报 告 人：杨杨 教授，，，，，，南京理工大学
报告时间：10月20日（周三）19:00～21:00
报告所在：腾讯聚会（996 646 460）
邀 请 人：朱能军 讲师
报告摘要：
多模态图机械学习是多源信息融合的要害手艺基础，，，，，，其研究水平直接关系到人工智能在众多主要领域的应用效果。
。多源、异构特征导致差别模态之间的关联重大且难以预知。
。多模态学习的焦点问题是怎样协同使用差别模态之间的一致性和互补性，，，，，，准确地发明数据的内在模式以提高数据剖析的有用性。
。报告针对多模态学习中的基础问题举行研究，，，，，，探索古板模子的局限性，，，，，，并提出多模态体现学习完整性，，，，，，解决多模态融合的理论包管和数据噪声、模态残破等低质数据问题。
。在辅助医学诊断上举行了应用验证。
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报告人简介:
杨杨，，，，，，博士，，，，，，南京理工大学盘算机科学与工程学院教授。
。主要研究偏向为数据挖掘和机械学习中的多模态学习、增量学习等，，，，，，揭晓TKDE，，，，，，KDD，，，，，，IJCAI，，，，，，AAAI等国际、海内期刊和聚会论文20余篇。
。曾获ACML17最佳论文奖、香江学者、江苏省人工智能学会优异博士论文奖、百度松果妄想、南京理工大学青年拔尖人才。
。担当TPAMI、TKDE、TNNLS等期刊审稿人，，，，，，以及NeurIPS，，，，，，ICML，，，，，，KDD，，，，，，AAAI，，，，，，IJCAI 等国际聚会的程序委员。
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