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华师大计算机系举办18级非全日制硕士研究生新生开学典礼

发布日期: 2018-09-28   浏览次数 679

9月9日,计算机科学技术系18级非全日制硕士研究生新生开学典礼在理科大楼B517顺利举行。开学典礼由计算机系副主任黄新力老师主持,参加开学典礼的有海外杰出青年学者、计算机与软件工程学院副院长沙行勉教授,以及各科研团队、研究所的教师代表。 

开学典礼的第一项,是沙老师为开学典礼致辞。沙老师致辞的主题是“计算机科学的美”。沙教授基于自身学习工作的经验,通过举例让学生发现计算机的无穷魅力,在实际中体现计算机的科学之美。沙老师的致辞吸引了众多学生,在开学典礼现场也是掌声不断。 

沙行勉教授致辞

紧随其后的是各科研团队、研究所教师代表发言。老师们向入学新生介绍了各自所在科研团队和研究所的现况、研究方向、研究目标,并向学生们展示了团队的科研成果。

大数据与智能系统研究团队长期关注并致力于开展影响大数据与智能系统未来发展的前沿理论研究、核心技术创新及工程应用开发,包括下一代互联网体系结构、云数据中心网络、未来网络、网络与信息安全、互联网计算、嵌入式系统结构、软件及应用、绿色可信计算、物联网和信息物理系统等,注重学术研究和实际应用均衡发展,主动服务对接国家重大战略需求。

知识处理和数据智能团队聚焦和智能时代发展的相关理论、技术和应用,研究具体深度学习、迁移学习、对抗网络等基础理论;本体、推理、知识图谱等知识处理相关技术;众包学习、搜索、智能问答和阅读理解、事件监测等智能应用系统,形成创新成果,培养面向AI2.0时代的研究型人才。AI 2.0时代已经越走越近,现有的方法不断被演进、迭代,仅仅从特征提取和规则生成越来越不能满足智能时代的需求,如何从数据中自动寻找特征、自动寻找知识,让机器更好地阅读和理解现存的各类网页、文档,获取更多的知识,从而辅助人们理解分析和运用数据,在各行各业中大幅提高工作效率,是AI2.0时代的智能时代的必然发展趋势。

模式识别与机器学习研究如何使用模式识别与机器学习算法对数据进行合理精确的建模,并实现对数据的分析与预测;同时结合相关学习理论对研究方法进行理论分析、指导并启发新的模型与算法。目前的研究工作包括:概率模型与贝叶斯推理、核方法与统计学习理论、多视角与多任务学习、时序数据建模、大数据分析等。

机器智能与视觉研究组研究方向涉及计算机科学的多个领域。在人工智能的几个核心方向,包括图像处理与分析、计算机视觉、机器学习与模式识别、演化计算与最优化等,展开理论与应用研究。在理论上,围绕国家发展需求展开研究工作,侧重解决重大理论问题,相关工作由科技部、自然基金委等部门课题支持;在应用上,围绕企业工程需求展开工作,侧重解决企业实际问题,相关成果已应用在金融、国防、政府等部门和单位。 

 

各团队教师代表讲解

计算机智能信息处理研究团队致力于研究智能信息系统中特征分析、自动聚类等机器学习理论和方法,并在此基础上,对从外界环境获得图像、视频、声音、文本等信息进行分析处理,提取有用信息,为实现智能化系统提供核心技术。研究成果在智慧城市、智能机器人、智能物流网、智能交通、现场监视、人机交互、生物特征识别等领域有广泛应用。研究组在模式识别与机器学习、文本图像分析和识别、自然语言处理、数据挖掘等研究领域,形成一批国际先进、国内领先的研究成果,在本研究领域国际顶级会议和期刊上发表高水平学术论文十余篇,一些重要成果获得实际应用和推广。 

云端协同可信软件团队致力于以现代软件工程理论和形式化方法为基础,在云计算和移动计算,以及大数据处理的环境下,研究软件系统的高性能与可靠性。围绕云端协同计算的几个核心方向,包括云计算的性能保证、移动安全与分析、移动能耗、生物信息计算、以及社交网络等展开理论与应用研究。围绕国家发展需求展开研究工作,侧重解决重大理论问题。 

各团队教师代表讲解

在听完老师们的讲解后,每位学生对计算机系各研究所、科研团队的研究方向和开展的研究工作都有了更深一步的认识与了解,也对自己接下来的研究生学习以及未来要从事的职业和事业,也有了更清晰的规划。接下来,老师们和同学还进行了互动交流,现场为同学们解答疑惑。至此,计算机系18级非全日制硕士研究生新生开学典礼圆满结束。作为计算机科学技术系新一届非全日制硕士研究生,老师和同学们共同努力,携手同行,为计算机系更好的明天而努力!