报告题目：计算十亿摄像（Computational Gigapixel Videography）
报告人：戴琼海(中国工程院院士、清华大学教授)
报告时间：2019年1月6日（星期日）9:00-9:45
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
为了突破传统成像和传感中根深蒂固的假设和物理限制，我们致力于探索全新的计算摄影理论和关键计算技术，即计算十亿摄像。我们首先介绍国家重大仪器项目：多维多尺度计算摄像仪器RUSH，受益于适应场曲而非校正场曲的创新光学设计理念、分而治之的高精度计算标定原理，RUSH可实现10毫米×12毫米大视场、亚细胞分辨率、以及每秒5.1亿像素的高通量摄像，提供从亚细胞、组织到器官的多尺度动态观测数据，希望突破百万级脑神经连接的观测，揭示神经系统结构和功能等脑科学规律，为创建新一代神经计算方法（表达、转换和规则）提供支撑。在RUSH相机阵列设计的启发下，我们进一步提出了多尺度相机阵列成像理论与技术，即多种不同焦距设置的像感器获得同一场景不同分辨率和视场角的多尺度视频阵列，并通过计算成像算法建立跨尺度视频间的映射和融合，获得大规模场景下的宽视场高分辨率视频成像。十亿像素摄像实现了革命性的超高分辨率（比现有摄像机高两个数量级）动态信息捕获，从根源上赋予视觉计算更高质、更完备、更全面的源数据，推动计算机视觉及人工智能各领域的发展。
报告人简介：
戴琼海，中国工程院院士，清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授。近年来主要从事计算摄像学的研究。目前承担国家重大仪器项目：多维多尺度计算摄像仪器，旨在提供从亚细胞、组织到器官的多尺度动态观测数据，希望突破百万级脑神经连接的观测，揭示神经系统结构和功能等脑科学规律，为创建新一代神经计算方法（表达、转换和规则）提供支撑。
报告题目：流程工业制造系统智能化：人工智能与流程制造深度融合
报告人：钱锋(中国工程院院士、华东理工大学教授、副校长)
报告时间：2019年1月6日（星期日）9:45-10:30
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
流程工业是能源和基础原材料工业，是我国国民经济和社会发展的支柱产业。经过数十年的发展，我国流程工业的生产工艺和装备水平得到了大幅提升，其经济总量居世界第一位。但我国流程工业部分产品结构性过剩严重、高端制造不足、管理和营销等决策严重依赖知识型工作者、资源与能源利用率不高、安全环保形势严峻、企业运行水平参差不齐等问题依然十分突出。流程工业发展正处于新旧动能迭代更替的过程，如何运用人工智能、大数据、互联网等现代信息技术，推动流程工业企业生产、管理和营销模式的变革，是实现我国流程工业高质量转型发展的核心。
为解决资源、能源与环保的约束问题，提高生产制造水平和效能，我国流程工业亟待践行“中国制造2025”发展战略和“新一代人工智能发展规划”，利用人工智能等现代信息技术，以制造过程高效化与绿色化为目标，从企业生产、管理以及营销全流程优化出发，推进流程工业智能制造，实现制造模式创新与企业变革。报告分析了我国流程工业转型升级的国家重大需求，探讨了以“智能制造+绿色制造—>高端制造”为目标的智能优化制造的愿景，即实现资金流、物质流、能量流和信息流的“四流合一”，利用人工智能等现代信息技术实现工业企业的智慧决策与智能生产。报告深入剖析了当前流程工业企业经营决策层面、生产运行层面、能效安环层面、信息感知层面和系统支撑层面存在的主要问题，为重塑流程工业产业链、供应链、价值链，实现智能化、绿色化、高端化生产，围绕人工智能与流程制造深度融合实现智能优化制造凝练了相关工程科学问题，即（1）生产和经营全过程信息智能感知与协同计算；（2）知识驱动的制造过程决策自动化；（3）制造过程多尺度多目标智能自主调控；（4）全生命周期安全环境足迹监控与风险溯源分析。围绕上述工程科学问题，报告以需求驱动、应用导向为目标，提出了当前流程工业制造系统智能化的主要研究内容和关键技术，并给出了工业应用示例。
报告人简介：
钱锋，中国工程院院士，过程控制和过程系统工程专家。现任华东理工大学教授、博士生导师、副校长，化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室主任，过程系统工程教育部工程研究中心主任，国务院学位委员会控制科学与工程学科评议组成员，中国石油和化工自动化应用协会副理事长，中国仪器仪表学会副理事长。全国政协第十一届、十二届、十三届委员会委员。
他长期从事化工过程资源与能源高效利用的制造系统智能控制和实时集成优化理论方法与关键技术研究。创新研发了乙烯装置智能控制与优化运行技术、软件和系统，在国内乙烯行业全面推广应用，成效显著；突破了精对苯二甲酸装置全流程优化运行关键技术，实现工业装置大幅度节能降耗；发明的汽油管道调合优化控制技术，实现了调合过程实时优化系统长周期高效运行。研究成果已在数十套大型石油化工装置上成功应用，取得了显著经济和社会效益。先后获得4项国家科技进步二等奖、10项省部级科技进步一等奖等20余项省部级科技奖励，授权国家发明专利40余项，登记国家计算机软件著作权70余项，获得2项中国专利优秀奖、2项上海市发明创造奖发明专利一等奖，出版专著3部、发表论文被SCI/EI收录300余篇。研究成果入选中国高校产学研合作十大优秀案例。先后荣获首届新世纪百千万人才工程国家级人选、国家“973计划”项目首席科学家，国家杰出青年科学基金、入选教育部长江学者特聘教授、何梁何利基金科学与技术创新奖、全国发明创业奖、上海市科技精英、上海市劳动模范等荣誉。
报告题目：计算机视觉的下一步: 迈向大AI
报告人：罗杰波（美国罗彻斯特大学教授，Fellow of ACM, AAAI, IEEE, SPIE,IAPR，华为云AI首席科学家）
报告时间：2019年1月6日（星期日）10:30-11:15
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
随着深度学习在计算机视觉领域取得巨大成就，很多视觉问题似乎逐步能够被解决。那么从现在到未来，计算机视觉会怎样发展呢？本次报告中，我们将讨论计算机视觉的几个发展方向，比如在处理小样本数据和有噪音数据方面是否有更好办法，如何集成其它学科共同发展，如自然语言处理和数据挖掘等，以及怎样持续推动人工智能的前沿发展。
报告人简介：
罗杰波教授目前就职于美国罗彻斯特大学（University of Rochester, USA）计算机科学系，是ACM，AAAI，IEEE、SPIE和IAPR等国际著名学会会士（Fellow）。研究涉及图像处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、社交媒体、数字医疗、城市计算等多个前沿领域。罗杰波教授曾于”柯达实验室“从事研究长达十五年，并担任该实验室首席科学家。罗杰波教授是国际顶级会议ACM Multimedia 2010/2018，CVPR 2012大会共同主席/程序主席，并(曾)担任IEEE T-PAMI, IEEE T-MM, IEEE T-CSVT, IEEE T-BD, ACM T-IST, Pattern Recognition等国际顶尖学术期刊副编辑。发表近400篇学术论文，持有90余项美国专利。近年来，罗杰波教授在社交多媒体研究及其社会应用中做出了开创性贡献。
报告题目：语言智能技术赋能电子商务产业
报告人：司罗（阿里巴巴副总裁、达摩研究院自然语言处理首席科学家）
报告时间：2019年1月6日（星期日）14:00-14:30
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
自然语言处理（NLP）和相关技术对于电子商务等互联网产业的成功至关重要。阿里巴巴的NLP研发旨在支持阿里巴巴生态系统的业务需求，为阿里巴巴的合作伙伴创造新的技术业务机会，和推动NLP前沿技术的发展。本演讲将介绍我们为阿里巴巴生态系统建立的NLP技术平台和机器翻译（MT）平台。同时介绍一些最新的研究工作如：用户行为驱动的商品标题压缩、面向问答的情感分析、大规模应用的机器阅读理解技术，以及海量电子商务搜索中的级联排序等。这些研发工作每天服务数亿用户，产生巨大的商业价值。
报告人简介：
司罗博士是阿里巴巴副总裁，阿里巴巴达摩研究院的自然语言处理首席科学家。他带领着跨国研发团队，专注于开发自然语言处理、机器翻译、文本挖掘和信息检索等方面的尖端技术。这些工作每天服务数亿用户，带来数百万的收入。司罗已发表了150多篇期刊和会议论文，被业界广泛引用。他的研究获得了雅虎、谷歌、阿里巴巴以及NSF学术生涯奖等多个行业奖项。司罗2014年加入阿里巴巴之前是普渡大学的终身教授。司罗获得清华大学和卡内基梅隆大学的计算机科学学士、硕士和博士学位。
报告题目：AI虚拟生命将要到来
报告人：邱楠（狗尾草智能科技创始人、CEO、中国智能家居联盟理事长）
报告时间：2019年1月6日（星期日）14:30-15：00
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
本报告围绕“AI虚拟生命”从以下4个部分展开：
1、为什么我们需要AI虚拟生命；
2、AI虚拟生命的技术领域；
3、AI虚拟生命的产业化应用；
4、AI虚拟生命的不同发展阶段
报告人简介：
邱楠，狗尾草智能科技CEO ，RFC服务机器人产业联盟副理事长，中国智能家居联盟理事长，深圳市高新技术企业协会副会长，深圳市高层次后备级人才。邱楠先生作为高科技领域连续创业者，于2013年创办Gowild狗尾草智能科技，以“创造每个人的AI虚拟生命”为远景，专注于人工智能领域，获得了超过70项发明专利，并于2015年首次提出了AI虚拟生命的概念，随后发布了全球首款AI虚拟生命智能设备琥珀Holoera。Gowild先后获得了粤港澳大湾区潜在独角兽、GGR全球服务机器人企业TOP30、OFweek2016机器人最具投资价值企业奖、证券时报中国创业企业新苗榜100强、GTIC Awards 2017 年度创新产品奖等重要奖项。
报告题目：Enhancing the Neural Machine Translation via Linguistic Information
报告人：黃輝（澳門大學）
报告时间：2019年1月6日（星期日）15:00-15:30
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
In the recent years, it has been witnessed the rapid development of neural machine translation (NMT), and it has become the dominant paradigm to machine translation. As opposed to the conventional statistical machine translation, taking the advantage of continuous representations, NMTs are able to learn the semantic and structural information of sentence from a (raw) parallel data without using any linguistic information. However, we believe that linguistic information or linguistic inspired means could be valuable for the NMT. In this presentation, we will talk about our recent work to improve the NMT models via additional linguistic information from different aspects. First, from the hierarchical point of view, we propose a bidirectional tree-to-sequence model based on the hierarchical phrase structure and lexicalized dependency structure. Second, from the sequence point of view, we develop a linguistic knowledge-aware model which allows the model to consider and deal with a variable of linguistic attributes, such as the part-of-speech, chunks, dependency relations, etc. And third, from the morpho-syntactic point of view, we represent a word as a series of morpho-syntactic attributes and model it as latent attributes to alleviate the problems of out-of-vocabulary (OOV) and rare words in NMT.
报告人简介：
澳門大學，科技學院電腦及資訊科學系，副教授，博士生導師。自1998年開始從事自然語言處理和機器翻譯方面的研究工作，主持或參與國家自然科學基金、澳門科學技術發展基金、以及澳門大學的科研項目研究，共計15餘項。主要研究成果發表在國內外期刊雜誌和學術會議上，共計60餘篇，其中包括國際知名雜誌如IEEE/ACM、Elsevier期刊等和自然語言處理領域國際主要學術會議如ACL、AAAI、COLING、EMNLP、MT SUMMIT等。獲得2012年澳門科技進步二等獎。曾擔任IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing、ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing、Computer Speech and Language、Data and Knowledge Engineering等雜誌審稿人和國際自然語言處理和人工智能領域主要的學術會議ACL、IJCAI、AAAI、EMNLP、NAACL、COLING、ICJNLP、PROPOR、Oriental COCOSDA等會議程序委員會委員。擔任2013、2014年Latvian Science Council項目評審委員。擔任中國中文信息學會理事、CWMT 2017組織委員會共同主席、IJCNLP 2017出版共同主席、CCL 2016程序委員會機器翻譯領域共同主席。曾組織自然語言處理和機器翻譯等國際學術會議Oriental COCOSDA、CWMT等。
报告题目：Enhancing the Self-Attention Networks via Context Modeling
报告人：周沁（澳門大學）
报告时间：2019年1月6日（星期日）15:30-16:00
报告地点：苏州市广电会议中心
报告摘要：
Self-attention network (SAN) has shown its flexibility in parallel computation and the effectiveness on capturing both the long- and short-term dependencies. However, it calculates the dependencies between representations without differentiating the contributions of the global context from the local context, making it difficult to strengthen the importance of the surrounding context of a word. To remedy this weakness, we propose modeling the localness for SAN to enhance the ability of capturing the useful local context using a learnable Gaussian bias, which indicates the central and scope of the local region to be paid more attention. The bias is then incorporated into the original attention distribution to form a revised distribution. Secondly, conventional SAN does not consider the contextual information, which has proven useful for modeling dependencies among neural representations in various natural language tasks. To maintain a coherent architecture, we propose to contextualize the transformations of the query and key layers, which are used to calculate the relevance between elements. Specifically, we leverage the internal representations that embed both global and deep contexts, thus avoid relying on external resources. Both the proposed strategies are able to improve the performance of translation systems based on self-attention networks.
报告人简介：
周沁，澳門大學科技學院電腦及資訊科學系訪問助理教授。自2000年開始從事自然語言處理與機器翻譯方面的研究工作，主持或作為主要研發人參與國家自然科學基金聯合項目、澳門科學技術發展基金、以及澳門大學的科研項目研究，共計10餘項。至今已培養了十餘名碩士生，目前指導在學博士研究生2名，碩士研究生2名。主要研究成果發表在國內外期刊雜誌和學術會議上，共計50餘篇，其中包括國際知名雜誌如ACM/IEEE、Elsevier期刊等和自然語言處理領域國際主要學術會議如ACL、AAAI、EMNLP、COLING、MT SUMMIT等。曾擔任Springer Journal of Data Mining and Knowledge Discovery等雜誌審稿人和國際自然語言處理領域主要的學術會議ACL、COLING、Oriental COCOSDA等會議程序委員會委員。在2011到2014年間，擔任美國肯塔基科學與工程基金會（Kentucky Science and Engineering Foundation）評審委員。曾組織自然語言處理、機器翻譯等國際學術會議Oriental COCOSDA 2012、CWMT 2014等。