内容簡介：大模型席卷各個領域，利用大模型來解決優化問題的工作也越來越多，從連續問題到組合優化、從單目标問題到多目标問題、從讓大模型直接生成解到讓大模型設計優化算法都有學者進行了嘗試，顯示了大模型在優化上的潛力與問題。進化算法作為解決優化問題的經典方法不可避免地與大模型結合了起來，學者們也已嘗試各種結合方式。如何發揮進化算法地優勢，釋放大模型的在解決優化問題上的潛力，是優化方向需進一步探索的問題。本報告對大模型在優化問題上的工作進行回顧，并介紹如何将大模型、進化算法、領域知識結合，來實現面向複雜網絡的優化方法自動設計。

報告人：劉靜

報告人簡介：西安電子科技大學廣州研究院副院長、二級教授、博士生導師。長期從事智能優

化，複雜網絡系統認知、預測與調控，時間序列分析，計算機視覺領域的研究工作，已合作出版專著4部、發表國際期刊論文160餘篇、國際會議論文100餘篇。2015-2020任人工智能領域頂級期刊《IEEE Trans. Evolutionary Computation》副編，2017-2018任IEEE智能計算學會湧現科技技術委員會主席。已主持多項國家級、省部級科研項目。2013年作為第三完成人獲得國家自然科學二等獎，2014年獲得吳文俊人工智能科學技術創新二等獎（個人獎），2015年入選國家級青年人才，2018年入選國家級人才，同年被批準為享受國務院特殊津貼專家。

題目二：面向事件相機的感光芯片設計及異步信号智能處理

内容簡介：高質量影像數據是我們認知世界的重要手段。面對遠距離、高速運動、遮擋隐匿的目标探測挑戰，如何能看得清、抓得住、辨得明，是當前面臨的巨大挑戰。傳統光學成像分辨率高，但動态範圍小、成像速度慢，無法滿足探測需求。為此，本項目颠覆傳統積分感光成像模式，設計基于能量差分的動态感光芯片，研制動-靜雙模态異構混合的感光微系統，重點突破感光芯片設計時的物理空間與成像時間約束，實現兼具高分辨、大動态、高幀率的感光；進一步地，針對混合微系統輸出的雙模異構信号，研究基于時空關聯去噪的信号質量增強，設計基于動-靜雙模協同重構的異構信号融合方法，重點突破目标成像質量差、檢測識别難的問題，可用于智能制造、智慧交通、安防監控等領域。

報告人：吳金建

報告人簡介：西安電子科技大學教授、博士生導師，國家優秀青年基金獲得者。分别于2008

年、2014年獲得西安電子科技大學學士、博士學位，2019年破格晉升教授。獲國家自然科學二等獎、陝西省自然科學一等獎、陝西省青年拔尖人才、教育部霍英東青年基金等。面向人工智能國家戰略及重大需求，長期從事仿生成像、智能信号處理等方面的理論和應用研究。主持國家重點研發/173/166等重點項目課題、國家自然基金項目、教育部聯合基金項目等多項課題，開發出多套仿生成像及智能信息處理系統并交付使用。已發表相關學術論文百餘篇，獲IEEE電路與系統旗艦會議ISCAS2013“最佳學生論文獎”、國際人工智能大會CICAI2021“最佳學生論文提名獎”等。

題目三：基于Transformer框架的多模态學習

内容簡介：使用深度神經網絡對視覺、語言等不同模态信息進行統一建模的多模态深度學習是近年來的研究熱點，在跨媒體檢索、視覺内容描述、視覺問答等典型的多模态深度學習任務上均取得了顯著的進展。得益于深度自注意力網絡模型Transformer和預訓練方法BERT在自然語言領域的快速發展，多模态深度學習的研究逐漸由各個任務“分而治之”向“通用統一”的方向演變，即使用單個框架适配多種類型不同的多模态任務。本報告首先對多模态深度學習發展過程中的代表性工作進行簡要介紹；然後對當前基于Transformer框架的多模态深度學習領域的三類代表性方法：基于多模态多任務聯合學習、多模态神經架構搜索、多模态預訓練的若幹代表性工作進行詳細介紹；最後，對通用多模态深度學習未來的發展進行展望和反思。

報告人：俞俊

報告人簡介：哈爾濱工業大學（深圳）智能科學與工程學院院長、教授、博士生導師，國家傑

出青年基金獲得者。主要研究方向為跨媒體分析技術。相關工作發表于SCI源期刊論文100餘篇，包括ACM彙刊與IEEE彙刊及CCF A類會議40餘篇。論文的Google Scholar引用次數18000+ 次。10餘篇論文入選ESI高被引/熱點論文；近年來主持國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目等，2015、2016、2017連續獲得IEEE TMM、TIP、TCYB最佳論文獎，2018年教育部自然科學二等獎，2021年浙江省自然科學一等獎。擔任多個國際期刊的副編輯。

時  間：2024年10月22日（周二）下午15：00開始

地  點：南海樓338室

熱烈歡迎廣大師生參加!

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2024年10月21日