尹义龙

个人简介：中国计算机学会杰出会员，入选教育部新世纪优秀人才支持计划，获得山东省自然科学杰出青年基金 资助。在 TKDE、TIP、TIFS、TMM 等国际期刊和 ICML、AAAI、IJCAI、CVPR、MM 等国际会议发 表论文 30 余篇。所发表论文迄今累计谷歌学术引用 3800+、单篇最高引用 240+，H-index 为 33。获山 东省科技进步二等奖 2 项（第一完成人）。现担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委、 副秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会常委、副秘书长，山东省人工智能学会理事长等学术兼职。

耿新

个人简介：国际工程与技术学会（IETI）杰出会士，国家基金委优青，江苏省杰青。主要从事模式识别、机器学习、 计算机视觉等方面的研究，在这些领域的重要国际学术期刊和会议发表论文 80 余篇。曾获国家级教学 成果奖一等奖、教育部自然科学奖一等奖等多项教学、科研奖励。现任教育部高校计算机类专业教指 委人工智能专家委员会委员、CCF 学术工委、青年工委执委，CSIG 视觉大数据专委会副主任，IEEE 计算机学会南京分会副主席，亚太国际人工智能会议（PRICAI）指导委员会委员，江苏省计算机学会 副理事长，CCF 人工智能与模式识别专委会常委、计算机视觉专委会常委，中国人工智能学会模式识 别专委会常委、机器学习专委会委员，《IEEE T-MM》、《Electronics》《Mathematical Foundations of Computing》等期刊编委，《Frontiers of Computer Science》青年编委。曾任知名国际会议 PRICAI’18 程序委员会主席，CVPR、ACMMM、ICPR、WACV 等重要国际会议领域主席。

钱超

报告题目：Multi-objective Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms

演讲摘要：Many machine learning tasks involve solving complex optimization problems with non-unique objective functions. Multi-objective evolutionary learning applies evolutionary algorithms (EAs) to address multi-objective optimization problems in machine learning, and has yielded encouraging outcomes in many applications. However, due to the heuristic nature of evolutionary optimization, most outcomes to date have been empirical and lack theoretical support. In this talk, we will introduce our efforts to address this issue. First, we will introduce a general theoretical tool for analyzing the running time complexity of multi-objective EAs (MOEAs). Based on this tool, we will then present theoretical findings on MOEAs solving constrained optimization and noisy optimization. Finally, we will introduce multi-objective evolutionary learning algorithms with provable theoretical guarantees for two representative learning tasks, selective ensemble and subset selection.

个人简介：分别于 2009 年和 2015 年获南京大学计算机系学士和博士学位，博士毕业后加入中国科学技 术大学计算机学院担任副研究员，2019年回到母校人工智能学院工作。研究方向为演化计算与机器学习， 目前主要关注演化算法理论分析与演化学习。合著《Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms》一书，并以第一作者在 AIJ、TEvC、ECJ、Algorithmica、AAAI、IJCAI、NeurIPS 等国际 一流期刊和会议上发表二十余篇论文。担任 IEEE 计算智能学会 Task Force on Theoretical Foundations 58 技术论坛 of Bio-inspired Computation 主席、《Frontiers of Computer Science》青年副编。获 ACM GECCO’11 最 佳理论论文奖、IDEAL’16 最佳论文奖，博士论文获中国人工智能学会优秀博士论文奖，并入选中国科 协“青年人才托举工程”。

连德富

报告题目：高效推荐算法的研究进展与挑战

演讲摘要：信息技术的快速发展导致信息过载问题出现。推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一。 近年来，深度学习的快速发展也带动了推荐系统的发展，各种基于深度推荐算法层出不穷。然而由于 候选物品数量巨大且用户兴趣动态变化，深度推荐算法的推荐复杂度巨大，难以在实际系统中直接部 署使用。在深度推荐技术发展的同时，推荐效率研究也取得了较大的进步。本次报告中将从以下两个 方面介绍我们的工作，1）二值化表示的推荐算法；2）组合向量表示推荐算法。

个人简介：2014 年博士毕业与中国科学技术大学计算机科学与技术学院。他曾任电子科技大学副教授、 悉尼科技大学访问学者并入选了微软亚洲研究院铸星计划。他的主要研究方向是数据挖掘、推荐系统 和城市计算。他在 KDD 和 TKDE 等高水平期刊和会议上发表论文 70 余篇。他曾获得 2018 年度教育 部自然科学一等奖（排名 4）等奖励。

黄 迪

报告题目：视觉模式表征的方法与应用

演讲摘要：当前图像、视频、点云等数据数量庞大、增长迅速，且与之相关的各类应用层出不穷，使 得对视觉数据内容的自动分析成为必需。视觉模式表征致力于刻画不同模态可视信号的本质特性，而 构建兼具高判别性与高鲁棒性的视觉表征一直是计算机视觉与模式识别领域的核心研究问题，受到了 学术界和工业界的广泛关注。报告将介绍我们在视觉模式表征方法与应用方面的一些工作，涉及纹理、 形状和视频等多种模态及检测、识别、生成等典型应用场景。

个人简介：分别于 2005 年和 2008 年在北航计算机学院获得学士和硕士学位，2011 年在法国里昂中央 理工大学获得博士学位。研究方向包括生物特征识别、智能图像 / 视频处理及情感计算等。已在领域 内重要期刊和会议上发表论文八十余篇，获授权发明专利七项、国内外会议论文奖五项。部分研究成 果已在安防、医疗、体育等国家重要行业成功应用。

邹 权

报告题目：Computational detecting disease molecular markers

演讲摘要：疾病的分子标志物对疾病诊断，甚至“未病”检测都有重要的作用。疾病的分子标志物需要 根据海量的临床数据，通过统计方法进行筛选。受限于高质量的临床数据，医生们希望通过计算的方 法缩小标志物的筛选范围，进而精确、快速的找到疾病标志物，甚至“未病”标志物。目前除了根据高 质量数据统计检测标志物以外，计算挖掘疾病基因标志物主要依靠网络推断和机器学习方法。本次报 告主要介绍一种融合了多种统计手段的高维数据降维策略，及在肿瘤标志物上的应用。

个人简介：2018 年调入电子科技大学基础与前沿研究院，任教授、博士生导师。主要研究方向为生物 信息学、机器学习和字符串算法。目前担任 SCI 期刊 Current Bioinformatics 主编和多个 SCI 期刊的编委， 获授权国家发明专利一项；入选科睿唯安 2018、2019 年全球高被引学者；2019 年获得国家自然科学基 金优秀青年基金资助；其中代表作发表在 Bioinformatics、PLOS Computational Biology、RNA 等知名 学术期刊上。相关论文被多篇 Nature 子刊引用；率先采用 MapReduce 并行框架和字符串算法突破了 多序列比对难题的计算瓶颈，相关软件被美国、欧洲、印度科学院院士高度评价，并受到中科院官网、 新浪科技等媒体报导；提出的集成分类算法不但是学术期刊 Neurocomputing 官网下载次数最多的热点 论文之一，而且得到产业化应用，用于百度贴吧的反作弊系统，受到百度主题研究项目资助和百度公 司官方报导。

白 亮

报告题目：一致性聚类的研究挑战与进展

演讲摘要：由于聚类分析是一种无监督学习，不同的聚类算法往往会产生不同的聚类结果。如何融合 多个聚类结果去获取高质量且一致性的聚类已成为数据挖掘与机器学习的一个重要研究内容，引起众 多学者的广泛关注。该报告将以一致性聚类为主题，分别从以下三个方面介绍我们的一些研究工作： （1）基于符号聚类技术的一致性聚类；（2）面向复杂分布数据的一致性聚类；（3）多源监督信息的 一致性聚类。

个人简介：2012 年博士毕业于山西大学计算机与信息技术学院计算机应用技术专业。2010-2017 年先后 在香港城市大学、中科院计算所、英国帝国理工学院进行研究助理、博士后和访问学者等研究工作。 近年来，主要从事无监督机器学习相关研究工作，先后在 IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TFS、 ICML 和 AAAI 等国际重要学术期刊和会议上发表论文 20 余篇，博士论文获得了中国人工智能学会优 秀博士论文奖，参与的项目获得了山西省自然科学一等奖。