TBSI第四届学习理论研讨会举办

2022-08-15

8月8日至9日,清华-伯克利深圳学院(TBSI)第四届学习理论研讨会以线上线下相结合的方式举办。本届研讨会邀请了来自卡耐基梅隆大学、香港中文大学(深圳)、南加州大学、滑铁卢大学、哈佛大学、比尔肯特大学、微软亚洲研究院等国内外一流高等院校和科研院所的10位杰出学者进行了学术分享,并与80余名各界参会者深入探讨机器学习理论和信息论领域的相关问题。来自清华大学深圳国际研究生院、香港中文大学(深圳)等高校的师生线上参会并参与海报展示等环节。加拿大工程院院士、TBSI讲席教授张晓平致开幕辞。研讨会主席、TBSI助理教授陈鑫磊主持会议。


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张晓平致开幕辞


南加州大学教授Shrikanth Narayanan介绍了机器学习和计算机领域的技术进步在心理健康和福祉方面产生的影响,并讨论了在创建包容、公平、稳健、安全、可靠的信号处理和机器学习方法方面的挑战和机遇。中国工程院外籍院士Tom Luo重塑了经典WMMSE问题,为有和功率限制(SPC)和天线独立功率限制(PAPCs)的加权和率最大化预编码设计(WSR)问题提供了新的思路。东南大学教授王帅重点介绍了关于交通异常情况对精细尺度行程时间的影响方面的研究。电气与电子工程师协会(IEEE)前主席、卡内基梅隆大学教授Jose M. F. Moura讨论了时空相关数据的处理问题,以及其团队为解决时空相关数据处理的难点问题设计的基于注意力机制的图变换网络。上海交通大学教授陈思衡介绍了图神经网络的应用,并讨论了新的图信号抽样与恢复方法。微软亚洲研究院(MSRA)首席研究员、西安交通大学博士生导师胡瀚介绍了人脑结构的通用性以及团队包括LRNet、Swin Transformer、SimMIM等在内的研究成果。香港中文大学(深圳)教授吴辰晔通过研究消费者的存储控制问题、经济调度问题两个角度介绍了学习框架在电网中的应用。加拿大工程院院士、滑铁卢大学教授Zhou Wang介绍了感知图像质量评估和感知动机处理工作及其局限,并展望了该研究领域的未来工作。哈佛大学Gordon Mckay教授Yue M.Lu介绍了其团队在高维数据的统计估计与学习方法下严格理解与探索普遍性现象的研究进展与挑战。比尔肯特大学教授Orhan Arikan展示了语义学习在视觉传感器中的重要性,并着重介绍了语义信号处理(SSP)方法框架和应用实例。

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Jose M.F. Moura、罗智泉、Shrikanth Narayanan、Zhou Wang、Yue Lu、Orhan Arikan、胡瀚、吴辰晔、陈思衡、王帅(从左至右、从上至下)作学术演讲
9日下午的学生展示环节中,来自清华大学、斯坦福大学和香港中文大学(深圳)的9名学生分别进行了演讲展示,10余名来自清华大学的同学进行了海报展示。经过评委会评议,我院张恒溪、谭杨分别获演讲展示一、二等奖;我院刘镛和香港中文大学(深圳)欧阳屹东分别获海报展示一、二等奖,斯坦福大学吴雨晨,我院汪竞舸、姜力获海报展示三等奖。

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学生海报展示环节

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学生海报展示环节全体人员合影


文|刘澳阳、刘金朋、王夙加、吴彦如、张世乙
图|李艺箫、刘金朋
编辑|李满园