分支动态丨“不确定性分析与智能信息处理”学术研讨会在深圳成功举行_

2024年7月15-16日，由中国人工智能学会（CAAI）主办，CAAI 知识工程与分布智能专委会、深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室和计算机与软件学院联合承办的“不确定性分析与智能信息处理”学术研讨会在深圳大学成功举行。

本次研讨会围绕不确定性人工智能最新研究进展、当前面临的挑战，以及人工智能技术在工业界的应用等主题，来自加拿大阿尔伯塔大学、埃克斯工业有限公司、南京理工大学、广东工业大学、中山大学、重庆邮电大学、西南大学、上海大学、华东交通大学、长沙理工大学、中国传媒大学、赣南师范大学、中南财经政法大学等十余所高校30余位专家学者参加了此次研讨会。

CAAI 知识工程与分布智能专委会主任王熙照教授在开幕式上致辞，对各位专家学者莅临深圳大学指导交流表示热烈欢迎，并对专委会的发展历程及愿景、此次研讨会主题设定和活动组织等进行了介绍。

王熙照教授致辞

加拿大阿尔伯塔大学Witold Pedrycz教授做了题为“New Horizons of Machine Learning: Pursuing a Unified Data - Knowledge Environment”的报告，该报告回顾了机器学习研究发展方向，讨论了数据和知识在机器学习模型设计过程中的角色，介绍了基于数据和知识功能模块相互作用的代表性方法。此外，详细阐述了信息粒度在机器学习这一领域的核心作用及相关实现模型。报告结束后，与会专家围绕数据-知识在人工智能技术研究中的作用进行了热烈交流。

Witold Pedrycz教授作报告

埃克斯工业有限公司CTO刘斌博士做了题为“集中优势资源、瞄准科技前沿，加快构建自主可控的半导体制造生态”的报告，该报告聚焦国际半导体领域的前沿动态，深度剖析了中国半导体领域在全球竞技场中面临的机遇与挑战，探讨了新一代大数据、人工智能及大模型技术如何赋能半导体设备与生产线的智能化转型、优化工艺流程、提升产品质量等，并展示了系列创新技术和产品实例。

刘斌博士作报告

南京理工大学钱建军教授做了题为“弱模式表征学习”的报告，该报告以人脸感知为例简要回顾了模式表征的研究进展，从困难样本的模式鉴别性弱、人脸感知的生理信号弱等方面初步探讨了弱模式表征学习在人脸感知稳健表示中的关键作用，并进一步分享了团队在人脸感知身份认证和生理信息测量（体温和心率）方面的工作。

钱建军教授作报告

广东工业大学蔡瑞初教授做了题为“隐因果表征学习”的报告。该报告回顾了过去数十年因果理论及方法的发展，以及其对机器学习相关领域研究起到的推动作用。报告从因果关系基础假设和方法出发，对隐变量因果发现、因果表征等方面的进展进行系统介绍，并进一步探讨了因果关系对机器学习研究领域的潜在影响及未来发展方向。

蔡瑞初教授作报告

重庆邮电大学张清华教授在线做了题为“面向不确定性问题的多粒度认知智能计算”的报告，该报告回顾了不同类型不确定性问题对应不同的求解模型，阐述了多粒度认知模型机理，实现了从不同侧面、不同粒度进行分析求解并合成原问题的框架。报告进一步给出了粒计算求解模型本身的不确定性，以及多粒度空间下复杂问题呈现的不确定性度量方法，介绍了团队在多粒度认知理论方向取得的最新研究成果。