2023年03月28日
学院教师应邀在大数据分析国际会议做特邀报告
人工智能与先进计算学院李华康副教授、苏炯龙副教授和马茹福副教授，于2023年3月4日参加了第八届大数据分析国际会议，做了特邀报告。
Associate Professor Huakang Li, Jionglong Su and Md Maruf Hasan from the School of AI and Advanced Computing gave invited presentations at the 8th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA) Conference, on March 4th, 2023.
李华康副教授分享的报告，以产业应用为背景，从文本挖掘的数据采集、预处理，到利用数据挖掘算法或工具从非结构化文本文档中提取有意义的模式或知识的过程展开。以实际项目作为案例，介绍文本中蕴含的学习者认知、行为和情感等信息的深度挖掘和分析方法，解释学术研究和产业应用之间存在的不同问题和现象。并指出在大数据支持下的文本挖掘模型需要考虑数据体量和识别算法等核心工业要素，在有限的资源中取得多方认同的产业效果。
苏炯龙副教授在受邀演讲中提到，结肠息肉是从肠道粘膜表面突出到肠腔的息肉状病变，通常依靠电子肠镜返回的影像进行诊断。在临床诊断过程中，结肠息肉这类病灶形状大小呈多样性，病灶处无明显视觉差异且病灶边界模糊，这对神经视网模型的精准度要求很高。苏炯龙副教授提出SSFormer这一基于Transformer架构的神经网络模型与卷积神经网络（CNN）不同，SSFormer采用了拥有全局感受野的Transformer架构进行主干网络建模，以提高模型远距离依赖特征和全局低频特征的提取能力从而提高了模型的整体泛化性，克服了卷积算子的全局视野缺失和权重共享机制所带来的模型缺陷。同时，SSFormer提出了PLD解码器，用于金字塔Transformer主干网络以强调浅层主干的局部特征并以此约束和引导深层网络中的全局和弥散特征，从而使模型快速地得到准确的预测结果。此模型在众多息肉分割基准、病灶分割基准和细胞分割基准中均取得了非常优异表现。
马茹福副教授发表了关于“数据科学促进人类合作、社会公益和全球和平”的演讲。他谈到数据科学帮助促进社会公益和全球和平，它使用数据分析、人工智能、知识工程和机器学习技术来解决影响世界各地的社会、经济、环境和全球挑战。随着数据科学的不断发展，人们必须继续致力于社会公益原则，并继续寻找新方法来应对这个时代最紧迫的社会和人道主义挑战。马教授也在演讲中介绍了他最近的一些研究，即利用人类协作与人工智能、机器学习和知识工程来解决自然灾害、应急响应和国家安全等问题。最后，他强调了人工智能在道德和使用层面如何增强人类协作，用来开发值得信赖的数据科学应用框架。
大数据分析国际会议自2016年起，已成功举办7届，累计出席学者1300多位，为大数据分析研究呈现了30多场嘉宾演讲发言，得到广泛关注，为推动大数据分析发展发挥重要作用，成为学术交流行业内覆盖广，集聚众多的专业主讲嘉宾的交流合作平台。第八届大数据分析国际会议于2023年3月3-5日在哈尔滨召开。大会聚焦“十四五”期间和2035年远景目标《建议》中的大数据产业及数字经济发展新趋势；关注当前大数据发展的最新热点，探索传统数据应用创新纵深发展，及数据和网络安全新形势；分享最佳实践与创新研究成果；深化大数据分析的合作与协同共进。
2023年03月28日