关于召开图像图形领域青年科技人才跨界交流沙龙的通知

图像图形领域青年科技人才跨界交流沙龙

图像图形领域青年科技人才跨界交流沙龙聚焦于智能交互和医学图像两大主题，旨在探讨多维数据分析和处理的新技术。随着智能机器在工作场所的普及，物理形态与用户的自然、直观交互成为核心议题。本届论坛特别邀请了北京市青年人才托举计划中的杰出代表，分享他们在智能交互技术和医学图像分析领域的最新研究成果及其在社会发展中的交叉应用。通过深入交流，旨在促进不同学科间的融合创新，推动智能技术在更广泛领域的应用与发展。

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报告题目：虚实融合物体渲染特性和环境线索在深度感知中的应用

报告摘要：混合现实系统已广泛的应用于教育培训、文物保护、军事仿真、装备制造、手术医疗和展览展示等领域。其中，用户的主观使用体验受到了越来越多的关注。本报告主要关注增强现实应用场景中的虚实融合物体渲染特性和环境线索在深度配准中的重要作用，详细介绍报告人在三维显示深度感知领域的研究进展，探讨如何从用户主观感知出发提升增强现实场景虚实融合程度和深度配准精度。

个人简介：马诗宁，博士，北京理工大学光电学院副研究员，主要研究方向包括颜色科学、跨媒体颜色管理、虚拟现实和增强现实等。主持国家自然科学基金委青年科学基金、重点研发计划子课题等，入选北京市科协青年人才托举工程。在TVCG, Optics express等著名期刊上发表论文20余篇。现担任国际照明学会（CIE）的技术报告组DR1-74负责人和色适应技术委员会JTC 16 D1/D8委员，北京图象图形学学会青工委委员、中国计算机学会人机交互专业委员会执行委员。

报告题目：《智能感知助力自动驾驶》

报告摘要：随着自动驾驶技术的迅猛发展，智能感知技术通过分析和理解目标及场景，成为实现安全与高效自动驾驶的重要组成部分。本报告将深入探讨智能感知技术如何助力自动驾驶这一话题。报告围绕自动驾驶中的视觉感知挑战及其应对策略，详细分析数据预处理、多传感器融合、实时感知以及智能模型泛化等关键技术的研究进展，进一步说明智能感知技术在提高自动驾驶系统感知和决策能力方面的关键作用。此外，报告将展望智能感知技术的未来发展方向与可能遇到的挑战，为自动驾驶技术的进一步研究和实践提供参考。

个人简介：黄源飞，北京师范大学人工智能学院讲师。于2021年获西安电子科技大学工学博士学位，同年起在北京师范大学人工智能学院进行博士后研究工作。主要从事计算机视觉-底层视觉、目标检测、机器学习等领域研究，目前已在IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、IEEE TGRS等期刊发表论文数篇，主持国家自然科学基金青年基金1项，入选2024-2026北京科协青年人才托举工程。

报告题目：深度学习模型压缩与应用部署

报告摘要: 近些年来，在深度学习推动下，人工智能步入新的发展阶段，并在计算机视觉、语音识别、自然语音处理等领域取得了很多令人瞩目的成果。大数据、深度学习、算力提升是促进本次人工智能发展浪潮的动力之一。然而，随着深度学习模型性能的提升，其计算复杂度也在不断增加，对深度学习模型运行效率提出了挑战，在这种条件下，深度学习模型加速压缩与高效部署成为人工智能在更大范围内应用落地的重要一环。本报告将简要回顾当前模型压缩和加速领域面临的难题，并介绍团队最近几年在模型轻量化压缩方向的最新研究进展以及相关应用。

个人简介:王培松，中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策实验室副研究员，硕导。2013年在山东大学获得学士学位，2018年在中国科学院大学获得博士学位。目前主要从事高效智能计算、神经网络加速与压缩等方面的研究。在IEEE TPAMI、TNNLS、NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV等国际期刊和会议发表论文40余篇。主持国家自然科学基金青年基金、中科院战略先导子课题，参与国家重点研发计划、基金重点、以及华为、阿里巴巴、三星等多项科研项目。曾获NVIDIA奖学金、IEEE国际标准突出贡献奖、NeurIPS国际神经网络压缩竞赛MicroNet Challenge冠军，入选中科院特聘研究骨干、北京市科协青年人才托举工程、微软亚洲研究院“铸星计划”、CCF-百度松果基金学者等。

报告题目：基于多模态数据的视频行为定位技术

报告摘要：随着计算机视觉、云计算以及移动互联网技术的迅速发展，视频数据的生成量呈指数级增长，逐渐成为信息传递的主要形式之一，也成为海量大数据的重要来源。视频行为定位旨在从长时视频中准确地检测和识别特定时间段内的行为，广泛应用于智能监控、内容分析、事件检测等领域。然而，视频行为定位面临时空特征提取、跨模态融合、长时视频中的精确定位等多方面的挑战。本报告将探讨视频行为定位的最新研究进展，重点介绍如何通过多模态数据和时空特征提取技术，提高行为定位的准确性和效率。同时，结合实际应用场景，讨论视频行为定位技术在自动驾驶、智能监控等领域的应用前景及挑战。

个人简介：石海超，工程师，博士生协导，主要研究方向为计算机视觉与多媒体、大数据内容安全等。在IEEE TIP、IEEE TIFS、AAAI、MM等国际期刊和会议发表学术论文20余篇，授权发明专利4项。入选北京市科协2024-2026年度青年人才托举工程、中国科学院信息工程研究所优才计划C类，荣获北京图象图形学学会优博论文提名、朱李月华优博、CVPR 2021国际竞赛冠军等奖励，参与国家自然科学基金等多个国家重大项目。

报告题目：计算电影：人工智能时代电影研究的新范式

报告摘要：计算电影，作为计算人文学科新的研究分支，是人工智能时代下电影研究的新范式。随着机器学习、模式识别、计算机视觉、计算机听觉以及自然语言处理等相关人工智能技术的成熟与进步，面对今天数字电影中多模态的数据类型，诸多算法和计算工具可以应用于电影本体的研究、电影创作与制作，以及电影市场与观众的分析当中。结合传统的电影研究方法，计算电影的出现会给新时代的电影研究注入更加新鲜血液，是数字人文视阈下电影研究的新范式。

个人简介：薄一航，工学博士，北京电影学院美术学院副教授，硕士生导师。北京交通大学与UC Irvine联合培养博士生，分别于中科院自动化所模式识别国家重点实验室与Boston College完成博士后研究。任中国电影美术学会理事、中国图象图形学会女工委委员、中国图象图形学会人机交互专委会委员以及中国人工智能学会情感智能专委会委员。研究方向：人工智能、计算机视觉、交互艺术设计、情感计算等。近几年主持并完成国家自然科学基金青年基金、国家社科基金艺术学项目、北京市教委自然科学项目等多个科研项目，发表SCI、EI检索及国内核心期刊学术论文多篇，出版专著《数字图像程序基础——从一个矩形画起》、《虚拟空间交互艺术设计》和《虚拟空间技术》、《艺术程序设计讲义》等多部。

报告题目：数智技术提升电力需求侧资源灵活性：路径与典型实践

报告摘要：本报告以提升需求侧资源灵活性为切入点，基于需求侧可调节资源实施运行调控的“感-传-算-控”技术路线，设计了需求侧可调节资源参与电网互动的全流程数智化实施路径。报告系统分析了各场景下数智化技术提升需求侧灵活性的创新支撑作用与应用案例，展示了数智化技术在实际应用中取得的成效。最后，报告指出了数智技术在提升需求侧资源灵活性方面面临的挑战与机遇，并提出了发展建议。

个人简介：宫飞翔，计算机应用技术专业，工学博士，中国电力科学研究院博士生导师。在中国电力科学研究院用能研究所长期从事配用电大数据分析、智能用电、需求侧协调优化等方面的研究工作，具有丰富的需求响应及智能用电领域研究经验,IEC TC57、IEC SyC Smart Energy标准工作组成员，参与国际标准编制1项，国家标准2项，授权国家发明专利5项，参与国家973、国家科技部国际合作项目等国家项目7项，国家电网公司科技项目10余项，荣获省部级科技进步奖2项，荣获2022年度中国电力科学研究院有限公司先进工作者。

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