11月29日下午，信息技术学院邀请国家优秀青年、CCF优秀博士学位论文奖获得者、CCF人工智能与模式识别专业委员会委员、华南理工大学陈伟能教授和爱思唯尔中国高被引学者、国家级青年人才、南京理工大学李泽超教授为与会观众带来了一场内容丰富的学术报告，近100名校内师生通过腾讯会议平台线上参加了此次会议。

国家《新一代人工智能发展规划》将群体智能列为重点发展的人工智能理论与技术方向之一。为此，陈伟能教授围绕“群体智能演化与优化”这一主题，针对大规模决策优化难题，围绕群体智能协同演化过程的可预知、可引导和可扩展等关键问题，介绍了群体智能协同演化的理论与方法体系。在群智演化的预知与建模表达方面，建立了基于概率分布的群体智能算法框架，实现了群体智能算法在连续、离散空间的统一表达；在群智演化的引导与调控方面，面向大规模优化问题提出了基于分段支配学习机制和分层学习机制的群智优化算法，提高了算法的全局探索和局部开发能力；在群智演化的可扩展性方面，从种群分布、维度分布等多角度探索了高可扩性的分布式群体智能协同演化方法。最后还详细介绍了大规模群体智能协同演化优化的相关应用，并就后续的研究方向进行了探讨。

图像视频大数据智能分析与理解在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。然而实际应用情况是复杂开放的。为此，李泽超教授围绕“开放环境多媒体内容理解”这一主题，为大家介绍了开放环境下多媒体内容分析与理解问题，重点讲解了半监督、小样本和弱监督条件下的图像内容分析。进一步介绍了其提出的半监督特征学习方法、小样本识别、深度协同因子分解模型，将图像和标签映射到统一空间，同时解决图像标注、标签优化、基于内容的图像检j2以及标签扩展等多种任务。

两位嘉宾的报告深入浅出，内容精彩，图文并茂。此次报告为我校师生提供了一次难得的学习和交流机会，帮助大家及时掌握了群体智能和多媒体领域新的研究方向和前沿学科动态，了解了前沿技术成果与领域应用情况，开拓了学术视野。（供稿：信息技术学院）

【责任编辑：张惠瑀】