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智能媒体计算专题论坛

在当今数字化时代，视觉感知与智能媒体技术的飞速发展正引领着数字化智能化生活的进步。智能媒体计算涵盖了图像/视频智能压缩、图像/视频增强与重建、视觉分析与理解、图像生成与设计等诸多关键任务。作为我们与世界沟通的重要媒介，图像重建与增强、分析与理解技术正展现出蓬勃的发展态势，并呈现多任务融合多模态驱动的新形式。随着计算能力的不断提升、算法的日益成熟以及大规模数据集的广泛应用，深度学习、计算机视觉和信号处理的交叉融合为研究领域带来了前所未有的突破。这些突破对于提升人们对视觉信息的感知和理解能力具有举足轻重的意义。

2023年7月7日上午,“智能媒体计算专题论坛”论坛将聚焦智能媒体前沿计算研究。本论坛由北京大学王选计算机研究所数字视频研究室主办，AI TIME承办，东浩兰生（集团）有限公司协办。北京大学王选计算机研究所数字媒体研究室具有智能媒体相关深厚的学术背景和丰富的研究经验。专场活动将会结合实践案例、研究成果和技术演示，采用多种互动方式，使参与者能够深入了解相关领域的知识和技术。通过交互式主题演讲，零距离生动展示实验室研究成果。一人一个观点，从多维度、多视角、全方面展示智慧生活中的智能媒体处理与理解蓝图。

论坛亮点

1.用年轻的视角，讲述前沿的思考

北京大学王选计算机研究所数字视频研究室汇聚了一批优秀的年轻学者。由他们所组成的研究团队年轻富有活力，在视觉感知与智能媒体领域进行着有趣的前沿探索。论坛注重展现年轻学者的学术热情与创新活力，五位研究生作为受邀讲者，将为参与者展现新颖而有活力的学术观点和思维方式。

2.用交叉的视角，分享领域新思考

这些年轻的学者不仅深耕特定的方向，更热爱彼此思想的交流与碰撞。他们探索智能媒体领域的交叉延伸，讨论底层视觉与高层理解的本质关联，关注文本与图像之间的跨模态建模与智能应用，研究多任务的融汇与统一。他们试图用综合多元的视角理解这些交织的问题，在数字世界里徜徉，找到观察现实世界的新视角。

3.用心讲述科研，与知名专家共成长

在这里，没有呆板的PPT，只有年轻学者成长的蒙太奇。论坛分享将采用TED Talk风格，以深入浅出的形式，分享科研的经历、成果、喜乐与烦恼，带给参与者科研故事特有的沉浸体验。同时，邀请领域资深专家互动点评，针对关键性问题深入探讨，在“前浪”与“后浪”的对话中碰撞出灿烂的思想火花，忆往昔峥嵘岁月，笑今朝拔萃如云。

4.强化互动过程，提升学术实践水平

在这里，技术可以感受、可以触摸。论坛包含实践案例分析、研究成果讲解和技术演示等丰富的互动方式，与会者能够更加生动、深入地了解相关领域的知识。成果不再只是论文、框架与点数，而是横看成岭侧成峰的立体印象。期待为每位与会者带来一个生动而充实的学习交流平台，在论坛中相互启发，共同提高学术水平。

论坛内容

7月7日 9:00—12:00

09:00—09:05

刘家瑛

数字视频研究室介绍

09:05—09:15

刘家瑛

智能感知与媒体计算

09:15—09:30

樊泽嘉

真实场景下的自学习超分辨率

09:30—09:45

黄浩峰

暗光信号解耦与智能成像

09:45—10:00

汪文婧

从低质视觉增强到跨域适配理解

10:00—10:15

林里浪

噪声鲁棒的视频序列行为分析

10:15—10:30

马逸扬

跨越语义鸿沟的开放世界图像生成

10:30—11:30

Debate 刘家瑛 颜波 李泽超 王利民 高盛华 严峻驰

科研生活的"预训练"、"任务驱动"与"多模态"

11:30—12:00

Demo 展示

展示实验室代表性学术成果的Demo

嘉宾介绍

刘家瑛

博士生导师，教育部青年长江学者，北京大学博雅青年学者。2010年7月，毕业于北京大学计算机应用技术专业，获理学博士并留校任教。研究领域为智能媒体计算与视觉理解。累计发表IEEE/ACM汇刊与CCF-A类论文100余篇，谷歌学术引用1.2万余次，其中ESI高被引论文4篇，获得授权国家发明专利70余项。

担任APSIPA杰出讲者，CCF杰出会员，IEEE/CSIG高级会员，IEEE CASS-MSA/VSPC技术委员会委员，CSIG多媒体专委会秘书长。担任IEEE TIP, TCSVT等期刊编委，IEEE ICME/ACM ICMR指导委员会委员，JVCI期刊/ACM MM-2022/IEEE ICIP-2021最佳论文评委会委员，ACM ICMR-2021/IEEE ICME-2021/VCIP-2019程序主席，CVPR/ICCV/ECCV/AAAI会议领域主席等多个国际会议组织工作。

获教育部科技进步二等奖、CSIG石青云女科学家奖青年奖、北京大学教学卓越奖、王选青年学者奖，IEEE ICME 2020最佳论文奖等。主讲的全球MOOC课程获教育部首批“国家精品在线开放课程”，教育部首批国家级一流本科课程。

樊泽嘉

智能学院2021级博士研究生，2017年考入北京大学信息科学技术学院，2021年至今在北京大学王选计算机研究所攻读博士学位。本科期间入选由John Hopcroft指导的图灵班，获五四奖学金、北京大学二等奖奖学金、三好学生奖励等，并作为队员获得2019 ASC世界大学生超级计算机竞赛（ASC19）一等奖。博士期间的主要研究方向为计算机视觉和图像重建。

目前已发表第一或共同第一作者论文2篇。担任国际会议与期刊IEEE TIP、IEEE TCSVT、ACCV的审稿人。在攻读博士学位期间，获王选所新生奖学金、斯伦贝谢奖学金与三好学生奖励。

黄浩峰

智能学院2021级博士研究生，2016年考入北京大学信息科学技术学院，2021年至今在北京大学计算机学院攻读博士学位。博士期间的主要研究方向为暗光场景下的智能成像和增强技术。代表性工作包括基于神经网络逆成像流程的低光照图像增强。

目前已发表一作论文3篇，其中1篇发表于CCF-A类期刊IEEE TIP。担任领域顶会和顶刊IEEE TIP、IEEE TCSVT、ICME的审稿人。攻读本科及博士学位期间多次荣获成绩优秀奖、优秀科研奖等校级奖励。

汪文婧

智能学院2022级博士研究生，2015年考入北京大学元培学院，2019年至今在北京大学王选计算机研究所硕博连读。博士期间的主要研究方向为计算机视觉和图像重建。代表性工作包括基于Retinex理论的低光照增强神经网络模型Retinex-Net，单篇谷歌学术引用900余次，成为近年低光照图像增强领域的代表性工作。

目前已发表第一或共同第一作者论文11篇，其中IEEE TPAMI、CVPR等CCF-A类期刊或会议长文7篇。担任领域顶会和顶刊CVPR、ICCV、IEEE TIP的审稿人。获2022年“微软学者”奖学金，国家奖学金、北京大学校长奖学金等荣誉奖励。入选2023年百度“AI华人女性青年学者榜”。

林里浪

智能学院2021级博士研究生，2017年考入北京大学元培学院，2021年至今在北京大学王选计算机研究所攻读博士学位。博士期间的主要研究方向为自监督学习和动作识别。代表性工作包括基于多任务自监督学习的骨架数据动作识别。

目前已发表第一或共同第一作者论文4篇，其中ACM MM、CVPR等CCF-A类期刊或会议长文2篇。本科毕业论文获得了北京大学信息科学技术学院“十佳优秀毕业论文”称号。获北京大学2021年“未名学士”荣誉称号。

马逸扬

前沿交叉研究院2022级硕士研究生，2018年考入北京大学信息科学技术学院，2022年至今在王选计算机研究所攻读硕士学位。

本科期间获得北京大学信息科学技术学院新生院长二等奖学金、学习优秀奖励等。曾参与中学生物理竞赛，两次进入省代表队参与国家总决赛，获得决赛国家一等奖一次、三等奖一次。硕士期间的主要研究方向为跨模态图像生成，已发表第一作者CCF-A类会议长文一篇。担任国际期刊IEEE TCSVT、JVCIR的审稿人。

颜波

复旦大学计算机科学技术学院教授/博士生导师、入选教育部国家重大人才工程、国家优秀青年科学基金获得者。长期致力于数字图像智能处理、视频分析与理解、三维图像处理、多模态信息处理、医学影像分析等计算机视觉领域的算法与机理研究。

担任 IEEE 高级会员、中国计算机学会多媒体专委会和计算机视觉专委会委员、中国图像图形学学会和上海市图像图形学会理事。担任视频处理研究领域国际著名期刊IEEE TCSVT 编委；IEEE 著名期刊 IEEE JETCAS 的客座编委；Neurocomputing 期刊编委和 Frontiers of Computer Science 期刊的青年编委。

主持了国家自然科学基金优青/重点/面上/青年基金、国家重点研发子课题、华为基金等多项省部级和企业合作项目。实验室研究成果获得了教育部自然科学二等奖、中国图象图形学学会科学技术二等奖、ICME最佳学生论文亚军奖、全国多媒体技术学术会议最佳论文奖等多项重要学术奖项。

李泽超

南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师，工信部“社会安全信息感知与系统”重点实验室副主任。2008年本科毕业于中国科学技术大学，2013年博士毕业于中国科学院自动化研究所。

长期从事媒体智能理解、计算机视觉等。入选爱思唯尔2020中国高被引学者、2018年度国家“万人计划”青年拔尖人才、第二届“中国科协青年人才托举工程”，主持获批国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点项目（2020年）、江苏省杰出青年基金项目（2017年）等，获2020年江苏省科学技术一等奖（排名第二）、ACM Multimedia in Asia 2020最佳论文奖、2018年吴文俊人工智能优秀青年奖、2018年ICIMCS最佳学生论文奖、2017年江苏省科学技术一等奖（排名第三）等，目前担任IEEE TNNLS、Information Sciences等等期刊编委。

王利民

南京大学教授，博士生导师，国家海外高层次青年人才计划入选者，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目青年科学家。

主要研究领域为计算机视觉和深度学习，专注视频理解和动作识别。提出的TSN网络获得首届ActivityNet比赛冠军，已经成为动作识别领域基准方法。曾获得广东省技术发明一等奖，世界人工智能大会青年优秀论文奖。

入选2022-2023年度AI 2000人工智能全球最具影响力学者榜单（计算机视觉方向），2022年度全球华人AI青年学者榜单，2021-2022年度爱思唯尔中国高被引学者榜单。担任CVPR/ICCV/NeurIPS等国际重要会议的领域主席。

高盛华

上海科技大学研究员(终身教授)，博导，担任视觉与数据智能中心主任、资源管理委员会副主任。

入选国家海外高水平人才计划青年项目，上海市浦江人才计划，曙光学者，上海市优秀学术带头人。研究方向涵盖图像和视频的处理和理解、三维重建及图像视频内容编辑和生成。十余次担任NeurIPS/ICCV/CVPR/AAAI等国际顶级会议的领域主席以及IEEE TCSVT和Neurocomputing的副主编等，十余次担任国际顶级会议研讨会主席。

主持/参与国家自然科学基金重点项目、面上项目、科技部重点项目、上海市自然科学基金等多个国家和省部级项目。他的工作入围 IJCAI2017的最佳学生论文提名。高盛华入选2015年ACM上海青年科学家奖， 2010年微软学者奖，上海张江国家科创中心2021首届创新创业人才（创新类）。

严峻驰

上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系副教授。科技部2030新一代人工智能青年项目负责人（组合优化机器学习求解）、教育部AI资源建设首席专家（深度学习）。

曾任IBM中国研究院首席研究员。研究方向为机器学习，及在运筹优化、量子计算等领域的交叉。任ICML、NeurIPS、CVPR等领域主席、Pattern Recognition期刊编委。中国计算机学会优博/杰出会员。

其团队在量子人工智能方面积极从事相关探索，2022年10月，其提议的量子计算与类脑计算方面的问题“计算领域的重大创新将从何而来，量子计算的计算能力是否会接近人脑的计算能力”入选“之江实验室与Science《科学》联合发布智能计算领域十大科学问题”。

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