报告题目1：后深度学习的挑战与思考
特邀嘉宾：焦李成（教授，西安电子科技大学）
报告时间：
报告地点：南京理工大学 xf187兴发手机登录4001
邀请人：刘芳
报告摘要：在人工智能领域，深度学习在各个方向取得了显著的成果。然而其缺乏关键基础理论的支撑，本报告从生物视觉认知与感知机理的角度探索其基础理论，从而明确后深度学习时代我们需要努力的方向，报告内容分为三个方面：认知建模、自动学习、渐进演化。最后介绍了团队的研究成果和对未来研究方向的展望。
报告专家简介：焦李成，男，教授、博士生导师。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、俄罗斯自然科学院外籍院士、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地主任、教育部科技委学部委员、教育部人工智能科技创新专家组专家、“一带一路”人工智能创新联盟理事长、陕西省人工智能产业技术创新战略联盟理事长、西安市人工智能产业发展联盟理事长、中国人工智能学会第六-七届副理事长、全国高校人工智能与大数据创新联盟副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEE GRSS西安分会主席，IEEE TGRS副主编、IEEE TCYB副主编、教育部创新团队首席专家，IEEE Fellow、IET Fellow、首批中国人工智能学会会士、中国自动化学会会士、中国电子学会会士、中国计算机学会会士，连续六年入选爱思唯尔高被引学者榜单。国务院学位委员会学科评议组成员，人社部博士后管委会评议组专家，曾任第八届全国人大代表。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家，1996年首批入选国家“百千万”人才工程（第一、二层次），陕西省首批“三五人才”第一层次。当选为全国模范教师、陕西省突出贡献专家和陕西省师德标兵。
焦李成教授的主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算，培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括青年科技奖，国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项，出版了国内第一部《神经网络系统理论》、《免疫优化计算、学习与识别》、《图像多尺度几何分析理论与应用》、《深度学习、识别与优化》等专著二十余部，五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著H指数为84。
报告题目2：复杂场景目标智能解译技术
特邀嘉宾：张向荣（教授，西安电子科技大学）
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报告地点：南京理工大学 xf187兴发手机登录4001
邀请人：刘芳
报告摘要：利用高分辨率遥感影像进行复杂场景目标解译是对地观测中的重要一环，在军事侦察、目标跟踪及定位等方面有着广泛的实用价值。通用的检测识别一体化网络，无论是在结构设计还是检测性能方面都无法满足复杂场景目标解译的需求，为解决上述瓶颈，开展了基于中心点的密集车辆检测技术研究，以及基于旋转高斯掩模的舰船检测技术研究。为了进一步解决遥感影像中的复杂背景干扰问题，提出了基于语义注意力与尺度互补网络的实例分割技术。在充分考虑复杂场景目标的内在特性和外在干扰，有效地提升了解译精度。
报告专家简介：张向荣，西安电子科技大学人工智能学院教授，华山特聘教授，博士生导师。在国家“863”计划、“973”计划子项、国家自然科学基金、教育部重点科技项目、“十三五”预研等项目的联合资助下，围绕高分辨遥感影像应用的重大需求，长期致力于复杂影像智能感知与解译方法研究。先后在本领域著名学术期刊及会议上发表论文100余篇，授权发明专利27 项（第一发明人），入选领跑者5000（F5000）—中国精品科技期刊顶尖学术论文1篇；以智能解译为核心出版专著2部；研究成果获教育部一等奖1项，陕西省一等奖2项。2017年入选“青年长江学者”，2013年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”。指导的硕、博士研究生生分别于2019年获得由国家自然科学基金委信息学部主办的遥感视频目标跟踪赛道一等奖；2018年获得由载人航天工程办公室主办的青年创新大赛创新应用类冠军；2017年在京东Jdata算法大赛中获得冠军。
报告题目3：基于深度哈希和注意力一致网络的遥感场景解译
特邀嘉宾：唐旭（副教授，西安电子科技大学）
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邀请人：刘芳
报告摘要：随着中国航天事业的快速发展，我国高分辨率遥感卫星进入了高速发展期，一批高分遥感卫星陆续升空。这些高分遥感卫星的成功发射，推动了国内遥感行业的蓬勃发展，很大程度上改变了中国对地观测遥感影像数据长期依赖国外高分遥感卫星的情况。至此，中国高分辨遥感领域已经进入了大数据时代，每天通过高分辨对地观测卫星收集到的遥感影像的数量呈爆炸式的增长。大数据在提供丰富信息的同时，也带来了新的挑战，如何根据内容管理、应用这些海量的遥感影像，获取精准的地物信息，了解人类活动对国土空间资源造成的变化和影响，对于地球的可持续发展具有重大的战略意义，也是摆在研究者面前的一个难题。
在高分辨遥感影像中，地物目标的特征分布和空间关联清晰呈现，这使得遥感场景解译成为可能。遥感影像的场景解译通常与现实世界中人们在语义层面认知、理解图像内容具有一致性。解译的结果不仅包括了图像中的一般信息，还可以为可识别的物体提供丰富的上下文信息。遥感影像场景分类及内容检索，作为场景理解的两大任务，在遥感影像研究领域受到广泛的重视，在应用领域也发挥着重要的作用。本报告针对遥感影像场景解译中的诸多关键问题，以内容挖掘为主线，围绕场景分类和大规模内容检索技术展开讨论。
报告专家简介：唐旭（1985-），男，西安电子科技大学，人工智能学院副教授，华山菁英副教授，博士生导师。长期从事高分辨率对地观测相关方向的课题研究，围绕高分辨率遥感影像理解与应用的重大需求，面向复杂影像内容挖掘和模式识别的国际学术前沿，在国家自然科学基金重点基金和面上、教育部重点科技项目、“十三五”装备共用技术项目的资助下，围绕遥感影像智能解译这一问题开展了深入的研究工作，解决了诸多瓶颈问题。入选2019年香江学者计划。