报告题目：浅谈社交网络图像内容分析与理解

2019-10-15

图像视频大数据智能分析与理解在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。针对社交网络图像内容智能理解，从多源异质信息协同分析角度展开研究。提出了融合特征学习和内容理解的学习框架，提出了分析用户信息的张量分解模型以及基于锚体的张量分解模型，高效的融合社交网络图像的多源异质信息，提出了

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报告题目：The game theoretic methods in complex networked control systems

2019-09-24

Recentyearshavewitnessedarapidgrowthinthestudyofthegametheoreticmethodsinthemultidisciplinaryfieldsofcontrol,networkedsyste

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报告题目：Intelligent Task Prediction and Scheduling to Greener Cloud Services and Data Centers

2019-09-23

周孟初，1983年获南京理工大学学士学位;1986年获北京理工大学硕士，1990年获美国伦塞利尔(Rensselaer)理工学院计算机与系统工程博士学位。现为美国新泽西理工学院杰出教授。2003年获得中国国家自然科学基金海外杰青，2007年获得教育部“长江学者”讲座教授，2010-2015年为同济大学计算机系讲座教授，国家“千人计划”获得者。

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大数据智能计算理论与前沿技术研讨会

2019-08-30

沈波(东华大学、教授、国家自然科学基金优秀青年基金获得者)，报告题目：网络系统基于事件触发机制的滤波与控制(二)报告人：金龙(兰州大学、教授)，报告题目：多机器人分布式竞争协同与数据驱动控制(三)报告人：曾念寅(厦门大学、副教授)，报告题目：基于深度学习的图像识别与应用研究下午(14:00开始)(四)报告人：胡伦(武汉理工

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报告题目：面向开放环境的鲁棒模式识别

2019-06-14

过去模式分类的研究多数只关心如何提高测试数据的分类正确率(即泛化精度)，而对拒识和鲁棒性关注较少。近年来，深度学习方法在模式识别领域取得了巨大的成功，但主流的神经网络模型在小样本泛化性和开放环境鲁棒性方面都表现出明显不足。本报告首先分析模式识别系统的鲁棒性的内涵，然后从拒识的角度总结几种提高模式识别鲁棒性的方法。模式

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报告题目：Hardness assumptions and algorithms in cryptography

2019-05-10

We will discuss the computational hardness assumptions underlying modern public-key cryptographic schemes. The two problems, integer factorization and lattice shortest vector problems

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报告题目：Efficient Fully Homomorphic Encryption Schemes

2019-05-06

Ascloudcomputing,internetofthings(IoT)andblockchaintechnologybecomeincreasinglyprevalent,thereisanurgentneedtoprotecttheprivacyofmassive

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报告题目：Network and Social Cohesion: A Game-Theoretic Approach

2019-04-30

Instudiesofsocialdynamics,cohesionreferstoagroup'stendencytostayinunity,which-asarguedinsociometry-arisesfromthenetworktopology

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报告题目：Solving polynomial systems by homotopy continuation method

2019-01-22

Whiletheclassicallinearhomotopycontinuationmethodwasdevelopedforsolvingpolynomialsystemsin1980’s,thepolyhedralhomotopieswereestabl

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