主旨报告

主旨报告1：

主讲嘉宾：管晓宏 院士

时间：2021年9月25日9:00-9:40

地点：1楼经纬厅

管晓宏

        报告题目：音乐艺术中的计算智能

        报告摘要：艺术与科学密切相关，相互影响。艺术形象思维启发科学创新，科学技术进步推动艺术的发展。艺术与科学的交汇促进理工与艺术教育的共同发展。

      隐藏在优美旋律中的数学物理规律，竟然同众多自然、工程和社会系统中的规律一致，能够定量分析，对艺术创作产生重要影响。

     报告讨论音乐旋律的三个数学特征，由此建立数学模型，揭示作曲家追求旋律变化的有约束熵最大，从而求解得到音乐旋律变化的幂律。研究结果有助于深度分析音乐艺术特别是作曲理论中的计算智能，探索人工智能辅助作曲的定量化方法。基于乐器声学机理+智能信息处理是音质分析的有力工具，报告将给出最新的研究进展。

        个人简介：管晓宏，中国科学院院士，IEEE Fellow，分别于1982、1985年获清华大学自动化系学士与硕士学位，1993年获美国康涅狄格大学电气与系统工程系博士学位；1993-1995年任美国PG&E公司高级顾问工程师，1999-2000年任哈佛大学访问科学家，1995年起任西安交通大学教授，1999-2009年任机械制造系统工程国家重点实验室主任，2009-2019年任电子与信息工程学院院长，2019年起任电子与信息学部主任；自2001年先后任清华大学讲席教授组成员、双聘教授，2003-2008年任清华大学自动化系主任；目前兼任中央音乐学院教授和博士生导师。

        管晓宏院士主要从事复杂网络化系统的经济性与安全性，电力、能源、制造系统优化，网络信息安全，信息物理融合系统等领域的研究，同时开展作曲理论分析和音乐智能信息处理的研究；曾获2005年、2018年国家自然科学二等奖，2019年何梁何利科技进步奖以及1996年美国李氏基金杰出成就奖、2015 IEEE CASE大会最佳论文奖等多项国际学术奖励。

        近年来，管晓宏院士与西安音乐学院艺术学科和交响乐团合作，创办了“艺术与科学的交汇”系列音乐会，采用演奏穿插学术报告形式，以中英文两个版本，先后为清华大学、香港理工大学等10余所境内外高校，全国科技工作者日，省市专场，丝路大学联盟校长和2017 IEEE自动化科学与工程国际年会演出，探讨艺术与科学的关系、音乐中的科学规律，艺术思维对科技创新的启发。管晓宏院士担任音乐会策划和讲解，并与专业交响乐团合作演奏。新近创办的“艺术与科学的交汇”中学版音乐会，从艺术思维与科学思维相互启发的独特维度，促进拔尖创新人才的培养。

主旨报告2：

主讲嘉宾：高文 院士

时间：2021年9月25日9:40-10:20

地点：1楼经纬厅

高文

        报告题目：数字视网膜：一种通过可视化编码打造城市大脑的高效方法

        报告摘要：城市摄像头网络系统快速增长，产生大量具有时空尺度的图像和视频，从而形成“最大”的大数据。然而，城市大脑的感应体系建设往往滞后于呈指数增长的数据。因此，如何更好地利用现有城市大脑系统，在城市的智能治理中显著提升城市规模效应尤为关键。为了应对前所未有的挑战，我们提出了称为“数字视网膜”的视觉计算框架，它通过新兴的机器视觉编码(VCM) 实现了高效率的传感模型。其中数字视网膜包括了视频编码、特征编码、模型编码，以及它们的联合优化。数字视网膜受生物视网膜启发——视网膜编码人类用于感知的信息，并通过大脑下游区域识别视觉对象。数字视网膜框架中的三个流，即视频流，特征流和模型流在端边云平台协同工作。其中压缩视频流服务于人类视觉，紧凑的特征流服务于机器视觉，而模型流则不断更新深度学习模型以提高人类/机器视觉任务的性能。我们开发了一个展示数字视网膜技术优势的原型，同时进行了广泛的实践来验证它能够有效支持智慧城市系统中视频大数据的分析和检索。

        个人简介：高文，现任中国工程院院士、鹏城实验室主任，北京大学博雅讲席教授，新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长，全国专业标准化技术委员会副主任，数字音视频编解码技术标准(AVS)工作组组长，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国计算机协会会士（ACＭ Fellow）。

曾一次获得国家技术发明二等奖、五次获得国家科技进步二等奖、一次获得国家自然科学二等奖，获得“2005中国十大教育英才”称号和中国计算机学会王选奖。

主要从事人工智能应用和多媒体技术、计算机视觉、模式识别与图像处理、虚拟现实方面的研究，主要著作有《数字视频编码技术原理》、《Advanced Video Coding Systems》等。在本领域国际期刊上发表论文200余篇，国际会议论文600余篇。

主旨报告3：

主讲嘉宾：罗杰波 院士

时间：2021年9月26日8:30-9:10

地点：1楼经纬厅

罗杰波

        报告题目：The COVID-19 Pandemic: What Social Media and Machine Learning Can Inform Us

        报告摘要：The COVID-19 pandemic has severely affected people's daily lives and caused tremendous economic losses worldwide. However, its influence on public opinions and people's mental health conditions has not received as much attention. In addition, the related literature in these fields has primarily relied on interviews or surveys, largely limited to small-scale observations. In contrast, the rise of social media provides an opportunity to study many aspects of a pandemic at scale and in real-time. Meanwhile, the recent advances in machine learning and data mining allow us to perform automated data processing and analysis. We will introduce several recent studies on 1) the use of controversial terms for COVID-19, 2) how college students respond differently than the general public to the pandemic, 3) depression trends throughout COVID-19, 4) consumer hoarding behaviors during the pandemic, 5) polarized public opinions on personal face mask usage, 6) attitudes towards work from home, and 7) nuanced public opinions on COVID-19 vaccines.

        个人简介：Jiebo Luo is a Professor of Computer Science at the University of Rochester which he joined in 2011 after a prolific career of fifteen years at Kodak Research Laboratories. He has authored over 500 technical papers and holds over 90 U.S. patents. His research interests include computer vision, NLP, machine learning, data mining, computational social science, and digital health. He has been involved in numerous technical conferences, including serving as program co-chair of ACM Multimedia 2010, IEEE CVPR 2012, ACM ICMR 2016, and IEEE ICIP 2017, and general co-chair of ACM Multimedia 2018. 

        He has served on the editorial boards of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), IEEE Transactions on Multimedia (TMM), IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), IEEE Transactions on Big Data (TBD), ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Pattern Recognition, Knowledge and Information Systems (KAIS), Machine Vision and Applications, and Intelligent Medicine. He is the current Editor-in-Chief of the IEEE Transactions on Multimedia. Professor Luo is a Fellow of ACM, AAAI, IEEE, SPIE, and IAPR.