CCF-百度松果基金青年学者论坛 | CNCC2021
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「CCF-百度松果基金青年学者论坛|CNCC2021」
【论坛背景介绍】
CCF-百度松果基金(以下简称“松果基金”)于2020年由CCF和百度公司共同发起,为海内外高校及科研院所的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台,提供经费、平台、数据、技术支持等服务,致力于推进我国深度学习平台在科研领域的应用,打造中国人工智能技术生态圈。
自成立以来,松果基金受到大批青年学者、高校科研工作者的广泛关注与踊跃参与。2021年CCF-百度松果基金自4月30日开放申请以来,整体申报人数超过300人,是一场范围广、学术水平高的AI科研角逐。
经过 “线上函评-会审-批准”的评审流程,来自双一流高校的资深专家,及百度研发工程师组成评委团,从学术思想和产业落地两大维度进行综合评估,最终评选出36位青年学者获得本年度松果基金资助(后附名单)。百度将与入选松果基金的青年学者携手,基于百度飞桨深度学习开源开放平台,在前沿技术探索与实践方面开展深度合作。本次论坛邀请到入选本年度CCF-百度松果基金的高校和科研院所的青年老师,与来自百度技术部门的嘉宾共同探讨在前沿技术探索与实践方面的深度合作,希望推进我国国有深度学习平台在科研领域的应用。
论坛主席
论坛共同主席
【2021年度“CCF-百度松果基金”入选老师名单】
序号 |
姓名 |
单位 |
课题名称 |
1 |
丁长兴 |
华南理工大学 |
基于百度飞桨平台的复杂人物图像分析 |
2 |
王勇涛 |
北京大学 |
基于神经网络架构搜索的混合精度量化算法研究 |
3 |
王恩 |
吉林大学 |
基于博弈论优化多智能体深度强化学习研究及其在城市物流众包任务中的应用 |
4 |
王睿 |
同济大学 |
面向无线通信资源受限移动边缘计算网络的联邦学习收敛性分析、隐私保护和网络资源优化 |
5 |
王旗龙 |
天津大学 |
基于全局二阶池化的深度模型高效优化 |
6 |
石拓 |
哈尔滨工业大学 |
面向感知大数据的协作式边缘深度学习框架 |
7 |
石金晶 |
中南大学 |
基于飞桨量子机器学习的情感分类方法及应用研究 |
8 |
叶翰嘉 |
南京大学 |
面向知识扩展的小样本表示学习研究 |
9 |
刘胜蓝 |
大连理工大学 |
基于百度飞桨平台的时空细粒度人体动作分析研究 |
10 |
刘祥龙 |
北京航空航天大学 |
BERT模型低比特量化压缩方法研究 |
11 |
刘斌 |
西北农林科技大学 |
基于PaddlePaddle和端云协同训练的苹果叶部病虫害监测与预警 |
12 |
刘鹏飞 |
卡耐基梅隆大学 |
Escort(护航):可解释的深度学习系统诊断与评估平台 |
13 |
孙亚楠 |
四川大学 |
基于百度飞桨的演化神经架构搜索科研平台 |
14 |
苏劲松 |
厦门大学 |
基于多粒度属性的可控对话生成研究 |
15 |
杜力 |
南京大学 |
卷积神经网络算法在异构计算平台上的编译器设计 |
16 |
李礼 |
武汉大学 |
基于无监督深度学习的光学遥感影像色彩一致性处理方法研究 |
17 |
李亮 |
中国科学院计算技术研究所 |
多模态数据统一表征机制研究 |
18 |
李菁 |
香港理工大学 |
面向短文本预训练方法的研究 |
19 |
李清安 |
武汉大学 |
面向深度神经网络的图变换DSL研究 |
20 |
李晶晶 |
电子科技大学 |
面向开放和动态环境的迁移学习研究 |
21 |
杨乐 |
西安交通大学 |
基于自注意力机制的高效轻量化神经网络研究 |
22 |
宋杰 |
浙江大学 |
面向决策可解释的深度神经网络树解耦模型研究 |
23 |
张牧涵 |
北京大学 |
基于图神经网络的知识图谱补全和知识提炼技术 |
24 |
张竞慧 |
东南大学 |
异构GPU集群下基于流水线的分布式深度学习训练优化技术研究与实现 |
25 |
陈为 |
北京交通大学 |
基于铁路视频监控的元学习小样本入侵检测技术研究 |
26 |
陈智能 |
复旦大学 |
商品图像文本检测与识别 |
27 |
邵蓥侠 |
北京邮电大学 |
GPU友好的图神经网络高效训练方法研究 |
28 |
周天飞 |
苏黎世联邦理工学院 |
基于飞桨平台的视频人像检索、伪造及鉴伪 |
29 |
顾小东 |
上海交通大学 |
基于预训练语言模型的程序表示学习技术研究 |
30 |
徐梦炜 |
北京邮电大学 |
端侧深度模型训练优化技术研究 |
31 |
高林 |
中国科学院计算技术研究所 |
草图交互的智能人脸合成与编辑 |
32 |
高程希 |
中国科学院深圳先进技术研究院 |
基于数据中心网络的分布式深度学习训练加速技术 |
33 |
唐朝清 |
华中科技大学 |
透明材质多模态自动光学检测技术研究 |
34 |
黄怀波 |
中国科学院自动化研究所 |
面向复杂场景的小样本视频自动生成研究 |
35 |
黄聃 |
中山大学 |
面向现代体系结构的机器学习算子优化方法论 |
36 |
魏哲巍 |
中国人民大学 |
大规模图神经网络 |
CNCC2021将于10月28-30日在深圳举行,今年大会主题是“计算赋能加速数字化转型”。CNCC是计算领域学术界、产业界、教育界的年度盛会,宏观探讨技术发展趋势,今年预计参会人数将达到万人。每年特邀报告的座上嘉宾汇聚了院士、图灵奖得主、国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家,豪华的嘉宾阵容凸显着CNCC的顶级行业水准及业内影响力。
今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授,南加州大学计算机科学系和空间研究所Yolanda Gil教授,陈维江、冯登国、郭光灿、孙凝晖、王怀民等多位院士,及众多深具业内影响力的专家。今年的技术论坛多达111个,无论从数量、质量还是覆盖,都开创了历史之最,将为参会者带来学术、技术、产业、教育、科普等方面的全方位体验。大会期间还将首次举办“会员之夜”大型主题狂欢活动,让参会者畅快交流。
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