2月13日下午，天津大学张长青副教授与国防科技大学刘新旺教授应信息科学与工程学院和山东省网络环境智能计算技术重点实验室邀请，分别作了题为“自适应多模态融合方法”和“新型鲁棒多核聚类算法”的报告，会议采用线上形式进行，由周劲教授主持。
张长青副教授介绍了其课题组近年来在多模态融合领域的研究成果，由研究背景入手，探索传统多模态融合的局限性，在此基础上提出自适应强弱关联的完备性多模态融合、自适应任意缺失的柔韧性多模态融合、自适应场景变化的动态多模态融合方法，并在医学诊断等领域进行应用验证。
刘新旺教授介绍了其课题组最近提出的SimpleMKKM融合聚类框架及其相关拓展。首先，区别于常用的min-min/max-max聚类算法，提出了一个全新的min-max模型，并设计了新的求解算法，保证了得到的解具有全局最优性。该模型在不同应用中展示了优越的聚类性能，且不含任何超参数。接着，采用核矩阵局部对齐的思想对其进行了拓展，提出了Localized SimpleMKKM算法。其次，进一步提出了一种无参的样本自适应Localized SimpleMKKM算法。最后，刘教授对课题进行总结并展望未来的发展方向。
两位学者的报告由简入繁，内容丰富，开拓了师生视野，对参会师生提出的问题做了详细解答，参会师生获益匪浅。
张长青，天津大学智能与计算学部副教授、博士生导师，国家“万人计划”青年拔尖人才，其主要研究方向为机器学习、计算机视觉、智能医疗。2017-2018年在北卡罗拉纳大学教堂山分校担任研究员。在IEEE TPAMI/IJCV/NeurIPS/ICLR等期刊和国际会议上发表论文100余篇，近20篇论文单篇引用超过100次，5篇论文入选CVPR/NeurIPS口头报告或亮点论文，7篇论文入选ESI高被引论文，2篇论文入选ESI热点论文。Google Scholar引用6400余次。研究成果获得中国图象图形学学会自然科学奖一等奖、ICME最佳论文等奖励，入选百度发布的全球高潜力AI华人青年学者榜单、斯坦福大学发布的全球Top 2%顶尖科学家榜单。受邀为IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、 ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR等多个国际高水平期刊及会议审稿。主持和参与多项国家自然基金面上项目/重点项目、国家重点研发计划项目。
刘新旺，国防科技大学计算机学院教授，博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金获得者。主要研究兴趣包括核算法、多视图聚类算法、深度聚类等。发表IEEE TRANS及CCF A类论文100余篇，包括IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TIP、ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等。谷歌学术引用8100余次。担任AAAI 2020-2023、IJCAI 2020-2022等国际人工智能顶级会议的资深程序委员会委员，以及IEEE TNNLS 和Information Fusion的编委。主持科技部“新一代人工智能2030”重大项目、国家自然科学基金面上项目、青年基金各一项，研究成果曾两次获湖南省自然科学一等奖。
