9/11/2019 VALSE Webinar 19-17期 脑启发视觉模型 Brain Inspired Visual Model - VALSE | 微信公众号⽂章阅读 - WeMP

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VALSE Webinar 19-17期 脑启发视觉模型Brain Inspired Visual Model

VALSE

报告时间：2019年7⽉17⽇（星期三）晚上20:00（北京时间）主题：脑启发视觉模型 Brain Inspired Visual Model报告主持⼈： 左旺孟（哈尔滨⼯业⼤学）

报告嘉宾：斯⽩露（北京师范⼤学）

报告题⽬：Brain-inspiredIntelligence: A Paradigm for Next Generation AI

报告嘉宾：刘明霞（University of North Carolina at Chapel Hill）报告题⽬：Neuroimage Analysis for Automated Brain Disease Diagnosis

Panel议题：1. 脑与视觉学习的融合发展的可⾏路径与前景。2. 计算机视觉模型有没有可能对脑机制探索有帮助？3. ⼈脑理解与机器学习应该以什么⽅式互相推动？Learning for understanding brain还是Brain Inspired VisualLearning，还有没有其他的⽅式？4. 脑科学研究可能会在⽣理、病理、⼼理和认知等不同层⾯上开展，这些层⾯是否都会以⼀定⽅式推动脑启发的视觉学习模型的发展？

5. 是否存在⼀些特定的视觉问题，更适合从脑启发的视觉学习的⻆度开展研究？

Panel嘉宾：斯⽩露（北京师范⼤学）、刘明霞（University of North Carolina at Chapel Hill）、⾼跃（清华⼤学）、胡晓林（清华⼤学）、张道强（南京航空航天⼤学）

*欢迎⼤家在下⽅留⾔提出主题相关问题，主持⼈和panel嘉宾会从中选择若⼲热度⾼的问题加⼊panel议题！

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报告嘉宾：斯⽩露（北京师范⼤学）

报告时间：2019年7⽉17⽇（星期三）晚上20:00（北京时间）报告题⽬：Brain-inspiredIntelligence: A Paradigm for Next Generation AI

报告⼈简介：

BailuSi is a professor at the School of Systems Science of Beijing NormalUniversity. He obtained the PhD degree inTheoretical Neurophysics from BremenUniversity, Germany in 2007. During 2008-2013 he was postdoctoralresearchersin the Sector of Cognitive Neuroscience of the International School for Advanced Studies and theDepartment of Neurobiology of the Weizmann Instituteof Science, working on the computational mechanisms of theneural circuits of spatial memory. Before he joined BNU in 2018, he was a Principle Investigatorof the State KeyLaboratory of Robotics in Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences. His research interestincludes neural signalprocessing, brain-inspired computation and neurorobotics. He is a member in the Committeeof Computational Neuroscience and Neuroengineering of the ChineseSociety of Neuroscience, the committee ofIntelligence Interaction of the Chinese Association for Artificial Intelligence, the committee of Automation forEnvironment Perception and Protection of the Chinese Association of Automation.

个⼈主⻚：

http://www.brainair.cn

报告摘要：

Tounderstand intelligence is one of the ultimate questions for human beings.Traditional AI research is faced withchallenges such as robustness,scalability and interpretability. Brain, as the only general intelligencesystem in nature,constitutes a blueprint for AI research to understand andcreate intelligence. In this talk, I will review recent progressin neuroscienceresearch, and discuss neural network models of perception and memory. Byunderstanding thedynamics and computational mechanisms of the neural circuits,it is possible to find a path to understand and createintelligence.

参考⽂献：

[1] Dongye Zhao, Bailu Si, and Fengzhen Tang. Unsupervised feature learning for visual place recognition inchanging environments. In Proceedings of the 2019 International Joint Conference on Neural Networks. 2019.[2] Taiping Zeng and Bailu Si. Cognitive mapping based on conjunctive representations of space and movement.Frontiers in Neurorobotics, 11:61, 2017.

报告嘉宾：刘明霞（University of North Carolina at Chapel Hill）报告时间：2019年7⽉17⽇（星期三）晚上20:30（北京时间）报告题⽬：Neuroimage Analysis for Automated Brain Disease Diagnosis

报告⼈简介：

Mingxia Liu is a Research Instructor of University of North Carolina at Chapel Hill. Her research focuses on machinelearning and pattern recognition, with applications of Artificial Intelligence to studying aging and brain disorders. Herclassification method was ranked #1 in the ISBI Challenge of “Classification of Normal versus Malignant Cells in B-ALL White Blood Cancer Microscopic Images” in 2019. She is the recipient of Outstanding Doctoral DissertationNomination Award from the Chinese Association for Artificial Intelligence, Outstanding Doctoral Dissertation Awardfrom the Computer Society of Jiangsu Province, China, Travel Award of MICCAI 2016, and Travel Award of IAPR2012. She has served as the Area Chair of MICCAI 2019, Co-Chair of MLMI 2018-2019 and Co-Chair of GLMI 2019.She is a Guest Editor of Journal of Neuroscience Methods Special Issue on Deep Learning Methods andApplications in Neuroimaging, Multimedia Tools and Applications Special Issue on Multimodal Data Fusion,Learning, and Application, and Neurocomputing Special Issue on Multimodal Media Data Understanding andAnalytics. She is currently an Academic Editor for PLOS ONE.

个⼈主⻚：

VALSE Webinar 19-23期 「浓缩09-05 22:52:39

VALSE Webinar 19-22期 医学影08-29 23:56:45

VALSE Webinar 19-21期 焦点⽅08-22 06:17:15

VALSE Webinar 19-20期 知⾯⽽08-15 07:31:14

VALSE Webinar 19-19期 影像质08-08 06:10:00

VALSE Webinar 19-18期 图像质08-02 22:54:01

VALSE Webinar 19-18期 图像质08-02 06:02:00

VALSE Webinar活动NeurIPS Re07-19 08:51:48

VALSE Webinar 19-17期 脑启发07-15 10:01:49

VALSE Webinar 19-16期 云深可07-04 08:22:47

VALSE Webinar 19-15期 ⾃注意06-28 04:35:01

VALSE Webinar 19-14期 深度学06-20 09:11:20

VALSE Webinar活动CVPR会议期06-06 05:25:15

VALSE Webinar 19-13期 ⾯向⽆05-30 07:36:42

VALSE Webinar 19-12期 图像语05-23 20:30:00

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http://mingxia.web.unc.edu/

报告摘要：

Multi-modal neuroimages facilitate the automated diagnosis of brain disorders by providing fundamental insightsinto neurodegenerative patterns of the human brain. Nevertheless, there are still lots of challenges need to beaddressed. This talk will first present some of our recent work on brain disease analysis using structural andfunctional magnetic resonance (MR) images. We will also discuss how the heterogeneous and incomplete multi-modal neuroimaging data may benefit the automated diagnosis of brain diseases.

参考⽂献：

[1] Chunfeng Lian, Mingxia Liu, Jun Zhang, and Dinggang Shen, "Hierarchical Fully Convolutional Network for JointAtrophy Localization and Alzheimer’s Disease Diagnosis using Structural MRI," IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2889096, 2019. [2] Yongsheng Pan, Mingxia Liu*, Chunfeng Lian, Yong Xia, and Dinggang Shen. "Disease-Image Specific GenerativeAdversarial Network for Brain Disease Diagnosis with Incomplete Multi-Modal Neuroimages," In  the 22ndInternational Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2019), Shenzhen, China, Oct. 13-17, 2019. 

Panel嘉宾：⾼跃（清华⼤学）

嘉宾简介：

清华⼤学⻓聘副教授、博⼠⽣导师。⼊选国家千⼈计划⻘年项⽬。近年来作为项⽬负责⼈承担国家重点研发计划、⾃然

科学基⾦联合基⾦重点项⽬等多项课题，主要研究领域为⽴体视觉及脑科学，在Human Brain Mapping、MICCAI、IEEE Trans. on Medical Imaging、CVPR等国际期刊及会议发表论⽂100余篇，论⽂引⽤5000余次，由Elsevier出版英⽂专著两部。担任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network及Journal of Visual Communicationand Image Representation等国际期刊编委，担任MICCAI等国际会议领域主席。

个⼈主⻚：

http://www.gaoyue.org

Panel嘉宾：胡晓林（清华⼤学）

嘉宾简介：

清华⼤学计算机系副教授。2007年在⾹港中⽂⼤学获得⾃动化与辅助⼯程专业博⼠学位，然后在清华⼤学计算机系从事博⼠后研究，2009年留校任教⾄今。他的研究领域包括⼈⼯神经⽹络和计算神经科学，主要兴趣包括开发受脑启发的计算模型和揭示⼤脑处理视听觉信息的机制，在知名国际期刊和国际会议上发表论⽂70余篇。他是IEEE Transactionson Neural Networks and Learning Systems和Cognitive Neurodynamics的编委。曾带领学⽣在各种模式识别国际竞赛中获得过6次冠军和3次亚军。

个⼈主⻚：

www.xlhu.cn

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Panel嘉宾：张道强（南京航空航天⼤学）

嘉宾简介：

南京航空航天⼤学计算机科学与技术学院／⼈⼯智能学院教授、博⼠⽣导师，副院⻓。⼊选国家优秀⻘年科学基

⾦、“万⼈计划”⻘年拔尖⼈才项⽬。近年来作为课题负责⼈承担国家重点研发计划、国家⾃然科学基⾦、⽜顿⾼级学者基⾦等多项课题，主要研究领域为机器学习、脑影像智能分析与脑疾病早期诊断，在TPAMI、TMI、TIP、Neuroimage、Human Brain Mapping、NIPS、MICCAI、KDD等国际期刊及会议发表论⽂100余篇，论⽂引⽤9000余次。研究成果获教育部⾃然科学⼆等奖1项（第⼀完成⼈）。担任Journal of The Franklin Institute、《⾃动化学报》等期刊编委，任中国图象图形学会理事、中国图学学会图学⼤数据专委会副主任、中国⼈⼯智能学会机器学习专委会常

委、江苏省⼈⼯智能学会医学图像处理专委会主任等职务。

主持⼈：左旺孟（哈尔滨⼯业⼤学）

主持⼈简介：

左旺孟，哈尔滨⼯业⼤学计算机学院教授、博⼠⽣导师。主要从事图像增强与复原、图像编辑与⽣成、物体检测与⽬标

跟踪、图像与视频分类等⽅⾯的研究。在CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议和T-PAMI、IJCV及IEEE Trans.等期刊上发表论⽂90余篇。

个⼈主⻚：

http://homepage.hit.edu.cn/wangmengzuo

19-17期VALSE在线学术报告参与⽅式：

⻓按或扫描下⽅⼆维码，关注“VALSE”微信公众号（valse_wechat），后台回复“17期”，获取直播地址。

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特别鸣谢本次Webinar主要组织者：主办AC：左旺孟（哈尔滨⼯业⼤学）协办AC：张兆翔（中科院⾃动化所）责任AC：左旺孟（哈尔滨⼯业⼤学）

VALSE Webinar改版说明：⾃2019年1⽉起，VALSE Webinar改⾰活动形式，由过去每次⼀个讲者的⽅式改为两种可能的形式：1）Webinar专题研讨：每次活动有⼀个研讨主题，先邀请两位主题相关的优秀讲者做专题报告（每⼈30分钟），随后邀请额外的2~3位嘉宾共同就研讨主题进⾏讨论（30分钟）。2）Webinar特邀报告：每次活动邀请⼀位资深专家主讲，就其在⾃⼰熟悉领域的科研⼯作进⾏系统深⼊的介绍，报告时间50分钟，主持⼈与主讲⼈互动10分钟，⾃由问答10分钟。

活动参与⽅式：

1、VALSE Webinar活动依托在线直播平台进⾏，活动时讲者会上传PPT或共享屏幕，听众可以看到Slides，听到讲者的语⾳，并通过聊天功能与讲者交互；

2、为参加活动，请关注VALSE微信公众号：valse_wechat 或加⼊VALSE QQ群（⽬前A、B、C、D、E、F、G、H、I群已满，除讲者等嘉宾外，只能申请加⼊VALSE J群，群号：734872379）；*注：申请加⼊VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份，缺⼀不可。⼊群后，请实名，姓名身份单位。身份：学校及科研单位⼈员T；企业研发I；博⼠D；硕⼠M。3、在活动开始前5分钟左右，讲者会开启直播，听众点击直播链接即可参加活动，⽀持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、⼿机等设备；4、活动过程中，请不要说⽆关话语，以免影响活动正常进⾏；5、活动过程中，如出现听不到或看不到视频等问题，建议退出再重新进⼊，⼀般都能解决问题；6、建议务必在速度较快的⽹络上参加活动，优先采⽤有线⽹络连接；7、VALSE微信公众号会在每周四发布下⼀周Webinar报告的通知及直播链接。8、Webinar报告的PPT（经讲者允许后），会在VALSE官⽹每期报告通知的最下⽅更新[slides]。9、Webinar报告的视频（经讲者允许后），会更新在VALSE爱奇艺空间，请在爱奇艺关注Valse Webinar进⾏观看。阅读原⽂

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功能介绍 VALSE（Vision and Learning Seminar） 年度研讨会的主要⽬的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国⻘年学者提供⼀个深层次学术交流的舞台。

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