新IT卓越大讲堂 No.92期时间：2025年8月19日（周二）14:00地点：燕山校区1406会议室报告题目：Harnessing AI and Embedded Intelligence to Tackle Real-World Challenges报告人：孟庆刚报告专家：孟庆刚，英国拉夫堡大学计算机科学系机器人和人工智能教授。作为计算机系科研主管，成功领导了学校在英国高校Research Excellence Framework计算机科学与信息学部门最近的研究评估并取得卓越成绩。研究涵盖了人工智能, 视觉和机器...

新IT卓越大讲堂 No.91期时间：2025年7月19日（周六）10:00地点：燕山校区1号楼1406报告题目：从通用/垂域大模型到智能体报告人：沈琳琳报告摘要：报告主要介绍近几年围绕大模型开展的相关研究工作，从伶荔通用大语言模型到垂域问答模型，包括能够感知多达200人脸属性的人脸大模型，能够以0.5秒感知人体细粒度动作的人体动作大模型，以及医学领域的超声图像基础模型，能够描述细胞形态的病理大模型，和眼科手术视频理解与推理大...

新IT卓越大讲堂 No.90期时间：2025年5月27日（周二）14:30地点：燕山校区3号楼3306报告题目：图像内容理解与生成报告人：马占宇报告摘要：本报告将介绍图像内容理解与生成领域的最新研究进展与未来发展方向。在图像理解方面，重点介绍在细粒度特征提取、鲁棒特征学习，以及以目标为中心的视频理解基准构建等技术。在图像生成方面，探讨低成本高分辨率图像生成框架、融合文本与掩码引导的可控图像编辑方法、多模态伪造检测中的特...

新IT卓越大讲堂 No.89期时间：2025年5月10日（周六）14:30地点：燕山校区3号楼3306报告题目：表示学习研究进展与展望报告人：梁吉业报告摘要：机器学习方法的性能严重依赖数据的表示。在深度学习时代，数据的表示被融入到学习过程，获得好的数据表示逐渐成为学习的重点。目前，表示学习已成为机器学习和人工智能领域的重要研究方向。本报告首先介绍表示学习的相关背景、主要方法及关键问题；其次对我们在概念认知、泛化误差和贝...