第5届全国“机器学习及其应用”研讨会

第5届全国“机器学习及其应用”研讨会

南京师范大学专场

由于开始没有听说这个学术会议，所以南大的那场没能参与，不过还好南师这场还是收获不少，目前还处于激动之中，所以想和大家简单分享一下：

我们8：26到达随园吴贻芳报告厅，刚好赶上，还好在后面找到了座位，坐下后一会由南师大数科院的党委书记致开幕词，很有党的味道，呵呵。

不过首先告诉大家的是，吴贻芳报告厅是金陵女子学院的，吴贻芳老师，是中国第一代获得学士学位的女大学生，在年仅35岁之时就担任赫赫有名的金陵女子大学的第一位中国校长。她也是中国第一位女大学校长,并连续执掌该校长达23年；她又是著名的社会活动家, 1945年，她代表中国出席了联合国成立大会，并成为在《联合国宪章》上签字的第一位女性。在中途上厕所时，看见了她在学院大门厅里写道这样一句话：“凡是办教育的没有不注重学问同道德的”。

值得一提的是外面的一个明妮。魏特琳墓碑，明妮·魏特琳(Minnie Vantrin)，中国名华群，美国传教士。她1919年至1940年5月在南京金陵女子大学任教，两度代理金陵女子大学院长。在惨绝人寰的南京大屠杀期间，她毅然选择留守，作为国际红十字会南京委员会委员和金陵女子大学难民收容所的负责人，收容和保护了一万名以上的妇女儿童。很值得敬重。

接下来就进入正题，由香港科技大学计算机科学与工程系杨强教授来主持早上的四个报告，第一个就是

耿直 (北京大学数学科学学院概率统计系) 因果挖掘统计方法论 - 井底之蛙、盲人摸象、替罪羔羊

很喜欢这个老师，感觉让人很舒服，整个过程深入浅出，结合吸烟与肺癌的例子，为我们讲到了三个工具：井底之蛙、盲人摸象、替罪羔羊

井底之蛙：讲到我们在做研究时，没有看到其他有些东西是否对我们的结论造成影响，怎样将我们的结论推广到无限空间，可以靠因果关系

替罪羔羊：这倒是一个很实用的方法，（当我们在x,y之间找不到因果/相关的关系时候，并不代表没有关系，可以用一个中间变量来代替），如要研究ｘ，ｙ的关系，而ｘ与ｚ有强相关性，那可以直接用z——〉y来代替进行研究。

盲人摸象：由于时间不够，只是大概讲了些网络结构的学习和聚类分析

第二个就是

陶卿 (中科院自动化所)The Convex Upper Bounds of Classification Error Function

这个老师语速很快，讲了很多东西，只是我一点都不晓得，所以收获的很少，只有赞叹，呵呵呵

第三个就是

等等，现在是coffee break，南师服务还真不错，竟然有饼干，蛋黄派，coffee，真是补充能量，正好饿了

接着

汤晓鸥 笔名小o(微软亚洲研究院ｖｉｓｕａｌ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｇｒｏｕｐ) 　Next "Generation" Photo and Video Technology

这个老师很是幽默，相信他平时是一个很让人高兴的人，我一直感觉干计算机行业的人都是很有幽默感的，让人感觉很活跃。他以他可爱孩子的无数照片为始，研究如何从一万多或更多的照片中找到他要看的一些照片，比如穿某个衣服，在某个年龄阶段的啊，并可以很方便的将找到的若干照片自动组织成一幅由这些图片随机排列的大图。很有意思的是，他们也曾经做出一个成果，将几个视频的重点时间端剪切出来放到一个画面，这样很帅。主要技术涉及到人脸，图像的识别。

第四个是

Nevin Zhang (香港科技大学计算机科学与工程系)Learning Latent Tree Models

这个老师很牛，获得了数学和计算机的博士学位，他针对中医的发展提出了一个很有意思的概念，隐性树，及可以发展为隐性结构。例子：中医上的阳虚症状：胃寒，胑冷，腰背凉，这三个症状描述是显变量，而“阳虚”则是隐变量。所以我们可以利用这种方法从某个领域的数据中抽出这些显，隐变量，特别利用一些领域的数据分析，如分析股民的行为等，不晓得我理解正确与否，反正应用还蛮广的。

中午，随便在随园餐厅吃了点冷饭食，很惨吗，呵呵，还好

下午座位靠前了几排，不过对于我这个近视眼，还是看不清楚那些专家，下午一共有两个报告，一个由各位专家介绍过去一年部分相关国际顶级会议，最后由特邀专家回答听众提问，整个年会就到这里结束。

第一个是

Yiyu Yao (加拿大里贾纳大学)Multilevel and Multiview Intelligent Data Analysis

该老师主要讲到了一个Granular structures（粒结构）的概念，主要用于表述局部与局部，局部与全局的关系，由此讲到了多层多方位地做数据分析，具体我也不懂，有兴趣的可以到他网站了解：http://www2.cs.uregina.ca/~yyao/grc_paper/

第二个是

高阳 (南京大学计算机软件新技术国家重点实验室)关系强化学习研究

该位老师主要以俄罗斯方块为案例来研究关系强化学习，具体我也不懂，呵呵。

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