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我校成功召开2020大数据智能化发展暨人工智能创新发展高峰论坛之智慧健康论坛
2020年10月26日 09:50 来源: 作者:   阅读次 上传:管理员 组别:管理组
  
 

20201023日,由中国人工智能学会和重庆市人工智能学会主办,重庆邮电大学和重庆医科大学联合承办的智慧健康论坛在重庆邮电大学成功召开,这也是2020大数据智能化发展暨人工智能创新发展高峰论坛的系列重要活动之一。来自重庆邮电大学、重庆医科大学、陆军军医大学、北京大学、中国科学院自动化所、中国科学院计算所、中国科学院大学、北京交通大学、北京联合大学、山东大学、南京邮电大学、华为技术有限公司等高校和企业智慧健康、智慧医疗、大数据与人工智能等相关专业领域的专家学者、广大师生现场参会或通过网络直播参加了此次论坛。

   论坛由重庆邮电大学计算机学院/人工智能学院副院长李伟生教授主持。

   下午2点,论坛正式开幕。中国人工智能学会副理事长、重庆市人工智能学会理事长、重庆邮电大学副校长王国胤教授致辞。他谈到,中国人工智能学会和重庆市人工智能学会从2015年开始连续承办了大数据智能化发展论坛,智慧健康作为交叉学科,已成为大数据智能未来发展的一个重要方向。在智能化时代,如何利用科学技术为人类的健康做保障,既有巨大的社会需求,也是每个科技人员肩负的责任。今年正值澳门新葡网站70周年校庆,值此契机,我校启动了“世界一流学科攀登计划”,旨在以大数据智能化学科群为特色引领一流学科建设,提升我校科学发展、人才培养的高度。我校举办本次论坛,是对当前国家重要科技战略部署和重庆市委对我校“一场所两高地”建设重要指示的积极响应。希望通过本次报告,与会嘉宾能够加深对智慧健康领域认识,激发研究兴趣,并从大数据的角度来支持、协调、协同智慧健康、智慧医疗等各方面的资源,以便更好开展科研工作。今天是一个跨界交流,希望与会嘉宾中的医学专家、信息领域专家能够积极贡献自己的智慧和研究成果,通过不同领域的研究力量在智慧健康领域找到研究交集和交叉科学问题,为未来推动该领域发展做出更多贡献。

特邀报告阶段,长江学者、陆军军医大学史春梦教授作题为“复合组织与再生”第一场特邀大会报告。史教授在报告中谈到,当前三大主要“伤”——烧伤、创伤及复合伤都面临在创伤之后“先救命后康复”的“白金十分钟,黄金一小时”的早期救治创新理论。他指出当前人群致死致伤的两大原因史急性损伤和重大疾病,再生修复结局是决定伤转病的关键因素,因此再生修复作为生命科学和医学研究的重要前沿有着重要作用。对于数据科学同医学的结合,史教授指出康复医学同其他领域结合较为多,未来再生医学有望成为下一个同其他紧密联系的重要医学方向。通过对信息解码和有序调控的应用,可以有效促进医学和技术的融合。

重庆医科大学医学数据研究院副院长浦科学副教授作题为“医疗大数据引领智慧医疗创新”第二场特邀大会报告。首先,浦教授从政策背景、建立背景和发展目标三个方面对医学数据研究院进行了介绍,提出研究院的战略定位是科学研究的技术平台、临床研究的支撑平台和医疗数据的备份中心。其次,在智慧医学的应用方面,通过与大数据智能化的结合,智慧医学学科建设也取得了很大的发展。最后,浦教授也提出了对智慧医疗的思考,即医疗大数据提取中的问题和医疗大数据应用中的问题。结合目前科技的创新和发展,浦教授强调,应对医疗大数据提取的对策是区块链和医疗大数据的有效结合,而项目驱动和重点领域的突破将是应对医疗大数据的对策。

   北京交通大学桑基韬教授作题为“可信赖多媒体计算:从“虚假的相关性”说起”第三场特邀大会报告。在报告中,桑教授围绕着可信赖的多媒体内容分析,从虚假相关性说起进行了讲述。报告开始,桑教授从算法和人类两个角色讲述了算法从不能用可以用的过程,并用ImageNet竞赛图像标注任务的准确率逐年提高的案例对其进行了说明。桑教授继而提出来可以用并不等于很好用的观点。接下来,桑教授对为什么不好用进行了虚假的相关性分析。最后,桑教授从模型学习的过程对虚假的相关性进行了分析,并提出了可信赖多媒体计算的概念。

北京联合大学何宁教授作题为“生成对抗网络原理及其应用”第四场特邀大会报告。在本次报告中,何宁教授对GAN网络形成的构建和生成从数学角度进行解读,并通过图像超分辨率、图形补齐、视频修复及语音识别等的相关案例的应用分析GAN网络的实用性和功能性。在对GAN网络数学公式推导中,何宁教授对关键因子和数据梯度变化中的关系进行重点说明。在报告最后,回答了对于GAN网络训练过程的技巧和GAN网络同博弈关键之间的关联性进行解答。

中科院自动化所杨小汕副研究员作题为“面向健康管理的实时事件流识别与应用”第五场特邀大会报告。杨博士从数据采集、数据处理和数据应用方面进行讲解。他指出,当前数据采集多从智能手机、穿戴设备及社交媒体涉猎,而数据处理过程多力主于多元异构数据融合、多模态事件检测和健康事件图谱三个方面。基于以上工作,他谈及其相关的研究不仅在于数据采集和构建,同时利用手机终端如健康助手和服务器等方式对数据完成处理,最终个性化呈现个体的信息,从而完成事件流估计。

在随后举行的专家论坛中,徐常胜、吕科、蒋树强、聂礼强、鲍秉坤、段凌宇、叶齐祥等专家纷纷建言献策,向在座嘉宾积极分享自己的观点,回答了广大师生们提出的学术问题。专家们围绕在座师生提出的“如何获得可穿戴设备的训练数据”、“如何构建用于判断成瘾性行为的多元异构模型以及如何对其进行训练”等学术问题进行了详细解答。

1024日,华为云人工智能领域首席科学家、教育部长江学者讲座教授、IEEE Fellow田奇教授于上午10点在线上为广大师生作题为“通用视觉:探索·实践·沉淀”第六场特邀大会报告。报告会上,田奇教授首先介绍了华为公司在人工智能领域的愿景,以及在计算机视觉方面的研究计划和最新进展;接下来,田奇教授从华为云在三大基础领域——计算机视觉、决策优化、语音语义方面的技术创新,介绍华为计算视觉基础研究的进展,随后介绍了人工智能在决策优化和语音语义的相关案例,同时介绍了华为的一站开发平台ModelArts,最后总结了华为云在AI人才培养方面的规划与实践。

本次智慧医疗论坛落下帷幕。据悉,当前人工智能、医工融合技术可为用户提供体征数据监测、疾病风险预测、在线问诊等个性化健康管理服务,大数据获取技术的进步又给人们带来巨大的信息海洋。针对涌现的海量医学多媒体数据,如何高效地管理和访问这些数据并应用于智慧健康一直以来是多媒体技术研究中的重点。本次论坛围绕近年来在深度学习技术在医学图像处理领域中的热点问题和前沿学术研究成果进行探讨和交流,加强了该领域国内学者之间的相互交流与学习,进一步促进各位学者同仁之间学科交叉、方向融合的交流与合作。

 

(许可  曾立梅 供稿)


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