一、时 间：2023年11月9日（周四）15:30-17:00

二、地 点：腾讯会议：764-936-493

三、主讲人：李琳

        陶晓辉

四、主 办：科研处

五、承 办：信息科学与电气工程学院（人工智能学院）

六、讲座内容：

1.武汉理工大学教授/博士生导师李琳作报告：基于意图动态的序列模式

报告摘要：序列预测可以通过分析历史行为序列，预测下一个行为发生的概率，在智慧城市和Web信息系统等领域具有广泛的应用价值。然而，在对下一个行为客观约束力较弱的场景中，人类的主观性会增加序列行为意图的动态性，为序列预测模型的训练带来了挑战。本报告讨论如何利用多个同伴预测模型之间的互相学习，分别从序列的下一个目标行为（Target）和非目标行为（Non-target）两方面切入，促使序列预测模型能精准学习潜在行为意图。其中，Target部分利用同伴预测概率的互斥值，来挖掘潜在的隐式的困难样本，加强模型自身的学习；Non-Target部分利用同伴在候选行为目标集上预测的概率分布，通过解耦和渐进知识蒸馏加强未观测到的行为意图学习。在Web推荐和城市犯罪数据集上进行了一系列实验，结果表明我们所提出的方法在基于Top-k的指标方面表现出显著的优势。

2.南昆士兰大学教授陶晓辉作报告：以人为本的人工智能医疗保健和医疗实践以人为本的人工智能医疗保健和医疗实践

中文摘要：医疗保健部门目前正在经历一场关键的转型，从基于经验知识的实践过渡到基于证据的实践。Precision Medicine的四大支柱——预测性、预防性、个性化和参与性——旨在通过全面的生物标志物检测、细致的监测、严格的统计分析和积极的患者健康指导，主动检测和阻止疾病。这项变革性的努力是一项涉及医疗保健、医学和数据科学研究社区的合作努力，标志着朝着实现循证医学迈出了重要一步。在本次报告中，我们将探讨和思考我们最近对这一合作倡议的贡献，展示一系列与行业一致的研究项目，以应对医疗保健领域的现实挑战。这些项目强调致力于以人为中心的智能数据分析，反映了我们对人工智能研究的总体理念：开发为人类、为人类和为人类服务的人工智能。

七、主讲人简介：

李 琳 武汉理工大学计算机与人工智能学院教授/博导、CCF理事/杰出会员、CCF智慧交通分会常务委员、CCF信息系统专委会执行委员、CCF YOCSEF武汉2020-2021主席。2009年获日本东京大学信息理工博士学位，2014-2015悉尼科技大学访问学者。长期从事信息检索、推荐系统和多模态机器学习等领域的研究，近年来主持国家自科和社科基金3项、主持湖北省重点研发2项。在国内外知名学术期刊和学术会议发表高水平学术论文多篇，获得学术会议最佳论文奖（含最佳学生论文奖）3次。

陶晓辉 澳大利亚南昆士兰大学 数学、物理和计算学院的正教授，IEEE智能信息学技术委员会（TCII）的副主席，《自然语言处理杂志》的编辑委员会委员和《信息融合》的编委会成员。研究领域涵盖了数据分析、机器学习、自然语言处理和健康信息学等方面。在国内外知名学术期刊发表了180余篇学术论文，获得过澳大利亚研究委员会资助和澳大利亚奋进号研究员等著名奖项。