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第131期‘文澜大讲堂’之名家讲坛—第八届研究生学术节系列讲座预告

来源:同升线路检测中心作者:付慧娟发布日期:2017-12-05访问次数:1243


131期‘文澜大讲堂’之名家讲坛--第八届研究生学术节系列讲座预告

  

1.讲座题目:混沌及其保密技术

  讲座时间:1291510-1540

  

  主讲人:华中科技大学自动化学院 胡汉平

  

  地点:文添107

  

  主讲人简介:胡汉平,男,19607月出生,博士,华中科技大学自动化学院教授、博导、网络空间安全一级学科博士学位授权点学术带头人,享受国务院政府特殊津贴。中国密码学会混沌保密通信专业委员会主任、密码算法专业委员会委员、国家“十三五”“十四五”“十五五”混沌保密通信规划编写组牵头人,湖北省党政机关电子公文安全可靠应用专家,湖北省重要领域国产密码应用专家。多年来,主要从事网络空间安全教学与研究工作,包括:混沌保密通信、网络安全检测和移动终端数据业务安全技术等。主持国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金项目;“九五”—“十一五”国家“863计划”;“十五”—“十三五”国家密码发展基金;总参预研基金和教育部骨干教师资助计划等多项纵向研究课题;作为第一完成人,获得省部级技术发明奖二等奖两项、三等奖两项、省部级科技进步二等奖一项;作为主要完成人,获得国家科技进步二等奖、三等奖各一项;主持研究的“混沌变码本流密码”算法通过了国家密码局组织的算法审查,命名该算法为“SSF46密码算法”(国密局字[2005]31号);作为第一发明人获得国家发明专利授权25项,欧美发明专利授权1项;发表学术论文100余篇,其中SCI收录40余篇;出版“十二五”国家重点出版规划专著《混沌保密通讯学》。

  讲座摘要: 在信息时代,网络空间安全问题至关重要。密码技术是保障网络空间安全的基础,近二十多年来获得空前发展,应用领域不断拓展,理论与技术也实现了由传统向现代密码的重大变革。研究具有自主知识产权的新型密码技术,对保证网络空间安全具有极其深远的科学意义和实际应用价值。

将混沌理论引入信息安全领域是当前国际非线性科学和信息科学两个学科交叉融合的热门前沿问题之一。作为其应用的混沌保密技术兴起于1990年前后,目前已成为当今世界信息安全研究的重要前沿领域之一。当前,混沌保密通信技术主要存在以下关键问题尚未解决:安全混沌源的构造问题、混沌保密系统的安全性分析和评价问题、以及新型环境下混沌系统的同步鲁棒性问题。




 

2. 讲座题目:BikeLoc: a Real-time High-Precision Bicycle Localization System Using Synthetic Aperture Radar

   讲座时间:1291050-1130

  

   主讲人:上海交通大学计算机科学与工程系特别研究员 孔令和

  

   地点:文添101


  主讲人简介:孔令和博士现任上海交通大学计算机科学与工程系特别研究员,博士生导师。2013年至2016年于美国哥伦比亚大学、加拿大麦吉尔大学、新加坡科技与设计大学从事博士后研究。2012年上海交通大学博士,2007年法国国立电信研究院硕士,2005年西安电子科技大学学士。已发表论文60余篇,包括MOBICOMTMCTPDSA16篇,总被引用数超700ESI被高引论文1篇。获IEEE ICPADS 2016EAI CLOUDCOMP 2016最佳论文奖。获中国计算机学会“青年人才发展计划”、“微软铸星计划”、IBM“博士英才计划”等荣誉。担任2SCI国际期刊的编辑;2SCI国际期刊的专刊客座编辑;2个国际研讨会评审主席;担任国际会议评审委员20余次。主持国家自然科学基金面上项目1项,青基1项,国家博士后基金2项,参与国家重点研发计划1项。

  讲座摘要:近年来,智能自行车技术飞速发展,如能够与智能手机进行交互的Mobike。准确的自行车定位系统,则是智能自行车的关键技术之一。但是,传统的GPS定位技术的误差达到米级,且在摩天大楼之间和隧道中性能不佳。因此,我们提出一种新型精确的自行车定位系统BikeLoc,可以将误差控制在亚米级。该系统是基于自行车车轮和商用现货(COTSWi-Fi设备技术,其核心思想是利用安装在车轮上的三个天线,使用合成孔径雷达(SAR)模拟大型圆形天线阵列。最终,我们在一辆实际的自行车上部署BikeLoc,并通过实证研究,展示精确到几十厘米的三维定位。


 


3. 讲座题目:贝叶斯网络分类器

  

   讲座时间:1291400-1440

  

   主讲人:中国地质大学(武汉)计算机学院教授 蒋良孝

  

    地点:文添101

   主讲人简介:中国地质大学(武汉)计算机学院教授,智能地学信息处理湖北省重点实验室副主任。先后三次出国进修,主要从事数据挖掘与机器学习方面的教学和研究工作。提出的HNBWAODE算法被国际数据挖掘与机器学习实验平台WEKA集成发布。迄今,发表学术论文60余篇,其中40余篇被SCI收录;出版第一作者学术专著1部;申报国家发明专利6项;获批计算机软件著作权6项。主持国家自然科学基金项目1项、湖北省自然科学基金项目1项,入选教育部新世纪优秀人才支持计划、湖北省杰出青年人才计划、武汉市青年科技晨光计划。荣获湖北省自然科学奖二等奖1项、湖北省高等学校教学成果奖二等奖1项、湖北省自然科学奖三等奖1项、武汉市自然科学优秀学术论文奖二等奖2项。

   讲座摘要:分类是数据挖掘与机器学习中一项非常重要的任务,在现实生活中有着广泛的应用。构造分类器的方法很多,贝叶斯网络正以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性等成为众多方法中最为流行的方法之一。鉴于学习最优的贝叶斯分类器如同学习贝叶斯网络是一个NP难问题,学习朴素贝叶斯分类器得到了广大学者的重视。然而,朴素贝叶斯分类器基于一个简单而不现实的假设:在给定类标记时属性(特征)值之间相互条件独立。这在一定程度上影响了朴素贝叶斯分类器的分类性能。为此,学者们提出了许多改进朴素贝叶斯分类器的方法,概括起来主要可以分为五类:结构扩展、特征选择、特征加权、局部学习、实例加权。本报告将对贝叶斯网络分类器,尤其是朴素贝叶斯分类器的改进算法进行了详细的报告。


 


4. 讲座题目:Combining multiple scale context for semantic segmentation

  

   讲座时间:1291450-1530

  

   主讲人:南京邮电大学通信与信息工程学院副教授 周全

  

    地点:文添101


   主讲人简介:周全博士,现为南京邮电大学通信与信息工程学院副教授,硕士研究生导师。现担任IEEE计算机学会会员,IEEE信号处理学会会员,中国计算机学会会员,江苏省计算机学会图形图像专业委员会委员、江苏省自动化学会模式识别专业委员会委员。近五年来在国内外核心期刊和重要国际会议发表论文30余篇,包括国际权威期刊IEEE Transactions on Image ProcessingPattern RecognitionIEEE AccessSignal, Image, and Video ProcessingSensors等,以及国际图像处理年会International Conference on Image Processing,英国机器视觉年会British Machine Vision Conference,国际模式识别年会International Conference on Pattern Recognition,亚太计算机视觉年会Asian Conference on Computer Vision等。申请国家发明专利3项。


   讲座摘要:先进的采集系统(如摄像头,传感器,Kinect)和计算技术,促进了图像语义分割和场景理解研究的蓬勃发展。 但是,由于局部特征不足以识别图像块/区域的语义标签,因此上下文图像特征对于减少分类识别的模糊性起到了重要作用。场景理解中的上下文信息提取通常涉及三个主要问题:上下文描述,计算和表达。在此次报告中,我们将简要回顾远程和短程语境表达的方法,然后介绍我们有关多尺度语境表述的图像语义分割方面的工作。



 

5 讲座题目:面向汽车品牌管理的大数据分析方法研究

  

  讲座时间:1291540-1620

  

  主讲人:合肥工业大学管理学院副教授 孙见山

  

   地点:文添101


   主讲人简介:孙见山,博士,合肥工业大学管理学院副教授,硕士生导师。2014年获香港城市大学和中国科学技术大学双博士学位。近年来主要从事商务智能、大数据分析和个性化推荐等方面的研究,发表国内外研究论文30余篇(SCI论文14篇),获发明专利2项,出版“十二五”规划教材《电子商务概论》1部。先后主持国家自然科学基金、安徽省自然科学基金和合肥市软课题项目3项,参与国家自然科学基金重大项目、科技部“973”项目、科技支撑计划项目和科技部国家重点研发项目4项。

   讲座摘要:在移动互联网与社会性网络快速发展的今天,企业的品牌管理面临着许多新的挑战,企业面临的客户需求多变且多样化、品牌关系维系和企业对品牌的掌控变得更加困难、品牌危机爆发具有突发性。与此同时,大数据环境却为企业品牌管理创造出了良好的机遇,企业可以快速、有效地识别目标客户群,把握消费者需求与兴趣偏好的变化;可以方便、快捷地掌握品牌的市场地位、存在的问题、未来的发展趋势。本报告汇报面向汽车品牌管理的大数据商务分析系统与支撑平台构建过程,围绕汽车品牌管理的大数据获取、处理、分析和应用等多个方面阐述项目研究内容,重点分析汽车品牌竞争网络构建和用户个性化服务。

  

  



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