主讲人：高轶军 教授

活动时间：2026-4-16 10:00:00

地点：理科群1号楼D418室

主办单位：williamhill中国

讲座内容：深度剖析美国的公共数据发布平台的内容与非编程数据可视化技术，全面了解美国公共数据发布策略，以及可供中国相关公共数据项目未来借鉴的方向。当前各类人工智能应用层出不穷，我们面临着巨大的挑战，同时我们也有很多机器不可替代的优势。探讨扬长避短，根据学生自身特点找到突破口的具体方法。

主讲人介绍：高轶军，美国多米尼克大学信息学院教授、博士生导师、信息管理系主任。教学与科研方向涵盖人工智能（AI+）与信息服务深度融合、大数据挖掘与竞争情报分析、传统与社交媒体舆情分析与危机管控，公共数据发布与地理信息系统等。高轶军教授密切跟踪美国人工智能领域最新成果、擅长评估各类机构信息政策与服务规范、改善各级政府机构公共数据发布与利用，提高企事业单位信息管理与风险控制水平，领导网络信息传播和应对虚假信息研究。

主讲人：孙晓  教授

活动时间：05月23日15时00分

地点：理科群1号楼D418

讲座内容：

报告探讨人工智能在心理计算领域的应用，特别是普适心理计算的理论、技术与应用。报告分为三部分：人工智能前沿进展、人工智能与心理学的结合，以及普适心理计算产品及应用。

普适心理计算通过融合人工智能、多模态大模型与心理学前沿理论，构建了全新的理论体系，致力于实现对个体和群体的多层次、多维度画像，并构建个性化的心理干预策略，广泛应用于教育、医疗、军队等领域，具有重要的社会意义和广阔的应用前景。

主讲人介绍：

合肥工业大学教授，博士生导师，从事自然语言处理，智能人机会话与情感交互，情感计算以及相关机器学习算法的研究与开发。现任情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室副主任，中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会青年工作组组长，中国人工智能学会自然语言理解专委会副秘书长，IEEE高级会员等职务。

第一作者或通讯作者发表IEEE与ACM汇刊等高水平论文50余篇。包括IEEE Transactions on Affective Computing、IEEE  Transactions on Image Processing、ACM Transactions on Information Systems、自动化学报、电子学报、ACL、EMNLP、CVPR等，谷歌引用7566，H指数45，成果入选2020“领跑者5000”顶尖论文（入选率1%）。主持和完成国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划课题等国家级与省部级项目20余项。申请和公开发明专利80余项（授权30余项），完成专利成果转化15项。

主讲人：Yong Yue 教授

活动时间：5月18日13点30分

地点：理科群1号楼D316室

讲座内容：报告简要回顾西交利物浦大学的建立和发展过程，比较中英教育体系，介绍西交利物浦大学专业结构和考核机制，以计算机相关专业设置及教学进行案例分析，分享中英国际合作办学教育模式融合的专业人才培养实践和取得的成效。

主讲人介绍：东北大学学士和英国赫利奥瓦特大学博士学位，工程技术学会会士(FIET)、皇家特许工程师(CEng)。现任西交利物浦大学教授、博士生导师、虚拟工程中心（VEC）主任，2013-2019年任计算机科学与软件工程系主任。曾在中国和英国工业和学术界担任工程师、项目经理、教授、研究所长和系主任等职务，积累多年科研、教学、学科建设和管理经验。研究方向为虚拟现实、计算机视觉、机器人应用和优化，主持多项科研、教改课题。发表国际学术论文250余篇，培养博士研究生27人。

主 讲 人 ：雷霞

活动时间：12月10日9时00分    

地  点 ：理科群1号楼D418会议室

讲座内容：

深度学习模型在图像分类等任务中得到了广泛的研究和应用，但它们通常被视为由数据驱动的黑盒模型，很难理解模型的决策依据，所以模型的输出结果处于不可解释的状态，使得模型的可信度存疑。因此，设计一种深度学习模型的可解释性方法，是提高模型可信度和优化模型性能的关键性需求。通过从关于图像分类的深度学习模型决策归因的角度，进行了初步地探索。

主讲人介绍：

雷霞，博士，现就职于中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室，任中国人工智能青年委员会执行委员、CCF YOCSEF执行委员，研究方向为人工智能安全、网络安全、内容与传播安全，目前已发表SCI论文十几余篇，其中包括 Applied Soft Computing、DCN、JPDC、Information Sciences等权威期刊。

主讲人：霍丽娜

活动时间：2023年12月7日下午2：30

地点：理科学院1号楼D418

讲座内容：计算机视觉属于人工智能技术与应用的一个分支。计算机视觉是一个跨学科的科学领域，研究如何让计算机从数字图像或视频中获得高水平的理解。从工程学的角度来看，它寻求人类视觉系统能够完成的自动化任务。本讲座从计算机视觉的概念、发展和基本任务等环节，介绍计算机视觉在图像处理领域中的任务，重点介绍图像的显著性目标检测，以开拓研究生的图像处理思维和学术视野。