科学基金获得者，湖北省杰青，武汉大学珞珈特聘教授，武汉大学学术委员会委员。现任国家多媒体软件工程技术研究中心主任，武汉大学人工智能研究院常务副院长，多媒体网络通信工程湖北省重点实验室主任。IEEE Senior Member，人工智能领域SCI期刊Neural Networks/Pattern Recognition/ Neurocomputing/Neural Processing Letters等4个SCI一区和二区期刊的编委，《中国图象图形学报》编委。主持国家自科、重点研发计划、省重大专项等项目或课题30余项，其中主持国家自然科学基金7项。湖北省自然科学一等奖（排名第1）；湖北省首届专利银奖。

报告题目：面向肺部疾病的智能影像分析前沿

肺部疾病（如新冠肺炎、肺癌等）是人类健康的主要威胁之一，发展面向肺部疾病的人工智能诊断技术对于提升人类的生存质量具有重大意义。报告人近年来与武汉大学人民医院、上海肺科医院等单位紧密合作，在新冠肺炎早筛与分型、肺癌智能诊断与预后分析等领域开展了一系列研究。在本次报告中，报告人将分享所研发的新冠肺炎智能诊断系统，肺结节检测、肺结节良恶性分类、多模态肺结节良恶性分类、肺部病理切片分析、多模态肺癌预后分析等肺癌智能诊断与预后分析相关的前沿工作。

个人简介：

“智能感知与系统”教育部工程研究中心负责人，入选国家万人计划科技创新领军人才、科技部中青年科技创新领军人才、教育部新世纪优秀人才、浙江省有突出贡献的中青年专家等。先后主持了国家重点研发计划项目、国家自然基金重大仪器项目、国家自然基金重点项目、科技部国际合作重点项目等20 余项目；以第一完成人获浙江省科技进步一等奖、中国专利优秀奖、教育部科技进步二等奖、浙江省科学技术二等奖等奖励；曾任国际期刊IET Image Processing, Neurocomputing等编委。

报告题目：跨学科的图像感知和理解研究

图像感知和理解是计算机视觉研究的核心问题之一，通过本团队承担的国家自然科学基金重大仪器、重点项目等项目，从图像数据的感知、数据处理、数据理解三个层次，来介绍该方向的一些研究进展，阐明光学、计算机科学、电子信息科学、统计学、人工智能等跨学科交叉与融合在推进该领域的重要作用。

个人简介：

北京杰青获得者。主要研究领域包括人工智能、智慧医疗、虚拟/增强现实等。获省部级技术发明奖3项。Siggraph、Pacific Graphics等国际会议程序委员会委员，CAAI Transactions on Intelligent Technology 青年编委。

报告题目：什么是知识——粒计算的观点

人工智能已上升为国家发展战略。人工智能的基础是知识，但什么是知识？人工智能的教科书并没有严格的形式化定义。本报告将从粒计算的角度，介绍知识的定义，以及粒计算对人工智能的贡献。

个人简介：

浙江大学求是特聘教授，博士生导师，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，浙江大学-卢森堡大学高等智能系统与推理联合实验室主任，浙江大学逻辑与认知研究所所长，浙江大学脑机智能全国重点实验室逻辑计算组组长，国家社会科学基金重大项目“新一代人工智能驱动的逻辑学研究”首席专家，国际道义逻辑和规范系统学会、论证的计算模型国际会议、亚洲哲学逻辑国际会议等国际学术组织的指导委员会委员，国际SCI期刊Journal of Logic and Computation ‘AI Logic’ Corner 责任编辑。

报告题目：人工智能、大数据与逻辑推理

推理是人类认识世界、做出判断和决策的基本思维方式。归纳可以从经验案例中产生新知识，溯因可以依据观察事件和已有知识建构因果解释，而演绎则可以从已有知识推出隐含的知识。这三种基本推理形式在大数据驱动的人工智能中也发挥重要作用。此次报告将首先介绍这三种类型的推理及其特点。然后，讨论它们在大数据驱动的人工智能中的主要作用。最后，分析推理在一些相关研究方向存在的挑战性问题和研究进展。

个人简介：

兼任澳门城市大学博士生导师，主要研究方向为人工智能及计算智能、多模态机器学习及优化、深度神经网络、粒计算及其在不确定大数据中应用。目前担任江苏省计算机学会常务理事，江苏省人工智能学会理事， IEEE高级会员，CCF高级会员，CCF人工智能与模式识别专委会委员，CAAI粒计算与知识发现专委会委员，CAAI智能服务专委会委员，江苏省人工智能学会数据挖掘与应用专委会副主任委员，国家自然科学基金重点项目、面青基金评审专家。主持国家自然科学、江苏省自然科学基金、江苏省高校自然科学研究重大项目等各类科研项目15项。研究成果获ICDMA'15最佳学术论文奖，江苏省高等学校科学技术研究成果奖一等奖，江苏省教育教学与研究成果奖三等奖，江苏医学科技奖二等奖等。

报告题目：Granular Computing for Uncertain Big Data and Knowledge Processing

Information granules deliver a suitable level of abstraction thereby reducing a volume of data to be processed. Granular computing aims to find a suitable level of granularity of given problems which can be adjusted according to the degree of fuzziness of the given problem. It can provide a powerful tool for multiple granularity and multiple-view data mining and knowledge discovery. In this talk, we will discuss key concepts and architectures related to the data mining and computational intelligence, information granules and granular computing, and then present two granular feature selection algorithms based on co-evolutionary consensus framework (MapReduce/Spark) for big data. Meanwhile, we discuss two multigranulation fuzzy-rough attribute reduction models. Experimental studies substantiate the effectiveness and accuracy of the proposal algorithms and models to solve big data problems. Furthermore, the proposed algorithms and models can be well applied in large-scale neonatal cerebral cortical surfaces consistent segmentation, which indicates their great potential for brain disorder prediction. Some discussions will be given on the future work and outlook for connecting deep learning with granular computing for big data issues.

个人简介：

大数据智能计算重点实验室副主任，前沿交叉研究院副院长，重庆英才青年拔尖人才。主持国家重点研发计划项目和国家自然基金项目多项。获得中国人工智能学会2020年度优秀科技成果奖，2021年吴文俊人工智能科技进步一等奖。

报告题目：粒球计算：一种高效、鲁棒的、自适应的多粒度计算模型方法

基于王国胤教授提出的多粒度认知计算理论，我们进一步发展出了粒球计算理论方法。该理论使用超球体（粒球）来实现“大范围首先的”人脑认知机制，通过粒球来覆盖和度量样本空间，实现粗粒度的学习输入以及多粒度关系度量，能够自适应地实现高效、鲁棒的人工智能计算模式，并能够自适应地模拟现实世界的多粒度特性。本报告介绍了粒球计算在粒球分类器、粒球粗糙集和粒球模糊集等的最新进展。