大数据与人工智能学院组织开展“博士教授学堂”系列学术报告会

       本网讯（通讯员：李钦钦）5月8日，大数据与人工智能学院“学术活动月”正式拉开帷幕。活动首日，活动月之“博士教授学堂”正式开讲。由戚大为副教授主讲的“新媒体语境中城市形象的构建策略及传播 ”学术报告会，余云副教授主讲的“基于动态规划算法在TSP研究中的应用”学术报告会分别在13#301教室和13#101举行。大数据与人工智能学院21级计科专业、21级人工智能专业学生和部分教师参加活动。5月8日和5月9日，大数据与人工智能学院在13#301、302多媒体教室开展了4场学术报告会，汪红霞副教授、王美荣副教授、李红梅副教授、张蕊教授登台主讲，21级计算机科学与技术专业学生、部分教师代表积极参加了报告会。

       戚大为老师结合新媒体语境对城市形象的构建与传播具有重要影响。对城市形象的构建方法做了介绍，并结合清华大学国家形象传播研究中心城市品牌研究室发布的《短视频与城市形象研究白皮书》给出了一套城市形象视频拍摄的方法论——BEST （BGM城市音乐、Eating本地饮食、Scenery景观景色、Technology科技感的设施）。对短视频塑造的城市形象的路径与观点进行交流与分享。同时通过情感共聚和文化认同的路径，分析基于新媒体背景中如何构建城市形象，并通过数字影像进行分享与阐述。

       余云老师首先介绍旅行商（TSP）问题和动态规划算法，分析动态规划算法设计思想，将一个复杂的决策问题分解为一系列更简单的子问题，并逐个解决这些子问题，通过保存子问题的解，可以避免重复计算，从而提高整个问题的解决效率，以及如何建立状态转移方程和最优子结构，并利用动态规划法解决TSP问题，实现最短路径求解。并将最短路径应用在物流配送、电路设计、制造调度等实际工程中。
       汪红霞老师的报告以“基于LBP纹理特征的掌纹识别研究”为题，以传统的身份认证方法（如身份证、护照、钥匙、密码、口令、磁卡、条纹码等）是以持有外物的方式来证明身份，存在丢失、遗忘、仿制及被盗用的安全隐患，身份容易被他人冒充或取代等问题为出发点，引出掌纹识别的必要性，结合国内外的研究现状，分析了掌纹识别流程的关键之处是掌纹特征的提取，在对相关技术方法研究的基础上，结合系列识别算法，提出了一种“基于LBP纹理特征的掌纹识别研究”。该方法通过具有灰度不变性，即采集的图像不随光照的影响得到的LBP特征图不变。其二优化后的LBP方法具有旋转不变性，取多个方向的LBP码最小值，克服了旋转带来的图像LBP值不同的问题。LBP算法可以从掌纹图像上提取较为明显的纹理特征，数据处理起到增强效果。
       王美荣老师的报告以“基于深度学习的在线课程推荐”为题，讲解中结合数字化时代中在线教育学习的新趋势，深入浅出的探讨了基于深度学习的在线课程推荐系统如何为学习者提供更加精准、个性化的学习体验。
       张蕊老师的报告以“爱恩斯坦棋关键技术研究”为题，就爱恩斯坦棋在机器博弈中的关键技术进行了广泛探讨，阐述爱恩斯坦棋的两个算法极大极小和蒙特卡洛及制约这两个算法的因素。另外举例介绍了如何优化算法，从而达到找到最优走法、提高比赛胜率的目的。

       李红梅老师的报告以“语言模型现状及发展”为题，对大规模语言模型的概念、应用领域、构建流程、训练数据进行了介绍。以时间线的顺序从基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段对大规模语言模型的发展历程进行了介绍，并介绍了每个阶段的典型技术，分析了该阶段的研究重点和典型技术。并对大语言模型中的训练数据的来源和处理方式进行了分享和交流。

       每场讲座之后，主讲老师都与部分师生一起共同探讨一些感兴趣的话题，通过这些讲座，同学们对相关知识有了更深层次的认识和理解。几位老师也希望同学们要勇于探索，为人类科技的进步贡献自己的力量。
       大数据与人工智能学院将持续开展“博士教授学堂”活动，让更多的师生通过积极参与，从而拓宽学术视野，激发学术热情，让学术氛围更加浓厚。

（审核：郑妮  编辑：张韬）