清華大學副教授高躍來北理工信息與電子學院進行學術交流
發布日期：2019-10-25 供稿：信息與電子學院 胡晗 攝影：樊芳芳
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數：
應我校邀請，清華大學副教授高躍于10月25日在北京理工大學信息與電子學院進行學術交流。高躍副教授在10號教學樓317做了題為“超圖結構學習”的學術報告。出席此次會議的有信息與電子學院的十多位教師、博士研究生和碩士研究生。
此次報告主要介紹超圖結構學習的理論及應用。超圖是一種廣義的圖結構，因其具有較強的數據樣本間非線性高階關聯的刻畫和挖掘能力而被廣泛應用于數據分類、檢索等任務中。針對這一技術及其在多領域中的應用，本報告首先介紹基于超圖的學習方法的基本內容，接下來介紹超圖結構的多種建模及優化方法，針對實際應用中存在的數據樣本不平衡、分類代價敏感、數據關聯建模復雜等挑戰，介紹了基于代價敏感信息的超圖學習及動態超圖結構學習方法。第三部分介紹超圖神經網絡模型，最后一部分主要介紹了超圖結構學習在醫學診斷、列車節能自動駕駛等領域的應用。
通過這次學術交流活動，大家受益匪淺，拓展了視野，對邊緣計算、深度學習、空間數據領域的先進技術有了更深入的了解，對選擇研究方向和開展科學研究有很大幫助。
附個人簡介：
高躍博士是清華大學長聘副教授、博士生導師。2012年畢業于清華大學獲得博士學位。2012年至2016年分別于新加坡國立大學和北卡羅來納大學教堂山分校從事計算機及醫學領域研究工作。近年來作為項目負責人承擔國家重點研發計劃、自然科學基金聯合基金重點項目等多項課題，主要研究領域為立體視覺及腦科學，在HBM、MICCAI、CVPR等國際期刊及會議發表論文100余篇，論文引用5000余次，由Elsevier出版視覺計算英文專著兩部，2018及2019年入選科睿唯安高被引科學家。擔任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network及Journal of Visual Communication and Image Representation等多個國際期刊編委。
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