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　　题目：面向视觉融合的稀疏低秩深度网络自动设计理论与方法

　　报告人：吴小俊

　　时间：2024年1月27日（周六），下午15：00-15：50

　　会议地点：31-904

　　报告摘要：

　　深度学习是全球的热点，但是深度网络的结构设计以经验和手工设计为主。本报告试图以视觉融合问题为背景，来介绍深度网络的结构的自动设计问题。首先对视觉融合和深度学习进行简单回顾；然后从稀疏与低秩表示优化理论给出深度网络的结构的自动设计方法，并介绍这些方法在智慧城市方面的应用。

　　报告人介绍：

　　吴小俊，国际模式识别协会会士（IAPR Fellow）、亚太人工智能协会会士（AAIA Fellow）、江南大学二级教授、至善教授、研究生院院长、Josef Kittler人工智能研究院院长、教育部装发创新团队负责人、科技部中英人工智能联合实验室主任、教育部/江苏省人工智能国际合作联合实验室主任、江苏省模式识别与计算智能工程实验室主任、2006年教育部新世纪优秀人才、江苏省333工程第一层次人才。从事模式识别与人工智能的研究，在TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、AAAI等期刊和会议上发表学术论文400余篇，出版学术著作5本。研究成果获得国内外学术奖励30余项，其中包括多项国际竞赛冠军、国际会议最佳论文奖、IETE Gowri Memorial Award 、教育部科技进步一等奖、合作者Josef Kittler院士获2015江苏省国际科技合作奖和2016中国政府友谊奖；曾在英国、法国和港澳台地区留学和学术访问，曾担任多个国际和国内学术会议主席、程序主席和大会报告人。现任IEEE智慧城市指导委员会委员、多本国际期刊主编或编委、教育部计算机类教学指导委员会委员、中国图像图形学会理事和江苏省人工智能学会副理事长等职。