近日,第33屆AAAI人工智能會議(The National Conference on Artificial Intelligence,AAAI’19)在美國夏威夷州檀香山市舉辦。大連理工大學(xué)大工-立命館大學(xué)國際信息與軟件學(xué)院“幾何計算與智能媒體技術(shù)實驗室”(dutmedia.org)的四篇論文以及電子信息與電氣工程學(xué)部“智能圖像分析與理解實驗室”(IIAU-Lab)的一篇論文被大會論文集收錄。大連理工大學(xué)幾何計算與智能媒體技術(shù)團隊的羅鐘鉉教授,李豪杰教授以及碩士研究生張宇夕,智能圖像分析與理解技術(shù)團隊的王棟副教授、碩士研究生諸葛云志應(yīng)邀請參加大會。大連理工大學(xué)被錄用的論文中有3篇被邀請進行口頭報告,(大會共評出476篇作為口頭報告論文,僅為投稿數(shù)量的6%),另2篇分別獲得亮點展示和海報展示,在國際頂級會議(CCF A類)上充分展示研究成果,標(biāo)志著大連理工大學(xué)信息學(xué)科在人工智能領(lǐng)域的不斷進步與突破。
本屆AAAI大會論文摘要投稿數(shù)量高達7745篇,全文投稿數(shù)量達到7095篇,實現(xiàn)了投稿數(shù)量103%的增長,無論投稿數(shù)量還是增量都創(chuàng)下了歷史新高。本屆采用嚴(yán)格的雙盲評審制度,論文錄取率更是低至16.2%。此次AAAI大會,大連理工大學(xué)師生人工智能領(lǐng)域最新研究成果得以充分展示,同時也增進了該領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)交流。
由“幾何計算與智能媒體技術(shù)實驗室”劉日升副教授團隊與國內(nèi)兩所高校合作完成的三篇論文也均被大會收錄,其中兩篇被評為15分鐘口頭報告,一篇被評為2分鐘亮點展示。論文包括由劉日升副教授主導(dǎo)、復(fù)旦大學(xué)參與合作完成的針對非凸問題求解方法的工作《Task Embedded Coordinate Update: A Realizable Framework for Multivariate Non-convex Optimization》,與浙江大學(xué)合作完成的基于局部特征的跨域特征遷移方法的研究工作《Exploiting Local Feature Patterns for Unsupervised Domain Adaptation》,以及與浙江大學(xué)合作完成的結(jié)合異步并行機制和組合方差下降技術(shù)的研究工作《Asynchronous Proximal Stochastic Gradient Algorithm for Composition Optimization Problems》。此次國際信息與軟件學(xué)院同國內(nèi)兩所頂尖院校的成功合作,展示了大連理工大學(xué)信息學(xué)科在研究領(lǐng)域的不斷拓展與進步,并進一步促進了高校間資源共享與學(xué)術(shù)融合。
由電信學(xué)部“智能圖像分析與理解實驗室”盧湖川教授團隊完成的論文《Deep Embedding Features for Salient Object Detection》被邀請進行2分鐘亮點展示,在大會“Object Recognition”分會場中,作者代表、研究生諸葛云志,用簡短的語言闡釋了基于深度嵌入特征的顯著性算法具有更好的魯棒性,并通過一系列對比顯示出了該算法在時效性和準(zhǔn)確度上均處在領(lǐng)先地位,到場的專家和學(xué)者均對該文章的貢獻給予了肯定。
相關(guān)介紹:
AAAI成立于1979年,名為“美國人工智能協(xié)會”,2007年更名為“人工智能促進協(xié)會”。其組織的“AAAI人工智能會議”,被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的頂級會議之一,并被中國計算機學(xué)會(CCF)推薦國際學(xué)術(shù)會議列表認(rèn)定為A類會議,在該領(lǐng)域具有極大影響力。
國際信息與軟件學(xué)院“幾何計算與智能媒體技術(shù)實驗室”(www.dutmedia.org)依托于遼寧省泛在網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)軟件重點實驗室。研究課題包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、多媒體技術(shù)、優(yōu)化方法等當(dāng)前最前沿的領(lǐng)域。近年來在IEEE TPAMI、TIP、TNNLS、TMM、NIPS、IJCAI、AAAI、CVPR、ECCV、ACM MM等人工智能、多媒體技術(shù)等多方領(lǐng)域的重要期刊及會議上發(fā)表論文達100余篇。
電子信息與電氣工程學(xué)部“圖像分析與理解實驗室”(IIAU-Lab)主要進行計算機視覺的研究,包括顯著性目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、人體輪廓分割及姿態(tài)估計,在專業(yè)研究和教育教學(xué)方面享有較高的國際聲譽。自2011年開始在國際計算機視覺頂級會議(CVPR、ICCV、ECCV)上發(fā)表論文30余篇,在頂級期刊IEEE Transaction上發(fā)表論文50余篇,獲得教育部自然科學(xué)二等獎1項和多項國際學(xué)術(shù)論文獎。