2023年CSIG图像图形中国行-江苏大学站

会议时间:2023-12-25 ~ 2023-12-25
举办场地:江苏大学计算机科学与通信工程学院 导航
主办单位:中国图象图形学学会(CSIG) 更多会议
大会主席:毛启容
会议介绍

“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动,旨在推动图像图形学科的普及,加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起,分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期,线上线下参会人数累计数万人次,受到业界好评。本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG多媒体专委会与江苏大学联合承办,交流主题为“大模型背景下的认知科学与智能感知”。

以下内容为GPT视角对大模型背景下的认知科学与智能感知相关领域的解读,仅供参考:

大模型背景下的认知科学与智能感知关注要点

  1. 记忆:大模型可以被看作是数据的另一种存在形式,它可以通过学习和训练来存储和检索信息,这与人的记忆机制相似。

  2. 知识:大模型可以被视为知识的一种表示、存储、查询和推理形式。它可以从大量的数据中提取和学习知识,并将其应用于各种任务中。

  3. 先验:大模型可以通过数据+算力的方式,模拟人类的先验知识,这对于机器理解和处理复杂任务非常重要。

  4. 类比联想:这是认知智能的核心能力,大模型可以通过类比联想,理解和学习新的知识和技能。

  5. 交互式学习:大模型可以从机器学习到学习机器,人对于机器人而言只是环境,这使得机器可以更好地理解和适应人类的需求。

大模型背景下的认知科学与智能感知研究现状

  1. 深度学习模型:深度学习模型,尤其是大型预训练模型,如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的成果。这些模型通过大量无标签数据进行预训练,然后在特定任务上进行微调,可以有效地解决各种复杂的认知任务。

  2. 神经形态计算:神经形态计算是一种模仿人脑工作机制的计算方式,它可以实现高效、低功耗的信息处理。目前,已经有一些基于神经形态计算的硬件设备问世,如IBM的TrueNorth芯片、Intel的Loihi芯片等。

  3. 人工智能伦理:随着大模型技术的发展,人工智能伦理问题也越来越受到关注。如何确保AI系统的公平性、透明性和可解释性,防止AI技术的滥用,是当前研究的重要方向。

  4. 人机交互:大模型技术为人机交互提供了新的可能性。例如,通过自然语言处理技术,可以实现人与机器的自然交流;通过计算机视觉技术,可以实现机器对环境的感知和理解。

  5. 认知科学理论:大模型技术为认知科学理论提供了新的实验平台。通过模拟人类的认知过程,可以更深入地理解人类的认知机制。

会议日程
2023年12月25日 - 会议时间
联系方式

承办方联系人:毛老师 0511-88780371 mao_qr@ujs.edu.cn

主办方联系人:王老师 010-82544754 info@csjg.org.cn

参会企业
承办单位 - 江苏大学
承办单位 - CSIG多媒体专委会
参会事项

详细日程

14:00-14:30 会议签到

14:30-14:40 中国图象图形学学会 学术工委秘书长鲍秉坤教授致辞

14:45-15:30 主题报告:党建武 教授

15:35-16:20 主题报告:王耀威研究员

16:25-17:10 主题报告:刘青山 教授

17:10-17:20 合影

执行主席

毛启容教授

江苏大学计算机科学与通信工程学院教授、博士生导师。国家重点项目主持人,江苏省“333人才工程”第二层次领军人才,江苏省“青蓝工程”学术带头人,江苏省“六大人才高峰”高层次人才,国家“双万计划”一流专业负责人,江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心主任,江苏省一流课程负责人,镇江市有突出贡献中青年专家,镇江市师德先进个人。主要从事多媒体与智能信息处理,包括复杂环境下的图像、声音以及跨媒体融合处理等方面的研究。在情感计算、多媒体信息处理、人机交互方面的研究成果在计算机学报、CVPR、ACMMM、TIP、TMM等国内外知名学术会议/期刊上发表论文80余篇。基于视觉语音行为监控与展现的研究成果在智慧安防、重症病人监护、医疗设备智能交互、驾驶员行为分析等领域进行推广应用,获得了很好的经济效益,获省部级及行业科技进步奖4项。

特邀专家

党建武教授

个人简介:党建武天津大学计算机学院教授,国家特聘专家,973项目首席科学家,日本北陆先端科学技术大学院大学(JAIST)名誉教授。1982年和1984年分别获清华大学计算机系学士和硕士学位;1992年获日本国立静冈大学博士学位。1984-1988年天津大学计算机工程系任讲师。1992-2001年日本ATR人类信息通信研究所主任研究员,1998-1999年在加拿大滑铁卢大学电子与计算机工程系作访问学者;2001年至2022任日本北陆先端科学技术大学院大学教授;2002–03年法国科学院格勒诺布尔语音通讯研究所一级研究科学家。2009年10月回国任天津大学计算机学院院长。现任CCF语音对话与听觉专委会主任,曾任天津市认知计算与应用重点实验室主任。党建武一直从事以言语科学中心的交叉学科研究,包括生理学层面的发音机理计算建模及其在言语障碍方面的应用、物理声学层的语音识别和语音合成,以及神经认知层的言语认知机理研究等。在JASA、IEEE Trans,Speech Communication,Neuroscience等国际知名学术杂志上发表了100余篇论文及500余篇国际国内会议研究发表。

报告题目:对言语产生与认知机理的重新思考-从进化、形态学到认知科学

报告摘要:人类语言是生物进化和自然选择的结果,是语言基因进化、发音器官形态进化和镜像神经元系统相互作用的结果。镜像神经元系统促进了原始语言的形成,将单纯的模仿转化为具有普遍意义的手势,从而为语言符号的形成奠定了基础;语言基因和发音器官形态的进化从运动神经控制和形态学上造就了有声语言,实现了“可视语言”到“可闻语言”转换。在人类进化过程中,言语产生和言语认知的发展交织在一起,认知发展先于言语,言语了促进认知和增强了认知能力。其过程为,人类通过身体感知周围的世界,通过思维、推理和理解等心智活动对其进行加工归整形成了一个概念系统,再通过词汇化产生人类彼此之间可以理解的语言。言语生成巧妙地利用人类基因、神经和形态上进化的特征,将语言的生理物理特性和社会特性无缝地结合在一起。新近的具身认知科学实验证实了,人的运动-感知觉系统不仅参与了言语字面义的理解,而且参与了言语抽象隐喻等高级认知过程,进一步可以通过习得新的隐喻改变对概念所包含的属性的感知,反过来影响感觉经验的重塑。目前的人工智能策略都是基于传统的认知科学框架,我们应该以“具身认知科学”的框架重新思考,在基于新技术构成的世界中人类的感知和认知层面如何改变,以及人与周围世界如何相互作用。

王耀威研究员

个人简介:王耀威,鹏城实验室研究员,视觉智能研究所所长。在多媒体领域开展研究工作20余年,授权50多项专利,在顶级国际期刊和会议上发表论文120余篇。曾主持或参与国家级、省部级重要项目及企业合作科研项目20余项。作为IEEE DCSC数字视网膜系统工作组主席推进数字视网膜系统标准化。曾获2017年国家技术发明二等奖、中国电子学会2015年技术发明一等奖和2022年科技进步一等奖。

报告题目:基于国产算力的鹏城·大圣系列基础模型及其应用

报告摘要:算力、数据和模型是人工智能技术的三大基石。目前,我国国产算力得到了大幅提升,近年来城市规模的扩张也产生了海量图像和视频大数据,亟需将算力转化为生产力,赋能行业应用。鹏城实验室团队自主研发的鹏城·大圣系列基础模型,通过对海量数据的实时处理和时空大数据的分析与深层次挖掘,有效支撑了城市态势智能感知需求,开启城市AI+行业应用新范式。

刘青山教授

个人简介:刘青山博士,南京邮电大学教授,主要从事模式识别、图像理解等研究,近年来主持承担了国家杰出青年基金项目、国家重点研发项目、国家自然基金重点项目等。先后入选教育部特聘教授、科技部中青年创新领军人才、江苏省双创领军人才、江苏省优秀教育工作者称号、江苏省特聘教授等。曾获江苏省科学技术一等奖、教育部自然科学二等奖、中国电子学会自然科学一等奖等。兼任中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会计算机视觉专委会副主任、中国图象图形学学会学术工委主任、江苏省人工智能学会副理事长等。

报告题目:视觉情感计算及应用

报告摘要:情感计算的目标是使计算机能自动识别情感并与表达情感,从而建立适应人类情感的和谐人机环境,也是人工智能领域中的一个热点研究方向。基于表情、肢体动作等视觉信息是情感表达的重要载体。本报告将简单汇报一下研究现状,并结合动态表情特征学习、标签相似性等问题,汇报团队在表情识别与姿态估计方面的最新研究进展,并探讨基于多模态信号的情感评估及应用研究。

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