个人简介： 胡清华，天津大学北洋讲席教授，教育部科技委委员，国家杰出青年科学基金获得者。中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会主任，城市智能与数字治理教育部工程研究中心负责人、天津市机器学习重点实验室主任。先后获得国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目、国家优青/杰青以及军工项目支持，从事大数据粒计算、不确定性建模和自主机器学习方面的研究。在IEEE-TPAMI、IJCV、IEEE TKDE、IEEE TFS等期刊以及ICML、NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI等会议发表论文300余篇，获批发明专利30余个，出版专著3部，先后获得黑龙江省自然科学一等奖和天津市科技进步一等奖。目前担任IEEE Trans. Fuzzy Systems，自动化学报、电子学报、智能系统学报等期刊的编委。 主要内容： 随着传感器技术的发展和普及，数据建模所面临的数据类型越来越丰富。在科学探测、医疗诊断、社交媒体分析、机器人等领域纷纷出现了海量的多模态异构数据，不同模态数据中蕴含的有效信息往往是互补的、有差异的，其数据质量也是动态变化的。如何充分利用好低质、多源、异构数据中有效性是一个古老而又年轻的研究领域。本报告将系统梳理当前多模态数据融合的发展现状以及存在的问题，分析介绍人脑在处理多感官数据融合时的柔性机制，并介绍当前最前沿的多模态数据动态可信融合的模型、算法和应用。
|
浙公网安备 33100202001351号
