題目一：腦電網絡構建及其信息挖掘

内容簡介：大腦通常是以網絡的形式來對認知過程中的信息進行加工處理，腦網絡分析能夠有效對腦區間的信息作用關系進行有效的度量。腦電由于其具有的高時間分辨率，基于腦電的網絡分析能夠有效刻畫大腦的動态信息加工網絡機制。然而，腦電網絡分析很大程度上受到了腦電固有的如低空間分辨率、低信噪比以及容積效應的影響，導緻了腦電網絡分析的推廣和應用。本報告将介紹如何從新的數學空間和新的信号空間分别發展相應的腦電網絡分析方法以應對上述腦電信号所固有的缺陷，并結合幾個應用，介紹如何發展相應的方法挖掘大腦網絡信息，以實現對相關認知過程信息加工機制的理解和疾病的輔助診斷評估。

報告人：電子科技大學  徐鵬  教授

報告人簡介：生命科學與技術學院教授, 國家優秀青年基金獲得者，教育部新世紀優秀人才。2006年獲得電子科技大學博士學位，2007-2009年美國加州大學洛杉矶分校博士後。一直專注于電生理的時-空信息挖掘以及在認知臨床等方面的應用研究，在包括Cerebral Cortex, Neuroimage, IEEE TCYB, IEEE TBME, IEEE TNSRE，Neural Networks以及Journal of Neural Engineering等本領域權威期刊發表SCI論文100餘篇，申請獲批國家發明專利5項，獲批軟件著作權6項，獲得教育部自然科學一等獎1次(排名4)，2012年入選教育部新世紀優秀人才計劃，2015年獲得國家自然基金優秀青年基金資助，醫學神經工程分會委員。主持了包括自然基金優秀青年基金、重點項目、國際地區合作以及科技部863、重點研發計劃子課題等項目多項。

題目二：腦機接口中的遷移學習

内容簡介：腦機接口是人腦與外部設備直接交互的通道。因為個體差異和腦電信号的非平穩性，腦機接口系統使用前需校準，費時費力。遷移學習是減少甚至消除腦機接口校準的有效手段。本報告将介紹腦機接口中遷移學習的一些新進展。

報告人：華中科技大學  伍冬睿  教授

報告人簡介：人工智能與自動化學院教授博導，圖像信息處理與智能控制教育部重點實驗室副主任，國家海外青年高層次人才。主要研究方向為腦機接口、機器學習、計算智能、情感計算。出版學術專著一部，發表論文160餘篇，谷歌學術引用7700餘次。獲USERN形式科學獎（2020），湖北省傑青（2020），IEEE 機電一體化與自動化會議最佳論文獎（2020），IEEE系統、人和控制論學會首屆青年科學家獎(2017)，北美模糊信息處理學會首屆青年科學家獎(2014)，IEEE模糊系統彙刊最佳論文獎(2014)，IEEE計算智能學會最佳博士論文獎(2012)。指導學生獲得2019和2020中國腦機接口比賽技術賽一等獎。現任IEEE SMC學會助理副主席和eNewsLetter主編(2021-2023)，IEEE模糊系統彙刊(IF=9.518)副編(2011–2018; 2020-)，IEEE人機系統彙刊(IF=3.374)副編(2014–)，IEEE計算智能雜志(IF=9.083)副編(2017–)，IEEE神經系統和康複工程彙刊(IF=3.340)副編(2019–)，中國人工智能學會智能技術彙刊青年編委(2020-)。

時  間：2021年7月8日（周四）上午9：00始

地  點：騰訊會議  會議ID：895 334 592

會議鍊接：https://meeting.tencent.com/s/RQaVxbEWAF5i

熱烈歡迎廣大師生參加!

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2021年7月2日