2022年11月4-6日，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会人工智能逻辑专委会（筹）协办，重庆邮电大学理学院承办的“中国人工智能学会人工智能逻辑专委会（筹）2022年工作总结暨学术年会”将在重庆邮电大学召开。会议将邀请相关领域的著名专家作大会报告，更好地促进人工智能逻辑专委会会员之间的学术交流。

 

会议信息

线上会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/WmgxFEpOV6be

会议ID：365728222

线下会议地点：重庆南滨路喜来登酒店会议室

会议时间：2022年11月4日-6日

线下会议报到时间：2022年11月4日（星期五）8:00-12:00

线下会议报到地点：重庆市南岸区南滨路喜来登酒店

 

组织机构

主办单位：中国人工智能学会

协办单位：中国人工智能学会人工智能逻辑专委会（筹）

承办单位：重庆邮电大学 理学院

 

主席团

会议名誉主席：陆汝钤、谢维信

会议主席：高新波、陈仪香

会议程序委员会主席：张清华、熊明辉

委员：张清华、熊明辉、张松懋、张永刚、赵彬、裴继红、刘任任

会议组织委员会主席：朱伟、张勇

委员：朱伟、张勇、邵亚斌、 鲜思东、程云龙、吴成英、张蓉、尹龙军等

 

会议日程

11月4日

8:00-12:00 

报到

地点：重庆南滨路喜来登酒店大厅

联系人：尹龙军

午餐

2022.11.4  14:30-16:00 

专委会2022年工作总结会议

地点：重庆南滨路喜来登酒店会议室

主持人：张勇

茶歇

16:20-17:00 

学术报告1：多粒度认知计算与应用  

嘉宾：王国胤教授，重庆邮电大学 副校长

地点：重庆南滨路喜来登酒店会议室

主持人：熊明辉

17:00-17:40 

学术报告2：几何流学习研究进展

嘉宾：李阳阳博士，中国科学院数学与系统科学研究院助理研究员

地点：重庆南滨路喜来登酒店会议室

主持人：熊明辉

晚餐

11月5日

8:00-12:00 

重庆邮电大学校董会主题报告会（院士专家主题报告）

午餐

14:00-17:35 

2022大数据智能化创新发展高峰论坛暨中国人工智能学会人工智能逻辑专委会学术年会 —— 智慧健康专题论坛

地点：重庆邮电大学逸夫科技楼

主持人：王国胤、张清华、张勇、王丽丹

晚餐

 

学术报告

报告题目1：多粒度认知计算与应用

报告人：王国胤教授

重庆邮电大学副校长

内容摘要：报告从对人脑认知与智能计算的一些矛盾问题的分析入手，提出多粒度认知计算这一认知科学和智能科学的交叉学科前沿研究方向，讨论多粒度认知计算方向有待重点研究的理论问题，分析新一代人工智能中关于认知与计算融合的研究问题，并结合社交网络群体分析和人脸素描图像检索等网络空间信息智能分析处理应用问题，介绍相关研究成果。

 

报告人简介：大数据智能计算示范型国合基地（科技部）负责人，计算智能重庆市重点实验室主任，旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室主任。长江学者特聘教授（2015-2019），首批领军人才（2014），“新世纪百千万人才工程”*********人选（2009），中国科学院“百人计划”专家(2011)，国务院政府特殊津贴专家(2010)，国家重点研发计划项目首席科学家（2016、2021），2019年入选首批“重庆英才·优秀科学家”。曾任国际粗糙集学会(IRSS)理事长，现任中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事、重庆市人工智能学会(CAQQI)理事长、重庆市信息安全协会(CISA)理事长，IRSS/CAAI/CCF会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据智能等研究。主持*********/省部级教育教学改革项目和科学研究项目数十项，获*********/省部级教学科研成果奖励13项。带领的团队获评“*********教学团队”(2010)、“国家自然科学基金委员会创新研究群体”(2022)。

 

报告题目2：几何流学习研究进度

报告人：李阳阳博士

内容摘要：在人工智能特别是深度神经网络复兴的十年里，深度网络的发展往往依靠使用暴力工程的方法训练。虽然学习任务会从训练中获得不错的测试结果，但学到的特征表示在很大程度上仍然是隐藏的和不可解释的。如何构建一种新的智能学习系统，以一种可解析、可计算、可溯源的方式识别复杂现实世界数据的低维结构，是当下人工智能要解决的关键理论问题之一。在本报告中，我们提出一类新的几何机器学习概念：几何流学习。我们借助非欧几何学理论，面向非欧复杂结构数据集，以流形为先验，构建非欧数据几何结构演化函数，形成闭环演化系统，自主学习数据多尺度几何结构，简化数据空间分布。通过几何流学习，将复杂结构数据动态演化到简单空间（平面、球面），对复杂数据进行有效特征提取。另外，结合几何流学习，提出一类新的保结构几何深度学习方法，通过将非欧数据的几何结构加入深度学习模型中，提升模型的泛化性及可解释性。

 

报告人简介：中国科学院数学与系统科学研究院助理研究员。一直致力于流形学习、几何流学习、几何深度学习等几何机器学习基础理论及算法方面的研究。近几年与陆汝钤院士合作提出几何流学习基础理论及算法框架。基于非欧几何学，构建非欧结构型数据的几何结构演化函数，并与深度神经网络进行结合，提出保几何结构的几何深度学习框架。相关理论及算法应用在计算机视觉、疾病诊断等领域。近五年，在机器学习相关领域国际期刊与会议发表学术论文 10 余篇。2020年获得中国科学院优秀博士学位论文，相关工作入选《Science China Information Sciences》期刊封面论文等。

 

联系方式

谢德荣  

邮箱：xiedr@cqupt.edu.cn  

电话：18382233466   

赵凡 

邮箱：837062256@qq.com

电话：18883848992

谢秦 

邮箱：619773142@qq.com

电话：18983677243

罗南方   

邮箱：83038006@qq.com  

电话：18623488970

本文由CAAI人工智能逻辑专委会（筹）供稿

 

中国人工智能学会

2022年10月27日